本文關鍵詞：信息不完全的模糊多準則決策方法及應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 在社會經(jīng)濟生活中,存在大量多準則決策問題,如區(qū)域投資環(huán)境評價、企業(yè)合作伙伴選擇、工程招標、項目評優(yōu)和物流選址等。由于決策者知識結構和時間限制及決策問題本身的模糊性和不確定性,決策者權重信息、準則權重信息不完全,以及準則值不確定、不完全確定或者存在殘缺的模糊多準則決策問題大量存在。因此對信息不完全確定的模糊多準則決策理論和方法進行相關研究具有重要的理論和實踐意義。論文對幾種信息不完全的模糊多準則決策問題進行了較為深入的研究,建立了相應的決策模型,并利用優(yōu)化理論和優(yōu)化方法對其進行求解。其主要工作和成果如下: (1)建立了一種基于證據(jù)推理分析算法、權重信息不完全、各準則評價等級不同且存在交叉、準則值為語言值、明晰數(shù)或梯形模糊數(shù)的多準則決策模型,并將其轉化為關于權重的非線性規(guī)劃模型,利用遺傳算法進行求解,最后得到方案集的排序。 (2)研究了基于直覺梯形模糊數(shù)的多準則決策模型。對直覺梯形模糊數(shù)理論進行了擴展,并建立了權系數(shù)信息完全或不完全、準則值為直覺梯形模糊數(shù)的多準則決策模型。對于權系數(shù)確定的多準則決策模型,利用直覺梯形模糊數(shù)的集成算子對決策信息進行集結,然后比較各方案的綜合模糊信息從而得到方案集的排序。對于權系數(shù)不完全的多準則決策模型,提出了規(guī)劃方法和TOPSIS方法,在這兩種方法中,首先建立了關于權系數(shù)的線性規(guī)劃模型,求解得到各準則的最優(yōu)權系數(shù),然后分別比較各方案的期望值區(qū)間和相對貼近度以確定方案集的排序。 (3)研究了基于直覺梯形模糊判斷矩陣的多準則決策模型。首先給出了直覺梯形模糊判斷矩陣的定義及其運算和性質,然后建立了基于直覺梯形模糊判斷矩陣的決策模型和決策者權重確定或不確定、決策信息為直覺梯形模糊判斷矩陣的群決策模型。對基于直覺梯形模糊判斷矩陣的決策模型,利用直覺梯形模糊判斷信息的加權算術集成算子和有序加權算術集成算子集結決策矩陣信息,然后比較各方案優(yōu)于其它方案的程度,并對決策方案集進行排序。而對基于直覺梯形模糊判斷矩陣的群決策模型,首先確定決策者權重向量,然后根據(jù)權重向量集結各決策者的偏好信息,得到方案集的綜合評價信息,進而利用有序加權算術集成算子集結各方案的綜合評價信息,得到各方案優(yōu)于其它方案的程度,最后對決策方案集進行排序。
【關鍵詞】：信息不完全 模糊多準則決策 直覺梯形模糊數(shù) 直覺梯形模糊判斷矩陣 證據(jù)推理分析式算法
【學位授予單位】：中南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 引言8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究目的及意義9-10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 模糊多準則決策研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 直覺模糊多準則決策研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文研究內容及邏輯結構13-15
• 1.3.1 主要研究內容13
• 1.3.2 本文邏輯結構13-15
• 第2章 理論基礎15-30
• 2.1 權系數(shù)的不完全信息15
• 2.2 模糊多準則決策理論15-21
• 2.2.1 模糊數(shù)學基礎16-19
• 2.2.2 多準則決策的基本概念19-20
• 2.2.3 效用和偏好20
• 2.2.4 模糊多準則決策方法分類20-21
• 2.3 證據(jù)理論21-26
• 2.3.1 證據(jù)理論的基本概念21-22
• 2.3.2 問題的描述——信任結構22-23
• 2.3.3 基于證據(jù)理論的分析算法23-26
• 2.4 遺傳算法26-30
• 2.4.1 遺傳算法簡介26
• 2.4.2 遺傳算法基本流程26-27
• 2.4.3 遺傳算法的實現(xiàn)技術27-29
• 2.4.4 遺傳算法的特點29-30
• 第3章 基于證據(jù)推理的信息不完全的模糊多準則決策方法30-45
