發(fā)布時間：2021-10-31 08:51

　　群決策是將不同決策者對某一方案的偏好按照某種規(guī)則進行集結(jié)從而形成的一致群體決策意見的決策活動。但是，在實際決策過程中得到專家一致群體決策意見的情況卻微乎其微，這是由專家的水平參差不齊并且對不同問題的偏好存在差別造成的，因而對專家水平進行評價顯得尤為重要。在以往的群決策研究中，信息通常是用精確數(shù)、模糊數(shù)、區(qū)間數(shù)、語言信息等形式來表述的，但由于它們都是單一數(shù)值從而會造成不可避免的信息丟失。為了盡可能降低丟失信息的風(fēng)險，本文應(yīng)用直覺模糊集對信息進行表述，它可以同時表示肯定、否定和中立三方面信息，更符合人們對信息的評價標(biāo)準(zhǔn)。本文主要介紹了直覺模糊相似度量和直覺模糊熵的構(gòu)造方法，并給出了基于直覺模糊信息的多屬性群決策專家水平評判的三種評判方法。首先，闡述了群決策、專家水平評判和直覺模糊信息的研究背景與現(xiàn)狀，以及研究意義。其次，介紹了直覺模糊集的基本概念、直覺模糊相似度量和直覺模糊熵的定義及構(gòu)造方法，并對現(xiàn)有的直覺模糊相似度量和直覺模糊熵進行了總結(jié)比較分析。再次，針對基于直覺模糊信息的多屬性群決策專家水平評判問題，引進了多屬性群決策信息體(即決策信息體)，結(jié)合直覺模糊相似度量和直覺模糊熵，提出了基... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與現(xiàn)狀
        1.1.1 群決策的研究背景與現(xiàn)狀
        1.1.2 專家水平評判的研究背景與現(xiàn)狀
        1.1.3 直覺模糊信息的研究背景與現(xiàn)狀
    1.2 研究意義
    1.3 論文結(jié)構(gòu)
第二章 直覺模糊信息理論
    2.1 直覺模糊集的基本概念
    2.2 直覺模糊相似度量
        2.2.1 定義
        2.2.2 構(gòu)造方法
    2.3 直覺模糊熵
        2.3.1 定義
        2.3.2 構(gòu)造方法
第三章 專家水平評判方法
    3.1 基本概念
        3.1.1 多屬性群決策直覺模糊信息體
        3.1.2 直覺模糊相似度量
        3.1.3 直覺模糊熵
    3.2 統(tǒng)計分析法
        3.2.1 原理與方法
        3.2.2 步驟
    3.3 理想矩陣分析法
        3.3.1 原理與方法
        3.3.2 步驟
    3.4 直覺模糊熵分析法
        3.4.1 原理與方法
        3.4.2 步驟
    3.5 算例
    3.6 小結(jié)
第四章 結(jié)論
參考文獻
附錄A 統(tǒng)計分析法程序
附錄B 理想矩陣分析法程序
附錄C 直覺模糊熵分析法一程序
附錄D 直覺模糊熵分析法二程序
在學(xué)研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]區(qū)間直覺模糊判斷矩陣群決策中的逆判問題[J]. 夏梅梅,魏翠萍.  數(shù)學(xué)的實踐與認識. 2010(09)
[2]Vague集模糊熵的新構(gòu)造方法[J]. 彭芳艷,梁家榮,伍華健.  計算機工程與應(yīng)用. 2009(29)
[3]基于距離的Vague熵[J]. 江偉,梁家榮.  計算機工程與設(shè)計. 2009(11)
[4]一個基于未知度的Vague集（值）相似度量新方法[J]. 劉慶,辛小龍,張磊.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2009(03)
[5]Vague集相似度量[J]. 朱振國,王國胤.  計算機科學(xué). 2008(09)
[6]新的Vague熵構(gòu)造方法[J]. 江偉,梁家榮,蔣建兵.  計算機工程與應(yīng)用. 2008(27)
[7]基于理想點法的語言評價矩陣評判專家水平研究[J]. 陳俠,馬麗紅,陳巖.  東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2008(09)
[8]基于Vague熵的Vague集相似度量[J]. 黃國順,劉云生.  小型微型計算機系統(tǒng). 2008(01)
[9]Vague集的模糊熵[J]. 李天志,梁家榮,范平,鞏建閩.  計算機應(yīng)用研究. 2007(10)
[10]直覺模糊判斷矩陣群決策中的逆判問題[J]. 鞏在武,劉思峰.  系統(tǒng)管理學(xué)報. 2007(05)



本文編號：3467831