模糊數(shù)排序及判斷矩陣的優(yōu)先權(quán)重
本文關(guān)鍵詞:模糊數(shù)排序及判斷矩陣的優(yōu)先權(quán)重
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【摘要】: 模糊數(shù)排序是模糊優(yōu)化中的一個重要問題,從模糊集的定義及性質(zhì)中可知,模糊數(shù)之間的序關(guān)系不是通常意義下的全序關(guān)系,而是格結(jié)構(gòu)下的半序關(guān)系,這使得模糊數(shù)的比較和判別成為模糊決策中既重要又艱難的任務(wù)之一。 近年來許多模糊數(shù)排序方法涌現(xiàn)出來。對這些排序方法進行分析的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于左、右擬優(yōu)于度的區(qū)間數(shù)排序公式。通過構(gòu)造一致性正互反判斷矩陣得到的排序指標,滿足模糊排序合理性的五個公理:序關(guān)系的完全性、不相交模糊量的性質(zhì)、不相關(guān)模糊量的獨立性、序關(guān)系的傳遞性和對加的相容性。接下來將三角模糊數(shù)轉(zhuǎn)換為α截集,利用新提出的區(qū)間數(shù)排序公式確定各個三角模糊數(shù)在α水平下的排序,再通過加權(quán)積分最終確定三角模糊數(shù)的序關(guān)系。這種排序方法考慮到了模糊數(shù)的各截集水平對排序結(jié)果的影響,還可以通過調(diào)整悲觀系數(shù)λ的取值,使排序問題更加靈活,排序結(jié)果更加科學(xué)。 作為模糊決策最常見的一種決策方法,層次分析法,其關(guān)鍵是獲取決策者完備的偏好信息,構(gòu)造判斷矩陣,再運用適當?shù)募夹g(shù)確定優(yōu)先權(quán)重。在AHP分析方法中,具有一致性是判斷矩陣應(yīng)用的前提。本文提出一種確定正互反判斷矩陣優(yōu)先權(quán)重的方法,揭示了一致性正互反判斷矩陣元素與優(yōu)先權(quán)重新的邏輯關(guān)系。新的邏輯關(guān)系不僅能充分利用已知的判斷信息,也能很大程度上利用決策者的信息偏好,所確定的優(yōu)先權(quán)重含有參數(shù),決策者可通過參數(shù)的選擇,達到對優(yōu)先權(quán)重分辨率的要求。
【關(guān)鍵詞】:模糊數(shù) 擬優(yōu)于度 一致性正互反判斷矩陣 優(yōu)先權(quán)重
【學(xué)位授予單位】:廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2008
【分類號】:C934
【目錄】:
- 摘要4-6
- Abstract6-10
- 第一章 模糊集和模糊數(shù)的基本定義和定理10-16
- 1.1 引言10
- 1.2 關(guān)于模糊集和模糊數(shù)的基本定義和定理10-16
- 1.2.1 模糊集的定義及運算10-11
- 1.2.2 分解定理和擴張原理11-12
- 1.2.3 模糊數(shù)12-14
- 1.2.4 模糊數(shù)排序的合理性指標14-16
- 第二章 模糊數(shù)比較和排序的研究現(xiàn)狀和存在問題16-26
- 2.1 引言16-17
- 2.2 第一類方法17-23
- 2.3 第二類方法23-26
- 第三章 區(qū)間數(shù)排序以及基于α截集的三角模糊數(shù)排序26-40
- 3.1 引言26
- 3.2 關(guān)于區(qū)間數(shù)排序的一種新方法26-31
- 3.2.1 基本定義26-28
- 3.2.2 利用擬優(yōu)于度對區(qū)間數(shù)排序28
- 3.2.3 區(qū)間數(shù)擬優(yōu)于度排序方法的合理性28-30
- 3.2.4 算例30-31
- 3.3 基于α截集的三角模糊數(shù)排序新方法31-40
- 3.3.1 基本定義31-33
- 3.3.2 利用擬優(yōu)于度對三角模糊數(shù)排序33-34
- 3.3.3 三角模糊數(shù)擬優(yōu)于度排序方法的合理性34-36
- 3.3.4 算例36-40
- 第四章 正互反判斷矩陣元素與優(yōu)先權(quán)重新的邏輯關(guān)系40-46
- 4.1 引言40
- 4.2 正互反判斷矩陣元素與優(yōu)先權(quán)重新的邏輯關(guān)系40-43
- 4.3 幾個重要結(jié)論43-46
- 結(jié)束語46-47
- 參考文獻47-51
- 致謝51-52
- 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文目錄52
【參考文獻】
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,本文編號:930054
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