本文關(guān)鍵詞：基于OWA算子理論的混合型多屬性群決策研究

  更多相關(guān)文章： 混合型多屬性決策 群決策 區(qū)間互反偏好信息 OWA算子 熵

【摘要】： 在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)與軍事等諸多領(lǐng)域中,對(duì)一些復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行決策時(shí),常常同時(shí)包含定量和定性指標(biāo),并且需要群體專家參與,構(gòu)成了混合型多指標(biāo)(多屬性)群決策問(wèn)題。這類混合型多屬性群體決策問(wèn)題需要同時(shí)處理定量指標(biāo)和定性指標(biāo),其屬性值有多種類型(如精確實(shí)數(shù)、區(qū)間數(shù)和模糊語(yǔ)言等):并且,需要集結(jié)專家群體不同形式的偏好信息。有序加權(quán)平均算子(OrderedWeighted Averaging,OWA)及其拓展的算子是一種決策信息融合工具,能夠有效地處理模糊或者不確定決策信息,并且已經(jīng)在群體決策(特別是模糊或者語(yǔ)言型決策)中得到廣泛的應(yīng)用。本文基于OWA算子理論,提出了一種屬性權(quán)重未知的混合型多屬性群決策方法,其主要內(nèi)容如下: (1)研究了確定OWA算子權(quán)重的問(wèn)題。比較分析了一些求解OWA算子權(quán)重的模型,證明了其本質(zhì)服從或近似服從最大熵原理。定義了一種基于距離的熵,給出了相應(yīng)的線性優(yōu)化模型來(lái)確定OWA算子權(quán)重,此模型可以簡(jiǎn)化計(jì)算和處理決策者模糊的主觀偏好信息。證明了正態(tài)分布方法也服從最大熵原理,并給出了一種改進(jìn)的正態(tài)分布方法來(lái)確定OWA算子權(quán)重,其同時(shí)考慮了數(shù)據(jù)位置的信息和數(shù)據(jù)之間比例的大小信息,可以消除一些不合理性。 (2)為了有效處理群體區(qū)間互反判斷矩陣的集結(jié)問(wèn)題,對(duì)COWG(Continuous OrderedWeighted Geometric)算子進(jìn)行了拓展,提出了用于群決策的幾何加權(quán)平均COWG(WG-COWG)算子、有序加權(quán)幾何平均COWG(OWG-COWG)算子和誘導(dǎo)的有序加權(quán)幾何平均COWG(I-COWG)算子,分析了它們的一些優(yōu)良性質(zhì)。并且基于I-COWG算子,提出了集結(jié)群組區(qū)間互反判斷矩陣的方法,可以提高群體決策的一致性,以此來(lái)獲得屬性的主觀權(quán)重。 (3)建立了混合型多屬性群決策的模型。提出了把混合決策矩陣轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣的方法,利用COWA(Continuous Ordered Weighted Averaging)算子、模糊最大算子和模糊最小算子分別把區(qū)間數(shù)和模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為精確數(shù),把群組專家的混合判斷決策矩陣轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣。 (4)研究了方案的屬性評(píng)價(jià)信息和屬性權(quán)重均以模糊語(yǔ)言形式給出的多屬性決策問(wèn)題。基于模糊語(yǔ)言和COWA算子,提出了一種屬性權(quán)重和屬性值都為模糊語(yǔ)言形式的決策方法,并把它應(yīng)用到群決策中的專家賦權(quán)問(wèn)題。然后,根據(jù)專家的權(quán)重和決策者的樂(lè)觀程度系數(shù),利用HOWA算子進(jìn)行有效集結(jié)群組專家的標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣。 (5)研究了確定屬性客觀權(quán)重的問(wèn)題。定義了屬性的熵,提出了一種基于熵系數(shù)模型來(lái)確定屬性的客觀權(quán)重,此模型具有一定的柔性,可以通過(guò)系統(tǒng)參數(shù)ρ來(lái)調(diào)節(jié)屬性權(quán)重之間的大小差別程度。把主觀權(quán)重和客觀權(quán)重線性相加,得到屬性的綜合權(quán)重。利用TOPSIS方法對(duì)決策方案進(jìn)行排序,并利用權(quán)重折衷系數(shù)β對(duì)方案排序進(jìn)行敏感性分析。 最后給出了混合型多屬性群決策方法的基本框架和基本流程,并把它應(yīng)用到供應(yīng)商選擇問(wèn)題,說(shuō)明此方法是有效、可行的。
【關(guān)鍵詞】：混合型多屬性決策 群決策 區(qū)間互反偏好信息 OWA算子 熵
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：C934
【目錄】：

