本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜模糊系統(tǒng)多層次多目標(biāo)多人決策理論模型方法與應(yīng)用研究

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【摘要】：考慮到大系統(tǒng)的復(fù)雜性、模糊性與隨機(jī)不確定性,本文對(duì)多層次多目標(biāo)多人決策同題的有關(guān)理論、模型、方法與應(yīng)用作了系統(tǒng)深入的探討與研究,提出和建立了不少新穎的理論與方法,為解決現(xiàn)實(shí)復(fù)雜系統(tǒng)決策問(wèn)題提供了有效的途徑,具有一定的理論參考價(jià)值與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 權(quán)重是多目標(biāo)決策中的重要概念,也是一個(gè)相當(dāng)難于確定的問(wèn)題。在對(duì)權(quán)重的本質(zhì)屬性與定權(quán)方法作了簡(jiǎn)單論述后,提出和建立了確定權(quán)重的有序二元鏈?zhǔn)奖容^法和有序二元鏈?zhǔn)奖容^區(qū)間數(shù)法。這兩種方法原理簡(jiǎn)單、易操作且不需作一致性檢驗(yàn)。同時(shí),對(duì)新目標(biāo)元素導(dǎo)入的保序性問(wèn)題和權(quán)重的計(jì)算方法作了探討。 隸屬度是模糊集與模糊多目標(biāo)決策中的重要概念,是模糊數(shù)學(xué)的奠基石。減少甚至消除隸屬度確定過(guò)程中人的主觀任意性是一個(gè)重大的研究課題。基于這一原因,對(duì)絕對(duì)隸屬度與相對(duì)隸屬度作了比較分析,提出了確定目標(biāo)相對(duì)隸屬度的有序二元鏈?zhǔn)奖容^方法。 針對(duì)現(xiàn)實(shí)中的許多決策問(wèn)題都是帶有時(shí)間因素這一特點(diǎn),提出了時(shí)序多目標(biāo)決策概念,建立了模糊線性加權(quán)平均綜合評(píng)判模型和模糊綜合優(yōu)選模型。并對(duì)這兩種模型作了理論比較分析。 現(xiàn)實(shí)中的許多決策問(wèn)題大多致都是決策者偏好信息(即目標(biāo)權(quán)重)未事先確知的。從這一實(shí)際需要出發(fā),提出和建立了有限個(gè)方案多目標(biāo)決策問(wèn)題的模糊迭代法與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合優(yōu)選方法。模糊迭代法通過(guò)交叉迭代能同時(shí)獲得目標(biāo)權(quán)重與方案優(yōu)屬度,其收斂性得到了嚴(yán)格的證明。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)選方法是在消化吸收傳統(tǒng)BP學(xué)習(xí)算法的誤差反向傳播思想基礎(chǔ)上,結(jié)合模糊優(yōu)選理論模型而提出的一種新方法。該方法與其它方法相比,能自動(dòng)獲取人的知識(shí)經(jīng)驗(yàn),具有較強(qiáng)的自組織、自學(xué)習(xí)功能,便于操作,易于實(shí)現(xiàn)。 根據(jù)現(xiàn)實(shí)中的許多決策都是面向多個(gè)決策者的群決策問(wèn)題這一實(shí)際特
【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：1995
【分類號(hào)】：C934
【目錄】：

