基于Pythagorean模糊語(yǔ)言熵的群體決策建模與應(yīng)用研究
發(fā)布時(shí)間:2023-03-10 23:39
隨著科技快速發(fā)展、決策環(huán)境地不斷演變,多樣化和復(fù)雜化的決策難題急需新的解決手段。決策問(wèn)題需采用合適的評(píng)價(jià)信息和準(zhǔn)確的決策方法,而多屬性決策(MADM)方法能有效的解決這類問(wèn)題。作為直接模糊集的擴(kuò)展形式,Pythagorean模糊集可以細(xì)膩地表示事物的模糊性質(zhì),而語(yǔ)言信息描述著人類對(duì)事物的習(xí)慣認(rèn)知,Pythagorean模糊語(yǔ)言集統(tǒng)合兩者的特性更適合應(yīng)用在實(shí)際決策環(huán)境內(nèi)。本文針對(duì)Pythagorean模糊集合的決策問(wèn)題進(jìn)行一系列研究,具體有以下幾個(gè)方面:(1)通過(guò)直接模糊集,探索決策者在做出決策時(shí)僅提供的候選方案間偏好信息的問(wèn)題,為了充分考慮到偏好信息的猶豫程度,我們提出新的基于乘性一致性的交互式最小偏差規(guī)劃模型,用于基于乘性一致性的直接模糊偏好關(guān)系(IFPR)中推導(dǎo)候選方案的優(yōu)先權(quán)重。(2)在信息集結(jié)方面,模糊熵測(cè)度本身在衡量評(píng)估信息中的不確定因素中有著極大的優(yōu)勢(shì),以此為基準(zhǔn),提出了Pythagorean模糊語(yǔ)言熵測(cè)度,隨后提出了區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言熵誘導(dǎo)有序加權(quán)平均(IVPFLEIOWA)算子。語(yǔ)言尺度函數(shù)考慮了人類對(duì)收益和風(fēng)險(xiǎn)偏好趨勢(shì),結(jié)合語(yǔ)言尺度函數(shù)提出一種語(yǔ)言尺度...
【文章頁(yè)數(shù)】:81 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
注釋表
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文的主要工作和研究思路
1.4 論文章節(jié)安排
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
2.1 直覺(jué)模糊集
2.2 Pythagorean模糊語(yǔ)言集
2.3 模糊偏好關(guān)系集合
2.4 常見集結(jié)算子
2.5 小結(jié)
第3章 基于直覺(jué)模糊偏好關(guān)系的優(yōu)先權(quán)重偏差規(guī)劃模型及應(yīng)用
3.1 預(yù)備知識(shí)
3.2 直覺(jué)模糊偏好關(guān)系
3.3 直覺(jué)模糊偏好關(guān)系的優(yōu)先權(quán)重非線性規(guī)劃模型
3.4 基于優(yōu)先權(quán)重的得分函數(shù)決策方法及案例分析
3.4.1 基于歐幾里得距離的得分函數(shù)
3.4.2 算法及案例分析
3.5 小結(jié)
第4章 基于Pythagorean模糊語(yǔ)言信息的S-C平均M距離算子的決策模型
4.1 預(yù)備知識(shí)
4.1.1 Pythagorean模糊語(yǔ)言集相關(guān)理論
4.1.2 Minkowski距離
4.1.3 Choque 積分和 Shapley 指數(shù)
4.2 Pythagorean模糊語(yǔ)言S-C平均M距離算子及其性質(zhì)
4.2.1 語(yǔ)言尺度函數(shù)
4.2.2 Pythagorean模糊語(yǔ)言環(huán)境下的語(yǔ)言尺度函數(shù)Minkowski距離
4.2.3 Pythagorean模糊語(yǔ)言S-C平均M距離算子
4.2.4 Quasi-Pythagorean模糊語(yǔ)言S-C平均M距離算子
4.3 基于PFLSCAWD的群體決策模型
4.4 基于PFLSCAMD的群體決策模型在風(fēng)險(xiǎn)投資中的應(yīng)用
4.4.1 風(fēng)險(xiǎn)投資決策
4.4.2 對(duì)比分析
4.5 小結(jié)
第5章 基于區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言信息的O-VIKOR決策模型構(gòu)建及應(yīng)用
5.1 預(yù)備知識(shí)
5.1.1 區(qū)間直覺(jué)模糊集
5.1.2 區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言集
5.1.3 區(qū)間直接模糊熵
5.1.4 多屬性決策方法介紹
5.2 區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言集熵及其性質(zhì)
5.3 基于區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言集的熵有序加權(quán)平均算子及其性質(zhì)
