由于全球信息化程度日益加速、客觀環(huán)境的復雜性以及決策者自身知識的有限性,決策者往往面臨極大的模糊性和不確定性,需要合理實用的決策方法對備選方案進行評估,但目前采用的定量方法中忽略了指標的不確定性,不斷發(fā)展的模糊理論為處理這種問題提供了有力的工具,采用定性和定量相結(jié)合的決策方法來研究模糊多屬性決策問題,能很好地解決屬性指標的不確定性問題和模型中參數(shù)難于估計等情況。本文研究以下幾個方面內(nèi)容:（1）、基于Pythagorean模糊變量的決策方法針對屬性權(quán)重已知的情況,基于阿基米德T模和阿基米德S模,提出了Pythagorean模糊環(huán)境下幾種特殊的阿基米德T模和阿基米德S模,比如:代數(shù)T模和代數(shù)S模、Hamacher T模和Hamacher S模、Frank T模和Frank S模等。針對Hamacher T模和Hamacher S模,定義了Pythagorean模糊環(huán)境下的Hamacher算子的運算規(guī)則,提出了幾種Pythagorean模糊Hamacher信息集結(jié)算子,同時提出了兩種不同的決策方法來解決決策問題。針對Frank T模和Frank S模,定義了在Pythagorean模糊環(huán)境下... 

【文章頁數(shù)】：195 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 模糊多屬性決策研究現(xiàn)狀
        1.3.1 模糊環(huán)境下的多屬性決策方法研究現(xiàn)狀
        1.3.2 基于阿基米德T模和S模的信息集成算子研究現(xiàn)狀
        1.3.3 混合多屬性決策方法研究現(xiàn)狀
    1.4 研究內(nèi)容及創(chuàng)新點
        1.4.1 研究內(nèi)容
        1.4.2 創(chuàng)新點
    1.5 研究方法及研究框架
        1.5.1 研究方法
        1.5.2 研究框架
第2章 相關(guān)決策理論基礎(chǔ)
    2.1 模糊多屬性決策
    2.2 模糊環(huán)境下屬性信息的表達式
        2.2.1 語言變量
        2.2.2 猶豫模糊集
        2.2.3 區(qū)間直覺語言集
        2.2.4 Pythagorean模糊集
        2.2.5 Pythagorean模糊語言集
        2.2.6 不確定隸屬度語言集
        2.2.7 區(qū)間Pythagorean模糊集
    2.3 屬性信息集成算子
        2.3.1 基于阿基米德T模和S模的屬性信息集成算子
        2.3.2 考慮屬性關(guān)系及屬性值的集成算子
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于Pythagorean模糊集的決策方法
    3.1 Pythagorean模糊環(huán)境下的阿基米德T模和S模
    3.2 Pythagorean模糊環(huán)境下的Hamacher算子
        3.2.1 Pythagorean模糊環(huán)境下的HamacherT模和S模
        3.2.2 Pythagorean模糊環(huán)境下的Hamacher加權(quán)平均算子
        3.2.3 Pythagorean模糊環(huán)境下的Hamacher有序加權(quán)平均算子
        3.2.4 基于PFHWA算子和PFHWG算子的決策方法
        3.2.5 實例分析
    3.3 Pythagorean模糊環(huán)境下的Frank算子
        3.3.1 Pythagorean模糊環(huán)境下的Frank T模和S模
        3.3.2 Pythagorean模糊環(huán)境下的Frank加權(quán)平均算子
        3.3.3 Pythagorean模糊Frank有序加權(quán)平均算子
        3.3.4 基于PFFWA算子和PFFWG算子的決策方法
        3.3.5 實例分析
    3.4 屬性權(quán)重未知時的決策方法
        3.4.1 符號距離定義
        3.4.2 確定屬性權(quán)重
        3.4.3 基于LINMAP方法和TOPSIS方法相結(jié)合的決策方法
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于猶豫Pythagorean模糊語言集的決策方法
    4.1 猶豫Pythagorean模糊語言集
    4.2 屬性相互獨立時的的決策方法
        4.2.1 猶豫Pythagorean模糊語言加權(quán)平均算子
