本文關(guān)鍵詞：粗糙集理論在多屬性決策中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會的進步和發(fā)展，決策方法的研究和應(yīng)用已取得很大的進展，但在信息社會到來的今天，人們所面臨的決策問題日趨復(fù)雜。比如動態(tài)性和靜態(tài)性共存；單目標和多目標(多準則)共存等等。其中一類多準則決策問題是多屬性決策問題(multi-attribute decision making problem)，這一類決策問題中的決策變量是離散的，其中的備選方案數(shù)量為有限個，這一類問題求解的核心是對各備選方案進行評價后排定各方案的優(yōu)劣次序，再從中擇優(yōu)。在目前的多屬性決策研究中，人為規(guī)定了一些對描述整個多屬性決策問題的屬性集的假設(shè)性要求：(1)屬性集應(yīng)該是完全的，它反映了決策問題的所有重要方面；(2)它應(yīng)該是可以運算的，能有效的用于進一步的分析；(3)它應(yīng)該是可以分解的，屬性集可以分成幾部分，使下一步的分析評價簡化；(4)它應(yīng)該是非冗余的，即問題沒有哪個方面被重復(fù)考慮；(5)它應(yīng)該是最小的，也就是說對同一目標問題，找不到另一個完全的屬性集比它有更少數(shù)目的元素。而在不斷涌現(xiàn)海量信息的今天，要求屬性集的非冗余性和最小化顯然是太理想的局面。同時，經(jīng)典的多屬性決策方法是基于效用函數(shù)或偏好函數(shù)的，這種函數(shù)是人為確定的，，帶有較強的主觀性。因此，提供一套能夠弱化多屬性決策條件而又較為客觀的決策方法已是當務(wù)之急。 本文通過深入分析現(xiàn)有復(fù)雜決策問題的特征，在大量檢索國內(nèi)外資料、跟蹤國際前沿技術(shù)基礎(chǔ)上，應(yīng)用多學(xué)科交叉技術(shù)，將粗糙集理論引入到經(jīng)典的多屬性決策方法中，并將管理學(xué)、人工智能、信息科學(xué)等知識相融合。在系統(tǒng)的觀點指導(dǎo)下，針對經(jīng)典多屬性決策方法中存在的嚴格假設(shè)問題，重點研究了粗集屬性約簡理論，粗集分類，奇異粗集等理論在經(jīng)典的多屬性決策方法中的應(yīng)用，提出了一套基于粗糙集理論的多屬性決策方法。最后經(jīng)過模擬、試驗和算例驗證了該方法的有效性，具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。 本文的主要創(chuàng)新之處： 1、在剖析粗糙集理論決策機理基礎(chǔ)上，結(jié)合生物DNA的計算機理提出了基于DNA計算機理的屬性約簡構(gòu)想，豐富了粗糙集屬性約簡理論。 2、本文建立了基于粗糙集理論的多屬性決策流程，在分析屬性約簡和論域約簡等價的基礎(chǔ)上，提出了基于粗糙集論域約簡的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。 3、本文將粗糙集理論的屬性值泛可計算性、數(shù)據(jù)驅(qū)動性以及屬性相對重要性引入到多屬性決策中，提出了基于粗集權(quán)重的多屬性決策排序方法，
【關(guān)鍵詞】：多屬性決策 粗糙集 屬性約簡 級別高于關(guān)系 逼近理想解法
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-13
• 第1章 緒論13-23
• 1.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析13-16
• 1.1.1 有關(guān)不確定性問題的現(xiàn)代決策理論研究現(xiàn)狀13-14
• 1.1.2 粗糙集理論的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.1.3 粗糙集理論與多屬性決策結(jié)合的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2 問題的提出16-19
• 1.3 研究思路和論文結(jié)構(gòu)安排19-20