• 3.1 準則值轉換方法30-35
• 3.1.1 語言值的表示和轉化30-31
• 3.1.2 明晰數(shù)的表示和轉化31-32
• 3.1.3 模糊數(shù)的表示和轉化32-35
• 3.2 模糊等級間的轉化方法35-37
• 3.2.1 不同模糊等級的轉化35-36
• 3.2.2 模糊等級交叉的分配36-37
• 3.3 方案的模糊期望效用37-38
• 3.4 基于證據(jù)推理分析算法的信息不完全的模糊多準則決策模型38-39
• 3.5 應用分析39-44
• 3.6 小結44-45
• 第4章 基于直覺梯形模糊數(shù)的模糊多準則決策方法45-63
• 4.1 直覺梯形模糊數(shù)定義45-53
• 4.1.1 直覺模糊集45-46
• 4.1.2 直覺梯形模糊數(shù)46-48
• 4.1.3 直覺梯形模糊數(shù)的四則運算48-49
• 4.1.4 直覺梯形模糊數(shù)的期望值49-50
• 4.1.5 直覺梯形模糊數(shù)的大小比較50-51
• 4.1.6 直覺梯形模糊數(shù)間的距離51-52
• 4.1.7 直覺梯形模糊數(shù)的規(guī)范方法52-53
• 4.2 基于直覺梯形模糊數(shù)的模糊多準則決策方法53-57
• 4.2.1 直覺梯形模糊信息的加權集成算子53-55
• 4.2.2 基于直覺梯形模糊數(shù)多準則決策問題描述55-56
• 4.2.3 基于直覺梯形模糊數(shù)多準則決策方法56
• 4.2.4 應用分析56-57
• 4.3 信息不完全的直覺梯形模糊多準則決策方法57-62
• 4.3.1 基于直覺梯形模糊數(shù)的多準則決策問題規(guī)劃方法58-59
• 4.3.2 基于直覺梯形模糊數(shù)的多準則決策的TOPSIS方法59-60
• 4.3.3 應用分析60-62
• 4.4 小結62-63
• 第5章 基于直覺梯形模糊判斷矩陣的多準則決策方法63-79
• 5.1 直覺梯形模糊數(shù)的OWA算子63-66
• 5.2 直覺梯形模糊判斷矩陣66-67
• 5.3 一種基于直覺梯形模糊判斷矩陣的決策方法67-70
• 5.3.1 基于直覺梯形判斷矩陣的決策方法步驟67-68
• 5.3.2 應用分析68-70
• 5.4 基于直覺梯形模糊判斷矩陣的群決策方法70-78
• 5.4.1 問題的描述71
• 5.4.2 基于直覺梯形模糊判斷矩陣的群決策方法71-72
• 5.4.3 基于直覺梯形模糊判斷矩陣的決策者權重不確定的群決策方法72-73
• 5.4.4 應用分析73-78
• 5.5 小結78-79
• 結束語79-81
• 參考文獻81-88
• 致謝88-89
• 附錄89-97
• 攻讀學位期間主要研究成果97

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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3 樊治平,尤天慧,張堯;屬性權重信息不完全的區(qū)間數(shù)多屬性決策方法[J];東北大學學報(自然科學版);2005年08期

4 樊治平,姜艷萍;模糊判斷矩陣排序方法研究的綜述[J];系統(tǒng)工程;2001年05期

5 姜艷萍,樊治平;三角模糊數(shù)互補判斷矩陣排序的一種實用方法[J];系統(tǒng)工程;2002年02期

6 眭凌,羅本成,邵東國;基于D-S證據(jù)推理的項目投資綜合決策模型與應用[J];系統(tǒng)工程;2002年01期

7 徐澤水;一種不確定型OWA算子及其在群決策中的應用[J];東南大學學報(自然科學版);2002年01期

8 王堅強;;信息不完全確定的多準則區(qū)間直覺模糊決策方法[J];控制與決策;2006年11期

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10 王欣榮,樊治平;一種模糊有序加權(FOWA)算子及其應用[J];模糊系統(tǒng)與數(shù)學;2003年04期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王堅強;幾類信息不完全確定的多準則決策方法研究[D];中南大學;2005年

  本文關鍵詞：信息不完全的模糊多準則決策方法及應用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：324770