        4.2.2 猶豫Pythagorean模糊語言有序加權(quán)平均算子
        4.2.3 廣義猶豫Pythagorean模糊語言加權(quán)集結(jié)算子
        4.2.4 廣義猶豫Pythagorean模糊語言有序加權(quán)集結(jié)算子
        4.2.5 基于HPFLWA算子或HPFLWG算子的決策方法
    4.3 屬性相互支持時的決策方法
        4.3.1 猶豫Pythagorean模糊語言Power Einstein集結(jié)算子
        4.3.2 基于HPFLPEWA算子和HPFLPEWG算子的決策步驟
    4.4 屬性權(quán)重未知時的GRA決策方法
    4.5 實例分析
        4.5.1 運用HPFLWA算子
        4.5.2 運用HPFLWG算子
        4.5.3 比較分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于區(qū)間Pythagorean模糊語言集的決策方法
    5.1 區(qū)間Pythagorean模糊集的距離測度
    5.2 區(qū)間Pythagorean模糊語言集
    5.3 屬性相互獨立時的決策方法
        5.3.1 區(qū)間Pythagorean模糊語言加權(quán)集結(jié)算子
        5.3.2 區(qū)間Pythagorean模糊語言有序集結(jié)算子
        5.3.3 廣義區(qū)間Pythagorean模糊語言加權(quán)信息集結(jié)算子
        5.3.4 廣義區(qū)間Pythagorean模糊語言有序加權(quán)信息集結(jié)算子
        5.3.5 基于IVPFLWA算子和IVPFLWG算子的決策方法
    5.4 屬性相互關(guān)聯(lián)時的決策方法
        5.4.1 區(qū)間Pythagorean模糊語言Choquet加權(quán)算術(shù)平均算子
        5.4.2 區(qū)間Pythagorean模糊語言Choquet加權(quán)幾何平均算子
        5.4.3 基于IVPFLCWA算子和IVPFLCWG算子的決策方法
    5.5 屬性權(quán)重未完全已知時的決策方法
    5.6 實例分析
        5.6.1 運用IVPFLWA算子
        5.6.2 運用IVPFLWG算子
        5.6.3 比較分析
    5.7 本章小結(jié)
第6章 基于區(qū)間直覺語言Frank算子的決策方法
    6.1 區(qū)間直覺語言環(huán)境下Frank算子的運算規(guī)則
    6.2 區(qū)間直覺語言Frank信息集成算子
        6.2.1 區(qū)間直覺語言Frank加權(quán)平均算子
        6.2.2 區(qū)間直覺語言Frank有序加權(quán)平均算子
        6.2.3 基于IVILFWA算子和IVILFWG算子的決策方法
    6.3 屬性具有不同優(yōu)先級的決策方法
        6.3.1 區(qū)間直覺語言Frank Prioritized加權(quán)算術(shù)平均算子
        6.3.2 區(qū)間直覺語言Frank Prioritized加權(quán)幾何平均算子
        6.3.3 基于IVILFPWA算子和IVILFPWG算子的決策方法
    6.4 實例分析
        6.4.1 運用IVILFWA算子
        6.4.2 運用IVILFWG算子
        6.4.3 比較分析
    6.5 本章小結(jié)
第7章 基于不確定區(qū)間隸屬度語言集的決策方法
    7.1 不確定區(qū)間隸屬度語言集
    7.2 屬性相互獨立時的決策方法
        7.2.1 不確定區(qū)間隸屬度語言加權(quán)集結(jié)算子
        7.2.2 基于UIMLWA算子和UIMLWA算子的決策方法
        7.2.3 實例分析
    7.3 屬性相互關(guān)聯(lián)時的決策方法
        7.3.1 不確定區(qū)間隸屬度語言Einstein算子的運算規(guī)則
        7.3.2 不確定區(qū)間隸屬度語言Einstein集結(jié)算子
        7.3.3 基于UIMLEWA算子或UIMLEWG算子的決策方法
        7.3.4 實例分析
    7.4 本章小結(jié)
第8章 結(jié)論與展望
參考文獻
攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單
致謝
作者簡介



本文編號：3672215