本文關(guān)鍵詞：基于梯形模糊語(yǔ)言變量的多屬性決策方法研究

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【摘要】： 多屬性決策是決策理論的重要方面,它廣泛應(yīng)用于社會(huì)生活的諸多領(lǐng)域,而屬性值的表達(dá)形式又是多屬性決策問(wèn)題研究中的一個(gè)重要組成部分。由于客觀事物屬性的復(fù)雜性,再加上人類思維的模糊性,人們?cè)谠u(píng)估事物的綜合素質(zhì)或性能時(shí),一般無(wú)法給出確切的決策信息,而是直接以模糊語(yǔ)言形式給出,而梯形模糊語(yǔ)言可以表示和處理更為豐富的具有模糊性的不確定信息,具有更強(qiáng)的信息處理表現(xiàn)能力。因此對(duì)屬性值以梯形模糊語(yǔ)言形式給出的多屬性決策問(wèn)題的研究具有非常重要的意義,本文將在此方面進(jìn)行一些研究。 本文首先在理解梯形模糊語(yǔ)言變量相關(guān)概念、運(yùn)算法則及相關(guān)性質(zhì)的基礎(chǔ)上,提出一種梯形模糊語(yǔ)言變量距離測(cè)度公式,并將其與多屬性決策方法相結(jié)合來(lái)求解梯形模糊語(yǔ)言變量多屬性決策問(wèn)題。其次,在對(duì)集結(jié)算子進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,提出一種梯形模糊語(yǔ)言變量加權(quán)幾何平均算子,并在定義梯形模糊語(yǔ)言加權(quán)調(diào)和平均算子和梯形模糊語(yǔ)言有序加權(quán)調(diào)和平均算子的基礎(chǔ)上,提出一種梯形模糊語(yǔ)言混合調(diào)和平均算子來(lái)求解梯形模糊語(yǔ)言變量多屬性決策問(wèn)題。最后,對(duì)屬性權(quán)重信息不確定的梯形模糊語(yǔ)言變量多屬性決策方法進(jìn)行了研究,針對(duì)屬性權(quán)重信息完全未知的情況,通過(guò)構(gòu)造離差最大化模型,得出屬性權(quán)重的求解公式;針對(duì)只有部分屬性權(quán)重信息的情況,通過(guò)構(gòu)造單目標(biāo)最優(yōu)化模型,然后進(jìn)行規(guī)劃求解得出屬性的權(quán)重。
【關(guān)鍵詞】：梯形模糊語(yǔ)言變量 多屬性決策方法 理想解 集結(jié)算子
【學(xué)位授予單位】：山東經(jīng)濟(jì)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：C934
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究的背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 國(guó)外研究綜述10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究綜述11-15
• 1.3 本文的內(nèi)容和章節(jié)安排15-16
• 1.4 本文的創(chuàng)新點(diǎn)16-17
• 第2章 多屬性決策基本理論17-31
• 2.1 多屬性決策描述17
• 2.2 多屬性決策指標(biāo)權(quán)重的確定方法17-23
• 2.2.1 主觀權(quán)重確定方法18-22
• 2.2.2 客觀權(quán)重確定方法22-23
• 2.3 多屬性決策評(píng)價(jià)方法23-31
• 2.3.1 理想解多屬性決策方法24-29
• 2.3.2 集結(jié)算子決策方法29-31
• 第3章 基于梯形模糊語(yǔ)言變量的理想解多屬性決策方法31-46
• 3.1 梯形模糊語(yǔ)言變量31-34
• 3.1.1 梯形模糊語(yǔ)言變量的定義31-32
• 3.1.2 梯形模糊語(yǔ)言變量的隸屬函數(shù)32
• 3.1.3 梯形模糊語(yǔ)言變量的運(yùn)算法則32-33
• 3.1.4 梯形模糊語(yǔ)言變量距離的定義33-34
• 3.2 基于梯形模糊語(yǔ)言變量的投影決策方法34-37
• 3.2.1 決策算法的實(shí)現(xiàn)34-36
• 3.2.2 算例驗(yàn)證36-37
• 3.3 基于梯形模糊語(yǔ)言變量的TOPSIS 決策方法37-40
• 3.3.1 決策算法的實(shí)現(xiàn)37-39
• 3.3.2 算例驗(yàn)證39-40
• 3.4 基于梯形模糊語(yǔ)言變量的VIKOR 決策方法40-42
• 3.4.1 決策算法的實(shí)現(xiàn)40-41
• 3.4.2 算例驗(yàn)證41-42
• 3.5 基于梯形模糊語(yǔ)言變量的灰色關(guān)聯(lián)決策方法42-46
• 3.5.1 決策算法的實(shí)現(xiàn)42-44
• 3.5.2 算例驗(yàn)證44-46
• 第4章 基于梯形模糊語(yǔ)言變量的集結(jié)算子多屬性決策方法46-55
• 4.1 基于梯形模糊語(yǔ)言變量的TFLWGA 算子多屬性決策方法46-49
• 4.1.1 決策模型47-48
• 4.1.2 算例驗(yàn)證48-49
• 4.2 基于梯形模糊語(yǔ)言變量的TFLHHA 算子多屬性決策方法49-55
• 4.2.1 定義描述49-50
• 4.2.2 決策模型50-52
• 4.2.3 算例驗(yàn)證52-55
• 第5章 屬性權(quán)重不確定的梯形模糊語(yǔ)言多屬性決策方法55-62
• 5.1 對(duì)于屬性權(quán)重信息完全未知的情形55-60
• 5.1.1 屬性權(quán)重的確定55-56
• 5.1.2 屬性權(quán)重完全未知的梯形模糊語(yǔ)言灰色關(guān)聯(lián)投影決策方法56-60
• 5.2 對(duì)于只有部分屬性權(quán)重信息的情形60-62
• 5.2.1 屬性權(quán)重的確定60
• 5.2.2 只有部分權(quán)重信息的梯形模糊語(yǔ)言算術(shù)算子決策方法60-62
• 總結(jié)與展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果66-67
• 致謝67

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 梁子寬;語(yǔ)言型屬性值的多屬性決策方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

2 溫賀;基于模糊多屬性決策的OHSMS績(jī)效動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)研究[D];天津理工大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：539348