本文關(guān)鍵詞：灰色決策問題的分析方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文的工作可以分為以下幾個部分: 1 研究了灰色決策問題的區(qū)間關(guān)聯(lián)和區(qū)間聚類分析方法:提出了灰色區(qū)間關(guān)聯(lián)系數(shù)公式和灰色區(qū)間相對關(guān)聯(lián)系數(shù)公式,構(gòu)建了幾種關(guān)聯(lián)度決策算法.對不完全信息下灰色區(qū)間關(guān)聯(lián)決策方法進(jìn)行了研究,首先對目標(biāo)權(quán)重和決策偏好信息不完全的情況建立了灰色區(qū)間關(guān)聯(lián)決策算法;其次進(jìn)一步研究了方案目標(biāo)值有空缺時的情況,給出了填補(bǔ)空缺的方法和理論依據(jù),建立了基于滿意度水平下的灰色區(qū)間關(guān)聯(lián)算法;研究了灰色區(qū)間關(guān)聯(lián)聚類決策方法;最后通過引入方案間優(yōu)勢強(qiáng)度、相對優(yōu)勢強(qiáng)度和優(yōu)勢比較矩陣等概念及其計算公式,對指標(biāo)權(quán)重完全未知的情況,建立了特征向量決策算法. 應(yīng)用實(shí)例說明了文中提出的灰色決策算法的合理性、實(shí)用性和有效性. 2 在經(jīng)典灰色規(guī)劃的基礎(chǔ)上,對灰色動態(tài)規(guī)劃、灰色多目標(biāo)規(guī)劃算法、灰色正項(xiàng)幾何規(guī)劃進(jìn)行了研究:提出了灰色動態(tài)規(guī)劃、θ動態(tài)定位規(guī)劃及其最優(yōu)解的概念,構(gòu)建了灰色動態(tài)規(guī)劃及θ動態(tài)定位規(guī)劃最優(yōu)解的算法. 對一般意義上的灰色多目標(biāo)規(guī)劃,提出了客觀確定子目標(biāo)權(quán)重的方法及修正方法,利用子目標(biāo)的權(quán)重引入了各個子目標(biāo)取最優(yōu)值的白化權(quán)函數(shù),構(gòu)建了灰色多目標(biāo)規(guī)劃有效解及其θ定位規(guī)劃最優(yōu)解的算法. 提出了灰色正項(xiàng)幾何規(guī)劃、θ定位幾何規(guī)劃及其準(zhǔn)優(yōu)解和最優(yōu)解的概念,構(gòu)建了灰色正項(xiàng)幾何規(guī)劃準(zhǔn)優(yōu)解的算法. 算例說明了算法的合理性和可行性. 3 對灰色風(fēng)險型決策方法進(jìn)行了研究:提出了灰色多指標(biāo)風(fēng)險型決策的概念,對指標(biāo)權(quán)重完全未知且指標(biāo)值為區(qū)間灰數(shù)的風(fēng)險型多指標(biāo)決策問題,給出了灰色模糊關(guān)系法及雙基點(diǎn)法兩種決策方法,利用信息熵確定的屬性權(quán)重使決策方法更符合客觀要求. 提出了具有交易費(fèi)用的灰色組合投資模型的有效解及其臨界最優(yōu)解和均值白化最優(yōu)解的概念,并且指出了這些概念所對應(yīng)的投資偏好,構(gòu)建了帶有交易費(fèi)用的灰色組合投資模型的熵權(quán)分析算法. 應(yīng)用實(shí)例表明了決策算法的合理性與可行性. 4 對灰色模糊決策方法進(jìn)行了研究:提出了基于灰色模糊信息的多屬性決策的概念,構(gòu)建了灰色模糊多屬性決策問題的算法,直接由灰色模糊決策矩陣確定變權(quán)的基礎(chǔ)權(quán)重和上確界,使算法在理論上更加嚴(yán)謹(jǐn)可靠. 提出了灰色群決策問題的概念,給出了灰色群決策問題的解法,通過實(shí)例對解法的合理性進(jìn)行了說明與分析. 建立了基于灰色模糊關(guān)系的多屬性群體決策方法,分別對屬性權(quán)重向量已知和未知
【關(guān)鍵詞】：灰色系統(tǒng)理論 灰色規(guī)劃 風(fēng)險決策 模糊數(shù)學(xué) 粗糙集理論 博弈論
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 緒論14-25
• 0.1 研究的意義及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-20
• 0.1.1 問題的提出及研究的意義14-15
• 0.1.2 研究歷史及現(xiàn)狀15-20
• 0.2 研究目的與論文結(jié)構(gòu)20-24
• 0.2.1 本文研究的目的20
• 0.2.2 具體內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)20-24
• 0.2.3 研究方法和技術(shù)路線24
• 0.3 小 結(jié)24-25
• 第一章 灰色關(guān)聯(lián)決策方法研究25-52
• 1.1 灰色區(qū)間關(guān)聯(lián)決策方法25-34
• 1.1.1 灰色關(guān)聯(lián)決策的基本概念與原理26-30
• 1.1.2 最大關(guān)聯(lián)度方法30-31
• 1.1.3 最小關(guān)聯(lián)度方法31
• 1.1.4 綜合關(guān)聯(lián)度方法31-32
• 1.1.5 實(shí)例分析32-34
• 1.2 不完全信息下的灰色關(guān)聯(lián)決策方法34-38
• 1.2.1 問題34-35
• 1.2.2 建模原理35-36
