對(duì)于一個(gè)多方案的多屬性決策問題,由于其問題的復(fù)雜性,往往表現(xiàn)為多屬性的綜合評(píng)價(jià).綜合評(píng)價(jià)是決策的前提,正確的決策來(lái)源于對(duì)各方案的科學(xué)的綜合評(píng)價(jià).本文主要討論了多屬性綜合評(píng)價(jià)過程中評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重的確定問題.一般來(lái)說(shuō),構(gòu)成多屬性綜合評(píng)價(jià)的要素有：評(píng)價(jià)者或決策者；被評(píng)價(jià)對(duì)象或方案；指標(biāo)集；權(quán)重系數(shù)和綜合評(píng)價(jià)模型等.其中,各指標(biāo)權(quán)重的確定是核心問題.關(guān)于權(quán)重的確定,一般分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法兩大類,這兩類方法各有利弊.為了消除主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法各自的不足,人們又提出了集成主、客觀權(quán)重的組合賦權(quán)方法.目前,集成權(quán)重方法的研究已成為多屬性決策問題的研究熱點(diǎn),取得了不少的研究成果.本文的結(jié)構(gòu)如下： 第一節(jié)簡(jiǎn)要介紹了多屬性決策的模式和評(píng)價(jià)指標(biāo)的建立、篩選以及評(píng)價(jià)指標(biāo)的規(guī)范化方法. 第二節(jié)介紹了主、客觀賦權(quán)法的含義和特征,以及一些常用的主、客觀賦權(quán)法的方法和特點(diǎn). 第三節(jié)介紹了運(yùn)用一種主觀權(quán)重和一種客觀權(quán)重集成指標(biāo)最終權(quán)重的研究成果. 第四節(jié)將第三節(jié)中的運(yùn)用一種主觀權(quán)重和一種客觀權(quán)重集成最終權(quán)重的模型推廣到已知p(p≥1)種主觀權(quán)重和q(q≥1)種客觀權(quán)重集成最終權(quán)重的情形；并對(duì)已有的一些集成指標(biāo)最終權(quán)重的模型做了改進(jìn),改進(jìn)后的模型使得各指標(biāo)權(quán)重的確定更加方便、簡(jiǎn)潔；同時(shí),建立了新的基于最優(yōu)化理論和Jaynes最大熵原理的集成指標(biāo)最終權(quán)重的模型；最后,通過算例驗(yàn)證了作者所提出的這些方法的有效性.
【學(xué)位單位】：西北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2008
【中圖分類】：C934
【文章目錄】：
摘要
Abstract
前言
§1 多屬性決策的模式
    1.1 多屬性決策的模式
    1.2 指標(biāo)的預(yù)處理
§2 主、客觀賦權(quán)法
    2.1 引言
    2.2 主觀賦權(quán)法
    2.3 客觀賦權(quán)法
§3 集成權(quán)重（一）
    3.1 基于所有方案的綜合評(píng)價(jià)目標(biāo)值最大的集成權(quán)重
    3.2 基于與負(fù)理想的偏離程度最大的集成權(quán)重
    3.3 基于主、客觀賦權(quán)下決策結(jié)果的偏差最小的集成權(quán)重
    3.4 基于集成權(quán)重與主、客觀權(quán)重間的離差平方和最小的集成權(quán)重
    3.5 基于集成權(quán)重與主、客觀權(quán)重間的離差平方和最小且綜合評(píng)價(jià)目標(biāo)值最大的集成權(quán)重
§4 集成權(quán)重（二）
    4.1 基于所有方案的綜合評(píng)價(jià)目標(biāo)值最大的集成權(quán)重
    4.2 基于與負(fù)理想的偏離程度最大的集成權(quán)重
    4.3 基于主、客觀賦權(quán)下決策結(jié)果的偏差最小的集成權(quán)重
    4.4 基于集成權(quán)重與主、客觀權(quán)重的偏差最小的集成權(quán)重
    4.5 基于集成權(quán)重與主、客觀權(quán)重間的離差平方和最小的集成權(quán)重
    4.6 基于組合賦權(quán)與綜合評(píng)價(jià)目標(biāo)值最大的集成權(quán)重
    4.7 集成權(quán)重賦權(quán)方法的改進(jìn)
    4.8 基于最優(yōu)化理論和Jaynes最大熵原理的集成權(quán)重
    4.9 算例分析
參考文獻(xiàn)
致謝

【引證文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2868952