• 摘要9-11
• Abstract11-13
• 致謝13-18
• 第一章 緒論18-30
• 1.1 問(wèn)題的提出18-20
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀20-27
• 1.2.1 OWA算子研究現(xiàn)狀20-23
• 1.2.2 多屬性決策研究現(xiàn)狀23-25
• 1.2.3 群體決策建模研究現(xiàn)狀25-27
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)27-30
• 第二章 OWA算子相關(guān)理論介紹30-40
• 2.1 OWA算子的基本性質(zhì)30-31
• 2.2 OWA算子權(quán)重算法介紹31-35
• 2.3 拓展的OWA算子35-37
• 2.4 OWA算子在決策中的應(yīng)用37-39
• 2.5 本章小結(jié)39-40
• 第三章 基于最大熵原理的兩種OWA算子權(quán)重新算法40-57
• 3.1 最大熵原理40-43
• 3.2 一種基于最小距離的OWA算子權(quán)重算法43-49
• 3.2.1 基于距離的熵43-45
• 3.2.2 基于最小距離的OWA算子權(quán)重線性優(yōu)化模型45-49
• 3.3 一種基于正態(tài)分布的OWA算子權(quán)重算法49-52
• 3.3.1 最大熵原理與正態(tài)分布49-51
• 3.3.2 基于正態(tài)分布的OWA算子權(quán)重新算法51-52
• 3.4 本章案例52-56
• 3.5 本章小結(jié)56-57
• 第四章 拓展的COWG算子與群組區(qū)間互反判斷矩陣的集結(jié)57-77
• 4.1 COWG算子介紹57-59
• 4.2 拓展的COWG算子及其性質(zhì)59-66
• 4.3 拓展的COWG算子在區(qū)間互反判斷矩陣集結(jié)中的應(yīng)用66-74
• 4.3.1 區(qū)間互反判斷矩陣的集結(jié)66-70
• 4.3.2 群組判斷意見(jiàn)的一致性研究70-72
• 4.3.3 群組區(qū)間互反判斷矩陣的集結(jié)流程72-74
• 4.4 本章案例74-76
• 4.5 本章小結(jié)76-77
• 第五章 混合型多屬性群決策問(wèn)題的模型與方法77-96
• 5.1 混合型多屬性群決策問(wèn)題介紹77-78
• 5.2 基于模糊語(yǔ)言和 COWA算子確定專家權(quán)重的方法78-83
• 5.3 確定屬性權(quán)重的算法研究83-93
• 5.3.1 確定屬性主觀權(quán)重算法83-84
• 5.3.2 一種基于熵系數(shù)模型的屬性客觀權(quán)新算法84-93
• 5.4 混合型多屬性群決策的流程93-95
• 5.5 本章小結(jié)95-96
• 第六章 混合型多屬性群決策方法在供應(yīng)商評(píng)價(jià)中的應(yīng)用96-108
• 6.1 供應(yīng)商評(píng)價(jià)基本方法的比較研究96-98
• 6.2 基于混合型多屬性群決策的供應(yīng)商評(píng)價(jià)方法98-108
• 6.2.1 某大型制造業(yè)企業(yè)供應(yīng)商評(píng)價(jià)問(wèn)題98
• 6.2.2 獲取群體專家的權(quán)重98-99
• 6.2.3 確定屬性主觀權(quán)重99-102
• 6.2.4 求解屬性客觀權(quán)重102-105
• 6.2.5 得到供應(yīng)商的排序結(jié)果105
• 6.2.6 供應(yīng)商排序的敏感性分析105-108
• 第七章 結(jié)論與展望108-110
• 參考文獻(xiàn)110-119
• 在讀期間的主要研究工作和發(fā)表的論文119

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 張?jiān)曝S;龔本剛;王勇;;供應(yīng)能力約束下多源采購(gòu)模糊群決策方法[J];系統(tǒng)工程;2012年05期

2 魏書(shū)堤;姜小奇;;一種利用信息熵確定屬性權(quán)重的模糊單因素評(píng)價(jià)方法[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2010年07期

3 陳春芳;朱傳喜;余克弟;;WC-OWA算子的拓展及其在風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策中的應(yīng)用[J];南昌大學(xué)學(xué)報(bào)(理科版);2011年04期

4 燕蜻;梁吉業(yè);;混合多屬性群決策中的群體一致性分析方法[J];中國(guó)管理科學(xué);2011年06期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 修麗娜;基于OWA-GIS的區(qū)域土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）;2011年

2 黃先玖;模糊集與不動(dòng)點(diǎn)方法在多屬性決策理論研究中的應(yīng)用[D];南昌大學(xué);2011年

3 張發(fā)明;動(dòng)態(tài)群體評(píng)價(jià)理論與方法研究[D];東北大學(xué);2010年

4 李洋;基于熵理論的敏捷供應(yīng)鏈供需協(xié)作模式與脆弱性研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2010年

5 陳春芳;序方法與多屬性決策研究[D];南昌大學(xué);2010年

6 燕蜻;混合型多屬性群決策方法研究[D];山西大學(xué);2012年

7 付艷華;基于證據(jù)推理的不確定多屬性決策方法研究[D];東北大學(xué);2010年

8 劉金培;基于集成算子的多屬性決策與時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法[D];天津大學(xué);2012年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前9條

1 孫紅軍;一類復(fù)雜多屬性決策問(wèn)題的研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2011年

2 彭建;基于有序加權(quán)平均算子的OD矩陣估計(jì)算法研究[D];北京交通大學(xué);2010年

3 裴海俠;基于語(yǔ)言值聚合算子的教師綜合評(píng)價(jià)研究[D];西華大學(xué);2010年

4 李成杰;基于WM算子的無(wú)線電信號(hào)傳播模型的識(shí)別[D];西華大學(xué);2010年

5 劉勇;模糊數(shù)的排序及其在決策中的應(yīng)用研究[D];西華大學(xué);2010年

6 王子龍;基于有序加權(quán)平均算子的交叉口信號(hào)配時(shí)優(yōu)化研究[D];北京交通大學(xué);2012年

7 張蕾;武廣高鐵客流變化分析與預(yù)測(cè)[D];中南大學(xué);2012年

8 李久亮;灰色多屬性群決策的灰靶方法研究[D];浙江理工大學(xué);2013年

9 王瑩;大規(guī)模風(fēng)能并網(wǎng)發(fā)電的可靠性和經(jīng)濟(jì)性研究[D];華北電力大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：1057635