• 1.2.3 不完全權(quán)重信息下的灰色區(qū)間關(guān)聯(lián)算法36-37
• 1.2.4 應(yīng)用實(shí)例37-38
• 1.3 方案目標(biāo)值有空缺時的灰色關(guān)聯(lián)決策算法38-43
• 1.3.1 問題38-39
• 1.3.2 空缺值的幾種先驗(yàn)估計39
• 1.3.3 填補(bǔ)空缺的滿意度39-40
• 1.3.4 算法40-41
• 1.3.5 應(yīng)用實(shí)例41-43
• 1.4 灰色關(guān)聯(lián)聚類決策方法43-47
• 1.4.1 算法原理43-45
• 1.4.2 灰色關(guān)聯(lián)聚類決策算法45
• 1.4.3 實(shí)例分析45-47
• 1.5 灰色決策問題的特征向量方法47-50
• 1.5.1 基本概念47-48
• 1.5.2 特征向量算法的建模原理48-49
• 1.5.3 特征向量決策算法49
• 1.5.4 實(shí)例分析49-50
• 1.6 小 結(jié)50-52
• 第二章 灰色規(guī)劃分析方法研究52-77
• 2.1 灰色動態(tài)規(guī)劃52-60
• 2.1.1 基本概念52-54
• 2.1.2 主要結(jié)果54-58
• 2.1.3 算例58-60
• 2.2 灰色多目標(biāo)規(guī)劃算法研究60-68
• 2.2.1 基本概念61
• 2.2.2 灰色多目標(biāo)規(guī)劃算法 1（權(quán)重法）61-63
• 2.2.3 灰色多目標(biāo)規(guī)劃算法 2（θ定位規(guī)劃最優(yōu)解算法）63-66
• 2.2.4 算例分析66-68
• 2.3 灰色正項(xiàng)幾何規(guī)劃研究68-76
• 2.3.1 模型的建立69-71
• 2.3.2 模型的求解71-74
• 2.3.3 算例分析74-76
• 2.4 小 結(jié)76-77
• 第三章 灰色風(fēng)險型決策方法研究77-90
• 3.1 灰色多指標(biāo)風(fēng)險型決策方法77-82
• 3.1.1 決策算法 1（灰色模糊關(guān)系算法）78-79
• 3.1.2 決策算法 2（雙基點(diǎn)算法）79-80
• 3.1.3 實(shí)例分析80-82
• 3.2 帶有交易費(fèi)用的灰色組合投資決策方法研究82-88
• 3.2.1 基本概念82-85
• 3.2.2 模型的求解85-87
• 3.2.3 算例分析87-88
• 3.3 小 結(jié)88-90
• 第四章 灰色模糊決策與群決策方法研究90-111
• 4.1 一類灰色模糊決策問題的熵權(quán)分析方法90-95
• 4.1.1 問題的提出91-92
• 4.1.2 屬性權(quán)重向量已知的灰色模糊群體決策方法92-93
• 4.1.3 屬性權(quán)重向量未知的灰色模糊群體決策方法93-94
• 4.1.4 算法分析94-95
• 4.2 一類灰色模糊決策問題的變權(quán)分析方法95-101
• 4.2.1 問題的描述96-98
• 4.2.2 確定變權(quán)重 wj 上確界、基礎(chǔ)權(quán)重的熵權(quán)誤差分析法98-99
• 4.2.3 基于變權(quán)的灰色模糊多屬性決策算法99-100
• 4.2.4 算例分析100-101
• 4.3 一類灰色群決策問題的分析方法101-109
• 4.3.1 問題的提出102-104
• 4.3.2 問題的解法104
• 4.3.3 最優(yōu)解的可信度104-106
• 4.3.4 最優(yōu)解的選取106
• 4.3.5 實(shí)例分析106-109
• 4.4 小 結(jié)109-111
• 第五章 灰色粗糙集成決策方法研究111-130
• 5.1 灰色粗糙組合決策模型111-121
• 5.1.1 灰色聚類決策的基本概念112-114
• 5.1.2 極小決策算法的基本知識114-116
• 5.1.3 灰色粗糙組合決策方法116
• 5.1.4 應(yīng)用實(shí)例116-121
• 5.2 不完備信息系統(tǒng)的灰色粗糙組合決策模型121-129
• 5.2.1 基本概念122-123
• 5.2.2 空缺值的填補(bǔ)方法123-124
• 5.2.3 屬性權(quán)重的確定124
• 5.2.4 具有偏好信息決策表的確定124-125
• 5.2.5 決策規(guī)則的獲取125-126
• 5.2.6 算法126-127
• 5.2.7 實(shí)例分析127-129
• 5.3 小 結(jié)129-130
• 第六章 灰色博弈分析方法研究130-146
• 6.1 帶有灰色約束的二人有限零和博弈研究130-137
• 6.1.1 問題描述131-132
• 6.1.2 平衡解優(yōu)序關(guān)系的確定132-134
• 6.1.3 算例分析134-137
• 6.2 具有混合策略的二人有限零和灰色博弈137-145
• 6.2.1 問題描述138-139
• 6.2.2 平衡解的存在性139-142
• 6.2.3 算例分析142-145
• 6.3 小 結(jié)145-146
• 第七章 結(jié)論與展望146-151
• 7.1 論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)146-148
• 7.2 展 望148-151
• 參考文獻(xiàn)151-160
• 攻讀博士學(xué)位期間的相關(guān)工作情況160-162
• 致謝162