• 1.4 論文的主要研究工作20-21
• 1.5 論文的創(chuàng)新之處21-23
• 第2章 等價關(guān)系與粗糙集理論23-32
• 2.1 集合與關(guān)系23-26
• 2.1.1 集合的運算23-24
• 2.1.2 序偶與笛卡兒積24-25
• 2.1.3 二元關(guān)系25-26
• 2.2 等價關(guān)系與等價類26-27
• 2.3 粗糙集理論27-32
• 2.3.1 粗糙集的基本概念27-29
• 2.3.2 上下近似集的性質(zhì)定理29-32
• 第3章 基于等價關(guān)系的粗集多屬性決策與決策模型32-52
• 3.1 一般多屬性信息系統(tǒng)32-33
• 3.2 多屬性決策系統(tǒng)或決策表33-35
• 3.2.1 多屬性決策系統(tǒng)可辨識屬性矩陣34-35
• 3.2.2 決策規(guī)則35
• 3.3 冗余屬性的粗集解決方案——屬性約簡35-40
• 3.3.1 基于等價關(guān)系的約簡概念35-36
• 3.3.2 屬性約簡的可辨識屬性矩陣方法36-37
• 3.3.3 基于DNA計算機理的屬性約簡構(gòu)想37-40
• 3.4 粗集多屬性決策系統(tǒng)數(shù)據(jù)預(yù)處理40-44
• 3.4.1 決策系統(tǒng)的完備化40-41
• 3.4.2 屬性值的離散化41
• 3.4.3 方案預(yù)篩選的粗集方法41-44
• 3.5 多屬性決策系統(tǒng)決策決策規(guī)則極小化44-46
• 3.6 粗集多屬性決策系統(tǒng)一般求解步驟46-47
• 3.7 基于粗集權(quán)重的多屬性決策排序方法47-52
• 第4章 基于級別高于關(guān)系粗集多屬性決策分析52-64
• 4.1 級別高于關(guān)系的定義與性質(zhì)52-54
• 4.2 基于級別高于關(guān)系且信息完全的多屬性粗集決策與決策模型54-59
• 4.2.1 基本概念54-55
• 4.2.2 基于級別高于關(guān)系矩陣的決策算法55-57
• 4.2.3 算例57-59
• 4.3 基于級別高于關(guān)系且信息不完全的多屬性粗集決策與決策模型59-64
• 4.3.1 擴展的級別高于關(guān)系60
• 4.3.2 基于擴展級別高于關(guān)系的粗糙近似60-61
• 4.3.3 算例61-64
• 第5章 粗集動態(tài)TOPSIS多屬性決策與決策模型64-87
• 5.1 一般集合上改進的TOPSIS決策分析64-67
• 5.2 Z.PAWLAK粗集靜態(tài)TOPSIS決策分析67-78
• 5.2.1 下近似R=R_(X)={x_1,x_2,…,x_m}上的決策分析68-74
• 5.2.2 上近似Z=R~-(X)={x_1,x_2,…,x_n}上的決策分析74-77
• 5.2.3 Z.Pawlak粗集(R_(X),R~-(X)的靜態(tài)TOPSIS決策解77-78
• 5.3 S-粗集動態(tài)TOPSIS決策分析78-87
• 5.3.1 下近似C=(R,F)_(?)上的決策分析79-81
• 5.3.2 上近似Q=(R,F)~-(?)={x_1,x_2,…,x_n}上的決策分析81-83
• 5.3.3 單向S-粗集((R,F)_(?),(R,F)~-(?))動態(tài)TOPSIS決策解及其信度模型83-87
• 第6章 粗集多屬性決策方法的實證研究87-104
• 6.1 粗集決策方法在溶劑篩選中的應(yīng)用試驗87-97
• 6.2 經(jīng)濟指標粗集綜合評價分析97-104
• 第7章 結(jié)論104-108
• 7.1 主要結(jié)論104-105
• 7.2 后續(xù)研究工作的展望105-108
• 致謝108-109
• 參考文獻109-118
• 作者在博士期間發(fā)表的科研論文118-120
• 作者在博士期間教學(xué)和社會實踐120-121
• 作者在博士期間所獲獎勵121

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