5.4 基于區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言集的O-VIKOR決策模型及算法
5.4.1 O-VIKOR模型
5.4.2 決策步驟
5.5 基于區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言集的O-VIKOR決策模型在企業(yè)選址中的應(yīng)用
5.5.1 數(shù)字案例
5.5.2 參數(shù)調(diào)整影響分析
5.5.3 對(duì)比分析
5.6 小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 本文總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果
本文編號(hào):3758779
【文章頁(yè)數(shù)】:81 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
注釋表
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 論文的主要工作和研究思路
1.4 論文章節(jié)安排
第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)
2.1 直覺(jué)模糊集
2.2 Pythagorean模糊語(yǔ)言集
2.3 模糊偏好關(guān)系集合
2.4 常見集結(jié)算子
2.5 小結(jié)
第3章 基于直覺(jué)模糊偏好關(guān)系的優(yōu)先權(quán)重偏差規(guī)劃模型及應(yīng)用
3.1 預(yù)備知識(shí)
3.2 直覺(jué)模糊偏好關(guān)系
3.3 直覺(jué)模糊偏好關(guān)系的優(yōu)先權(quán)重非線性規(guī)劃模型
3.4 基于優(yōu)先權(quán)重的得分函數(shù)決策方法及案例分析
3.4.1 基于歐幾里得距離的得分函數(shù)
3.4.2 算法及案例分析
3.5 小結(jié)
第4章 基于Pythagorean模糊語(yǔ)言信息的S-C平均M距離算子的決策模型
4.1 預(yù)備知識(shí)
4.1.1 Pythagorean模糊語(yǔ)言集相關(guān)理論
4.1.2 Minkowski距離
4.1.3 Choque 積分和 Shapley 指數(shù)
4.2 Pythagorean模糊語(yǔ)言S-C平均M距離算子及其性質(zhì)
4.2.1 語(yǔ)言尺度函數(shù)
4.2.2 Pythagorean模糊語(yǔ)言環(huán)境下的語(yǔ)言尺度函數(shù)Minkowski距離
4.2.3 Pythagorean模糊語(yǔ)言S-C平均M距離算子
4.2.4 Quasi-Pythagorean模糊語(yǔ)言S-C平均M距離算子
4.3 基于PFLSCAWD的群體決策模型
4.4 基于PFLSCAMD的群體決策模型在風(fēng)險(xiǎn)投資中的應(yīng)用
4.4.1 風(fēng)險(xiǎn)投資決策
4.4.2 對(duì)比分析
4.5 小結(jié)
第5章 基于區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言信息的O-VIKOR決策模型構(gòu)建及應(yīng)用
5.1 預(yù)備知識(shí)
5.1.1 區(qū)間直覺(jué)模糊集
5.1.2 區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言集
5.1.3 區(qū)間直接模糊熵
5.1.4 多屬性決策方法介紹
5.2 區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言集熵及其性質(zhì)
5.3 基于區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言集的熵有序加權(quán)平均算子及其性質(zhì)
5.4 基于區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言集的O-VIKOR決策模型及算法
5.4.1 O-VIKOR模型
5.4.2 決策步驟
5.5 基于區(qū)間Pythagorean模糊語(yǔ)言集的O-VIKOR決策模型在企業(yè)選址中的應(yīng)用
5.5.1 數(shù)字案例
5.5.2 參數(shù)調(diào)整影響分析
5.5.3 對(duì)比分析
5.6 小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 本文總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果
本文編號(hào):3758779
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