【引證文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 宋捷;黨耀國;花增木;;基于灰色聚類的群決策方法研究[J];控制與決策;2010年10期

2 鄒成;劉繼紅;;基于工藝關(guān)聯(lián)度的飛機(jī)裝配單元劃分[J];計算機(jī)集成制造系統(tǒng);2013年06期

3 王曉霞;祖培福;趙寶江;趙文英;賈媛媛;李慧;潘柏卉;;牡丹江GDP的GM(1,1)預(yù)測及其影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識;2013年08期

4 王曉霞;祖培福;潘偉;;牡丹江旅游人數(shù)預(yù)測研究的灰色動態(tài)數(shù)學(xué)模型[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識;2013年16期

5 祖培福;王曉霞;趙娜;潘偉;;齊齊哈爾GDP的發(fā)展趨勢及其關(guān)聯(lián)因素分析[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識;2013年20期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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3 陳勇明;基于統(tǒng)計視角的灰色系統(tǒng)的幾個基本問題研究[D];西南財經(jīng)大學(xué);2008年

4 趙書祥;我國體育領(lǐng)域中綜合評價理論與方法及實(shí)證的研究[D];北京體育大學(xué);2008年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 潘慧靈;基于灰色關(guān)聯(lián)分析的企業(yè)戰(zhàn)略決策方法研究[D];浙江理工大學(xué);2010年

2 韓朱e，

本文編號：487236