本文關(guān)鍵詞：基于可信性理論的模糊多屬性決策方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多屬性決策作為現(xiàn)代決策理論的一個(gè)重要組成部分,已廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域.然而,隨著決策問(wèn)題的復(fù)雜性進(jìn)一步增強(qiáng),以及人們認(rèn)知能力的有限性,在有些情形下,決策信息往往以模糊形式給出,為此,本文利用定義在可信性空間上的模糊變量來(lái)描述決策信息,討論了模糊多屬性決策問(wèn)題,主要研究成果如下:研究了模糊變量的排序問(wèn)題,提出了模糊變量間的模糊占優(yōu)度和模糊變量的單位熵的概念,模糊占優(yōu)度度量了一個(gè)模糊變量?jī)?yōu)于另一個(gè)模糊變量的程度,模糊變量的單位熵描述了單位期望值所分擔(dān)的模糊性,提出了基于模糊占優(yōu)度的排序準(zhǔn)則和單位熵排序準(zhǔn)則. 針對(duì)屬性權(quán)重完全未知的多屬性決策問(wèn)題,基于模糊變量的α-悲觀值和α-樂(lè)觀值,給出了L-R型模糊變量間的距離,利用距離度量屬性值間的差異,建立了確定屬性權(quán)重的極大化離差規(guī)劃模型;根據(jù)L-R型模糊變量的頂點(diǎn)的隸屬度是最大的特點(diǎn),定義了參考點(diǎn),利用各綜合屬性值大于參考點(diǎn)的可信性,從可信性最大化的角度,提出了參考點(diǎn)占優(yōu)排序方法;由各方案綜合屬性值兩兩之間的模糊占優(yōu)度,提出了基于模糊占優(yōu)度的排序方法,并給出了一個(gè)方案優(yōu)于另一個(gè)方案的程度;對(duì)于屬性值是三角模糊變量的情形,同時(shí)考慮屬性值的期望值和熵,建立了確定模糊正理想點(diǎn)和模糊負(fù)理想點(diǎn)的規(guī)劃模型,對(duì)確定情形下的相對(duì)貼近度計(jì)算公式進(jìn)行改進(jìn),提出了基于模糊理想點(diǎn)的決策方法,并通過(guò)算例比較分析了不同方法所確定的模糊正理想點(diǎn)和模糊負(fù)理想點(diǎn)對(duì)方案排序結(jié)果的影響;建立了確定多期權(quán)重的規(guī)劃模型,討論了多期多屬性決策問(wèn)題. 研究了屬性權(quán)重信息部分已知的模糊多屬性決策問(wèn)題,根據(jù)決策者對(duì)方案綜合屬性值的不同偏好,分別建立了確定屬性權(quán)重的規(guī)劃模型,最后,分別基于綜合屬性值的期望值、熵、單位熵以及各方案的屬性值與模糊理想點(diǎn)的離差,提出了相應(yīng)的排序方法.
【關(guān)鍵詞】：多屬性決策 模糊變量 熵 單位熵 參考點(diǎn) 模糊理想點(diǎn)
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類(lèi)號(hào)】：C934
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-21
• 1.1 選題背景及研究現(xiàn)狀8-18
• 1.2 問(wèn)題提出與選題意義18-19
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)安排與主要?jiǎng)?chuàng)新19-21
• 第二章 預(yù)備知識(shí)21-26
• 2.1 可信性空間21-22
• 2.2 模糊變量22-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 模糊變量的排序26-35
• 3.1 引言26
• 3.2 模糊占優(yōu)度準(zhǔn)則26-29
• 3.3 單位熵準(zhǔn)則29-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第四章 屬性權(quán)重完全未知的模糊多屬性決策方法35-69
• 4.1 引言35
• 4.2 基于距離的模糊多屬性決策方法35-44
• 4.3 模糊多屬性決策的參考點(diǎn)占優(yōu)排序方法44-48
• 4.4 模糊多屬性決策的模糊占優(yōu)度排序方法48-50
• 4.5 基于模糊理想點(diǎn)的模糊多屬性決策方法50-62
• 4.6 多期模糊多屬性決策62-67
• 4.7 本章小結(jié)67-69
• 第五章 屬性權(quán)重信息部分已知的模糊多屬性決策方法69-87
• 5.1 引言69
• 5.2 基于最大期望的模糊多屬性決策方法69-73
• 5.3 基于最小熵的模糊多屬性決策方法73-76
• 5.4 基于最小單位熵的模糊多屬性決策方法76-81
• 5.5 基于離差的模糊多屬性決策方法81-85
• 5.6 本章小結(jié)85-87
• 總結(jié)與展望87-89
• 參考文獻(xiàn)89-104
• 發(fā)表論文104-105
• 致謝105

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