本文關(guān)鍵詞：基于可信度與優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊決策方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為模糊集的擴(kuò)展,猶豫模糊集是指人們對(duì)某一事物的描述有一定的猶豫度,不是某種分布方式,而用幾種可能的值來(lái)表示,猶豫模糊集是一種很好的描述人們決策時(shí)普遍存在不確定性的決策工具,其研究成果已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到軟件評(píng)估、財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)、論文評(píng)審和人才選拔等諸多領(lǐng)域中,它是目前管理科學(xué)和系統(tǒng)工程等領(lǐng)域嶄新的研究方向。隨著猶豫模糊集理論研究的不斷深入以及應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)展,對(duì)具有特殊偏好關(guān)系的猶豫模糊決策方法的研究迫在眉睫。在需要決策者參與的管理決策中,決策者的判斷和偏好信息是決策的基礎(chǔ),決策者對(duì)備選方案的熟悉程度以及屬性之間內(nèi)在的優(yōu)先級(jí)關(guān)系都會(huì)對(duì)決策結(jié)果產(chǎn)生重要的影響。針對(duì)于此,本文對(duì)考慮專家對(duì)備選方案熟悉程度(即可信度)和屬性優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊多屬性決策問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)地研究和探索,主要研究工作如下:(1)研究了考慮可信度的猶豫模糊信息集成算子問(wèn)題�；诂F(xiàn)有的猶豫模糊信息集成算子,考慮到專家可信度的影響,提出了一類具有可信度的猶豫模糊集成算子:相對(duì)可信度誘導(dǎo)猶豫模糊有序加權(quán)平均(RCIHFOWA)和幾何(RCIHFOWG)算子�？紤]到?jīng)Q策數(shù)據(jù)的變異程度的影響,首先給出了測(cè)量數(shù)據(jù)變異程度的加權(quán)變異率概念,之后將其與具有可信度的猶豫模糊集結(jié)合,提出了猶豫模糊依賴型混合加權(quán)平均(HFDHA)和幾何(HFDHG)算子,并詳細(xì)研究了它們的優(yōu)良特性以及給出了對(duì)應(yīng)的多屬性決策方法。(2)研究了具有屬性優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊信息集成算子問(wèn)題�？紤]到屬性信息離散程度的重要影響,本文給出了猶豫模糊熵值求法,并將其與屬性優(yōu)先級(jí)結(jié)合提出了優(yōu)先級(jí)混合賦權(quán)方法,在此基礎(chǔ)上提出了猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合平均(HFPHA)和幾何(HFPHG)算子以及廣義猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合平均(GHFPHA)和幾何(GHFPHG)算子,并給出了它們的優(yōu)點(diǎn)和特性�？紤]到可信度與屬性優(yōu)先級(jí)的雙重影響,本文首先給出了考慮可信度的猶豫模糊熵值求法,之后將其與屬性優(yōu)先級(jí)結(jié)合提出了考慮可信度與優(yōu)先級(jí)的混合加權(quán)方法,在此基礎(chǔ)上提出了可信度誘導(dǎo)猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合平均(CHFPHA)和幾何(CHFPHG)算子,并給出了它們的一些定理、推論等優(yōu)良特性。(3)研究具有可信度與不完全屬性優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊多屬性決策問(wèn)題。針對(duì)考慮可信度的猶豫模糊決策信息給出一類具有可信度的猶豫模糊相似度,并在此基礎(chǔ)上針對(duì)是否具有方案偏好分別建立線性規(guī)劃方程求解最優(yōu)屬性權(quán)重,之后提出一種基于投影方法和猶豫模糊相似度的猶豫模糊決策方法。針對(duì)具有不完全屬性優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊決策問(wèn)題,考慮到可能存在的不完全屬性優(yōu)先級(jí)的影響,提出一種殘缺屬性信息序關(guān)系修正方法,并在其基礎(chǔ)上提出了一種加權(quán)變異率修正殘缺G1組合賦權(quán)方法。