• 第一章 緒論11-23
• §1.1 引言11-12
• §1.2 有限個(gè)方案多目標(biāo)決策12-16
• §1.3 無(wú)限個(gè)方案多目標(biāo)決策16-19
• §1.4 多目標(biāo)群決策方法19
• §1.5 小結(jié)與本文主要研究工作19-23
• 第二章 權(quán)重的確定方法23-37
• §2.1 引言23
• §2.2 權(quán)重的概念與定權(quán)方法23-24
• §2.3 一致性排序24-27
• §2.4 新目標(biāo)元素導(dǎo)入的保序性問(wèn)題27-29
• §2.5 確定權(quán)重的有序二元鏈?zhǔn)奖容^法29-32
• §2.6 新目標(biāo)元素導(dǎo)入的權(quán)重計(jì)算方法32-33
• §2.7 確定權(quán)重的有序二元鏈?zhǔn)奖容^區(qū)間數(shù)方法33-35
• §2.8 小結(jié)35-37
• 第三章 相對(duì)隸屬度的確定方法37-42
• §3.1 隸屬度的客觀屬性37
• §3.2 相對(duì)隸屬度的概念37-39
• §3.3 定性目標(biāo)相對(duì)隸屬度有序二元鏈?zhǔn)奖容^確定法39-40
• §3.4 定量目標(biāo)相對(duì)隸屬度有序二元鏈?zhǔn)奖容^確定法40-41
• §3.5 結(jié)束語(yǔ)41-42
• 第四章 時(shí)序多目標(biāo)決策模糊綜合優(yōu)選理論模型42-52
• §4.1 問(wèn)題的提出42-43
• §4.2 時(shí)序多目標(biāo)決策及其相對(duì)隸屬度公式43-44
• §4.3 時(shí)序多目標(biāo)決策模糊線性加權(quán)平均綜合評(píng)判模型44-45
• §4.4 時(shí)序多目標(biāo)決策的模糊綜合優(yōu)選理論與模型45-46
• §4.5 時(shí)序多目標(biāo)決策模糊綜合優(yōu)選理論模型的合理性檢驗(yàn)46-47
• §4.6 兩種模糊決策模型的理論比較分析47-48
• §4.7 應(yīng)用舉例48-50
• §4.8 結(jié)束語(yǔ)50-52
• 第五章 有限個(gè)方案多目標(biāo)決策問(wèn)題的模糊迭代方法52-64
• §5.1 問(wèn)題的提出52
• §5.2 模糊迭代方法的基本原理52-56
• §5.3 模糊迭代方法的收斂性56-61
• §5.4 應(yīng)用實(shí)例61-63
• §5.5 結(jié)束語(yǔ)63-64
• 第六章 有限個(gè)方案多目標(biāo)決策的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)選方法64-77
• §6.1 引言64-65
• §6.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP學(xué)習(xí)算法65-68
• §6.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)激勵(lì)函數(shù)的選取68-69
• §6.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重調(diào)節(jié)模型的模糊綜合決策方法69-72
• §6.5 與模糊優(yōu)選模型的理論比較分析72-73
• §6.6 應(yīng)用實(shí)例分析73-76
• §6.7 結(jié)束語(yǔ)76-77
• 第七章 有限個(gè)方案多目標(biāo)群決策的線性分配法77-84
• §7.1 引言77
• §7.2 有限個(gè)方案多目標(biāo)群決策問(wèn)題的系統(tǒng)描述77-78
• §7.3 群偏好的集結(jié)方法78-79
• §7.4 群決策的線性分配法79-82
• §7.5 應(yīng)用實(shí)例82-83
• §7.6 結(jié)束語(yǔ)83-84
• 第八章 大連市宏觀經(jīng)濟(jì)水資源發(fā)展規(guī)劃多目標(biāo)群決策模型與方法84-100
• §8.1 實(shí)際背景84-85
• §8.2 大連市宏觀經(jīng)濟(jì)水資源發(fā)展規(guī)劃多目標(biāo)決策模型85-90
• §8.3 模糊多目標(biāo)群決策方法90-96
• §8.4 實(shí)際應(yīng)用96-98
• §8.5 結(jié)束語(yǔ)98-100
• 第九章 多人遞階資源配置問(wèn)題研究100-110
• §9.1 引言100-101
• §9.2 多人遞階資源配置問(wèn)題的理論與模型101-105
• §9.3 合作聯(lián)盟利益分配的核心分配向量集105-106
• §9.4 核心分配向量集的非空性106-107
• §9.5 應(yīng)用舉例107-109
• §9.6 結(jié)束語(yǔ)109-110
• 第十章 模糊隨機(jī)多目標(biāo)運(yùn)輸問(wèn)題決策模型與方法110-118
• §10.1 引言110
• §10.2 具有預(yù)算費(fèi)用限制的確定型運(yùn)輸問(wèn)題目標(biāo)規(guī)劃模型110-112
• §10.3 具有預(yù)算費(fèi)用限制的模糊隨機(jī)運(yùn)輸問(wèn)題目標(biāo)規(guī)劃模型112-114
• §10.4 具有預(yù)算費(fèi)用限制的模糊隨機(jī)運(yùn)輸問(wèn)題均衡協(xié)調(diào)模型114-115
• §10.5 應(yīng)用舉例115-117
• §10.6 結(jié)束語(yǔ)117-118
• 第十一章 總結(jié)與展望118-121
• 致謝121-122
• 作者近幾年發(fā)表的學(xué)術(shù)論著一覽表122-124
• 參考文獻(xiàn)124-137

【引證文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1003070