本文關(guān)鍵詞：關(guān)于層次分析法優(yōu)先權(quán)重及模糊多屬性決策問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多屬性決策(MADM)實質(zhì)是利用已有的決策信息通過一定的方式對一組被選方案進行排序并擇優(yōu)。它主要由兩部分組成：(1)獲取決策信息。決策信息一般包括兩個方面的內(nèi)容：屬性權(quán)重和屬性值，其中屬性權(quán)重的確定是多屬性決策的一個重要研究內(nèi)容；(2)通過一定的方式對決策信息進行集成并對方案進行排序和擇優(yōu)。本論文對層次分析法優(yōu)先權(quán)重及模糊多屬性決策問題進行研究，主要研究內(nèi)容及成果如下： 1、針對用層次分析法確定方案優(yōu)先權(quán)重存在的問題，依據(jù)人類認識的一致性，提出衡量方案優(yōu)先權(quán)重新的參數(shù)方法(PPM1)、(PPM2)，揭示具有一致性模糊互補、正互反判斷矩陣元素與權(quán)重及參數(shù)的邏輯關(guān)系，方案的優(yōu)先權(quán)重與參數(shù)的邏輯關(guān)系，說明了參數(shù)π、θ在優(yōu)先權(quán)重分配中起到確定分辨率大小的作用，參數(shù)β與標度選擇的關(guān)系。得出八個重要結(jié)論，對于模糊互補判斷矩陣有：①方案的優(yōu)劣排序與參數(shù)的選擇無關(guān)，只與方案對應(yīng)模糊互補判斷矩陣的行的所有元素和有關(guān)。②對于同一個具有一致性模糊互補判斷矩陣，優(yōu)先權(quán)重向量為一族權(quán)重向量。③通過調(diào)整參數(shù)π可以改變方案序關(guān)系的分辨率，，但不會影響方案的序關(guān)系，這說明不能用權(quán)重分辨率的大小衡量確定權(quán)重方法的好壞。④用具有一致性模糊互補判斷矩陣確定方案優(yōu)先權(quán)重矢量，只能確定方案的序關(guān)系，不能確定權(quán)重的大小，說明用具有一致性模糊互補判斷矩陣確定方案優(yōu)先權(quán)重，信息是不完備的，必須考慮參數(shù)π的選擇。給出了參數(shù)π的確定方法。對于正互反判斷矩陣有；⑤方案序關(guān)系只與其對應(yīng)的正互反判斷矩陣行元素的幾何平均值有關(guān)，而與參數(shù)的選取無關(guān)。⑥對于同一個具有一致性正互反判斷矩陣，方案的優(yōu)先權(quán)重向量為一族權(quán)重向量。當(dāng)參數(shù)取不同值時，將得到不同的權(quán)重向量，但是不會改變方案的序關(guān)系。⑦通過調(diào)整參數(shù)可以改變方案優(yōu)先權(quán)重的分辨率，說明了不能用優(yōu)先權(quán)重分辨率的大小衡量確定權(quán)重方法的好壞。⑧用標度及具有一致性正互反判斷矩陣確定方案的優(yōu)先權(quán)重，只能確定方案的序關(guān)系，不能確定優(yōu)先權(quán)重的大小，這說明在確定方案的優(yōu)先權(quán)重時，僅僅依靠標度及正互反判斷矩陣的一致性，信息是不完備，不能全面反應(yīng)決策者的偏好。給出參數(shù)θ、β的確定方法并說明參數(shù)θ、β的含義。 2、對于模糊集的排序問題，利用模糊集的α截集及區(qū)間優(yōu)先可能度，構(gòu)
【關(guān)鍵詞】：多屬性決策 層次分析法 排序矢量 分辨率 排序 組合投影系數(shù) 群決策 一致意見
【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7-9
• Abstract9-14
• 第1章 緒論14-22
• 1.1 研究背景與問題的提出14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究狀況及存在的問題15-20
• 1.2.1 對層次分析法的研究狀況及存在的問題15-16
• 1.2.2 對模糊集排序的研究狀況及存在的問題16-18
• 1.2.3 對模糊多屬性決策的研究狀況及存在的問題18-19
• 1.2.4 對群體決策中模糊意見集成的研究狀況及存在的問題19-20
• 1.3 本論文的主要工作20-21
• 1.4 本章小結(jié)21-22
• 第2章 模糊集及模糊決策22-29
• 2.1 模糊集的基本概念22-23
• 2.2 模糊集的運算法則23-24
• 2.3 分解定理與擴張原理24-25
• 2.4 模糊數(shù)及模糊算術(shù)25-26
• 2.5 模糊決策基本原理26-28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 第3章 層次分析法確定方案的優(yōu)先權(quán)重29-68
• 3.1 多屬性決策的基本概念29-31
• 3.2 傳統(tǒng)層次分析法優(yōu)先權(quán)重的分配31-38
• 3.3 模糊互補判斷矩陣優(yōu)先權(quán)重分配的參數(shù)方法(PPM1)38-45
• 3.4 參數(shù)π的選擇45-46
• 3.5 層次分析法與模糊層次分析法轉(zhuǎn)換問題46-49
• 3.6 正互反判斷矩陣優(yōu)先權(quán)重分配的參數(shù)方法(PPM2)49-64
• 3.7 參數(shù)θ,β的選擇64-66
• 3.8 本章小結(jié)66-68
• 第4章 模糊多屬性決策若干問題分析68-95
• 4.1 模糊多屬性決策的基本模型68-69
• 4.2 基于區(qū)間可能優(yōu)先度的模糊集的排序方法69-74
• 4.3 模糊數(shù)判斷矩陣的屬性權(quán)重的分配74-75
• 4.4 模糊多屬性決策常用的方法75-84
• 4.4.1 加權(quán)平均法75-80
• 4.4.2 權(quán)重乘積法80-81
• 4.4.3 模糊層次分析法81
• 4.4.4 模糊理想解法81-84
• 4.4.5 模糊決策方法84
• 4.5 模糊多屬性決策投影方法84-91
• 4.6 基于投影技術(shù)的模糊多屬性決策理想解方法91-94
• 4.7 本章小結(jié)94-95
• 第5章 群體決策中模糊意見集成方法95-109
• 5.1 Hsu的SAM及Lee的OAM95-99
• 5.2 基于期望值相等的相似集成法99-103
• 5.3 組合集成方法103-107
• 5.4 本章小結(jié)107-109
• 結(jié)論109-112
• 致謝112-113
• 參考文獻113-121
• 攻讀博士學(xué)位期間的研究工作121-122

【引證文獻】

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4 張t

本文編號：461376