針對(duì)同時(shí)考慮可信度與殘缺屬性優(yōu)先級(jí)的情況,給出一種考慮可信度與不完全屬性優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊多屬性決策方法,并將其應(yīng)用到軟件質(zhì)量評(píng)估問(wèn)題中。(4)研究了猶豫模糊交互式?jīng)Q策方法及其在財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用。針對(duì)具有可信度與不完全屬性優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊交互式多屬性決策問(wèn)題,提出一種考慮可信度的猶豫模糊決策矩陣一致性檢驗(yàn)方法。首先利用猶豫模糊信息集成算子將屬性中的猶豫模糊元素集成為屬性綜合決策值,然后基于屬性綜合決策值與屬性元素之間的相似度,根據(jù)強(qiáng)調(diào)中間評(píng)估值、兩端評(píng)估值等三種情況,提出了三種可信度修正方法。之后結(jié)合加權(quán)變異率修正殘缺G1組合賦權(quán)方法中有關(guān)屬性優(yōu)先級(jí)的一致性檢驗(yàn)方法,提出了一種新的同時(shí)考慮可信度與殘缺屬性優(yōu)先級(jí)的交互式?jīng)Q策方法,最后將該交互式?jīng)Q策方法應(yīng)用到上市公司的財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)實(shí)例中,以此可以幫助上市公司找出薄弱環(huán)節(jié),并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。上述研究成果都給出了相對(duì)應(yīng)的猶豫模糊多屬性決策方法,并用數(shù)值案例或?qū)嵶C分析論證了其有效性。本文研究成果在理論、方法和應(yīng)用層面豐富了基于偏好信息的猶豫模糊決策方法。
【關(guān)鍵詞】：猶豫模糊集 信息集成 多屬性決策 交互式?jīng)Q策 可信度 優(yōu)先級(jí)
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：C934
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第一章 緒論13-20
• 1.1 選題背景與研究意義13-15
• 1.1.1 選題背景13-14
• 1.1.2 研究意義14-15
• 1.2 研究?jī)?nèi)容及方法15-18
• 1.2.1 本文的主要研究?jī)?nèi)容15-17
• 1.2.2 本文采用的研究方法17-18
• 1.3 本文的創(chuàng)新點(diǎn)18-20
• 第二章 研究現(xiàn)狀及其相關(guān)基礎(chǔ)理論20-28
• 2.1 猶豫模糊信息集成方法研究20-22
• 2.2 屬性權(quán)重未知的模糊決策方法研究22-24
• 2.3 交互式?jīng)Q策方法研究24-25
• 2.4 猶豫模糊集相關(guān)基礎(chǔ)理論25-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 考慮可信度的猶豫模糊集成算子及其決策方法28-57
• 3.1 猶豫模糊信息集成算子基礎(chǔ)理論28-32
• 3.2 相對(duì)可信度誘導(dǎo)猶豫模糊有序加權(quán)平均算子及其應(yīng)用32-44
• 3.2.1 相對(duì)可信度誘導(dǎo)猶豫模糊有序加權(quán)平均算子32-37
• 3.2.2 相對(duì)可信度誘導(dǎo)猶豫模糊有序加權(quán)幾何算子37-40
• 3.2.3 基于相對(duì)可信度誘導(dǎo)猶豫模糊有序加權(quán)算子的多屬性決策方法40-44
• 3.3 猶豫模糊依賴型混合加權(quán)算子及其應(yīng)用44-55
• 3.3.1 加權(quán)變異率44-46
• 3.3.2 猶豫模糊依賴型混合平均算子46-49
• 3.3.3 猶豫模糊依賴型混合幾何算子49-52
• 3.3.4 基于猶豫模糊依賴型混合算子的多屬性決策方法52-55
• 3.4 本章小結(jié)55-57
• 第四章 猶豫模糊優(yōu)先級(jí)信息集成算子及其決策方法57-85
• 4.1 猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合集成算子及其應(yīng)用57-64
• 4.1.1 基于熵值的優(yōu)先級(jí)混合賦權(quán)方法58-59
• 4.1.2 猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合平均算子59-60
• 4.1.3 猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合幾何算子60-61
• 4.1.4 基于猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合算子的多屬性決策方法61-64
• 4.2 考慮優(yōu)先級(jí)的廣義猶豫模糊信息集成方法及其應(yīng)用64-76
• 4.2.1 廣義猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合平均算子64-68
• 4.2.2 廣義猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合幾何算子68-71
• 4.2.3 基于廣義猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合算子的多屬性群決策方法71-76
• 4.3 考慮可信度和優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊集成算子及其應(yīng)用76-83
• 4.3.1 基于具有可信度的猶豫模糊熵值的優(yōu)先級(jí)混合賦權(quán)方法76-78
• 4.3.2 可信度誘導(dǎo)猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合平均算子78-79
• 4.3.3 可信度誘導(dǎo)猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合幾何算子79-80
• 4.3.4 基于可信度誘導(dǎo)猶豫模糊優(yōu)先級(jí)混合算子的多屬性決策方法80-83
• 4.4 本章小結(jié)83-85
• 第五章 屬性權(quán)重未知且考慮可信度與優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊決策方法及其應(yīng)用85-107
• 5.1 考慮可信度且屬性權(quán)重未知的猶豫模糊決策方法85-95
• 5.1.1 考慮可信度的猶豫模糊關(guān)聯(lián)度85-88
• 5.1.2 基于具有可信度的猶豫模糊關(guān)聯(lián)度的屬性權(quán)重確定方法88-91
• 5.1.3 基于猶豫模糊投影法且屬性權(quán)重未知的猶豫模糊決策方法91-95
• 5.2 具有不完全屬性優(yōu)先級(jí)時(shí)的屬性權(quán)重確定方法95-100
• 5.2.1 問(wèn)題的難點(diǎn)與解決思路95-96
• 5.2.2 加權(quán)變異率修正殘缺G1組合賦權(quán)模型的構(gòu)建96-99
• 5.2.3 優(yōu)缺點(diǎn)分析99-100
• 5.3 具有不完全屬性優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊決策方法及其在軟件質(zhì)量評(píng)估中的應(yīng)用100-106
• 5.3.1 考慮可信度與不完全屬性優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊決策方法101-102
• 5.3.2 軟件質(zhì)量評(píng)估的研究背景102-103
• 5.3.3 軟件質(zhì)量評(píng)估中的猶豫模糊決策方法103-106
• 5.4 本章小結(jié)106-107
• 第六章 考慮可信度與不完全屬性優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊交互式?jīng)Q策方法及其應(yīng)用107-120
• 6.1 考慮可信度與不完全屬性優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊交互式?jīng)Q策方法107-113
• 6.1.1 交互式?jīng)Q策方法原理107-109
• 6.1.2 考慮可信度的猶豫模糊決策矩陣一致性檢驗(yàn)方法109-112
• 6.1.3 具有不完全屬性優(yōu)先級(jí)以及可信度的猶豫模糊交互式?jīng)Q策方法112-113
• 6.2 猶豫模糊交互式?jīng)Q策方法在財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用113-119
• 6.2.1 研究背景及屬性體系的確定113-114
• 6.2.2 猶豫模糊交互式?jīng)Q策方法在財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用114-119
• 6.3 本章小結(jié)119-120
• 總結(jié)與展望120-123
• 參考文獻(xiàn)123-137
• 攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果137-140
• 致謝140-142
• 答辯委員會(huì)對(duì)論文的評(píng)定意見142

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  本文關(guān)鍵詞：基于可信度與優(yōu)先級(jí)的猶豫模糊決策方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：331106