本文關(guān)鍵詞：基于可拓?cái)?shù)學(xué)理論的多屬性決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 可拓?cái)?shù)學(xué)是以矛盾問(wèn)題為研究對(duì)象、以矛盾問(wèn)題的智能化處理為主要研究?jī)?nèi)容、以可拓方法論為主要研究方法的一門(mén)新興學(xué)科。本文在可拓?cái)?shù)學(xué)理論、多屬性決策理論與方法的基礎(chǔ)上,主要對(duì)以下幾個(gè)方面的問(wèn)題進(jìn)行了研究。 在可拓關(guān)聯(lián)函數(shù)方面,引入了一種非線性K次拋物型的關(guān)聯(lián)函數(shù),這種非線性關(guān)聯(lián)函數(shù),既能反映各屬性間的非線性關(guān)系,又能反映各屬性值在不同區(qū)間內(nèi)變化對(duì)被評(píng)事物的影響程度。 在區(qū)間數(shù)多屬性決策中,對(duì)一類(lèi)需要進(jìn)行點(diǎn)與區(qū)間數(shù)距離計(jì)算的多屬性決策,應(yīng)用可拓?cái)?shù)學(xué)距的概念拓展了經(jīng)典數(shù)學(xué)中點(diǎn)與區(qū)間的距離的概念,從而決策也更加科學(xué)。 在決策模型求解方面,根據(jù)可拓逆向思維方法對(duì)期望-方差決策的求解屬性權(quán)重模型進(jìn)行改進(jìn),提高了屬性權(quán)重計(jì)算的精確度,決策更加合理。 在可拓層次分析法中,為了把可拓判斷矩陣中的每個(gè)元素定量化,一般取可拓區(qū)間數(shù)的中值作為定量化的數(shù)字。但是有時(shí)候?qū)傩缘臋?quán)重的實(shí)際值可能在可拓區(qū)間數(shù)中值的左側(cè)或者右側(cè),由于中值的選取可能使得屬性權(quán)重的確定偏離實(shí)際。為了克服上述缺陷,對(duì)可拓判斷矩陣定量化進(jìn)行改進(jìn),使得屬性權(quán)重的確定在實(shí)際應(yīng)用中更加有效。
【關(guān)鍵詞】：多屬性決策 關(guān)聯(lián)函數(shù) 距離 可拓層次分析法
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類(lèi)號(hào)】：O189;C934
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-13
• 1.1 研究背景及問(wèn)題的提出10-11
• 1.2 多屬性決策理論的研究方向11
• 1.3 本文的研究結(jié)構(gòu)及內(nèi)容11-13
• 第2章 可拓學(xué)知識(shí)介紹13-24
• 2.1 可拓學(xué)的理論框架13-14
• 2.2 物元的概念14-15
• 2.3 物元的基本變換15-17
• 2.4 可拓集合的相關(guān)概念17-19
• 2.5 關(guān)聯(lián)函數(shù)19-20
• 2.6 逆向思維模式20-23
• 2.7 確定屬性權(quán)重的可拓層次分析法23-24
• 第3章 確定多屬性決策關(guān)聯(lián)函數(shù)的常見(jiàn)方法24-33
• 3.1 確定關(guān)聯(lián)函數(shù)的常見(jiàn)方法24-30
• 3.1.1 極差變換法25-27
• 3.1.2 線性變換法27-29
• 3.1.3 向量規(guī)范化法29-30
• 3.2 非線性關(guān)聯(lián)函數(shù)的確定方法30-32
• 3.3 本章小結(jié)32-33
• 第4章 基于可拓?cái)?shù)學(xué)的對(duì)方案有偏好多屬性決策研究33-39
• 4.1 預(yù)備知識(shí)33
• 4.2 決策方法33-35
• 4.3 實(shí)例分析35-37
• 4.4 本章小結(jié)37-39
• 第5章 可拓期望-方差多屬性決策39-44
• 5.1 決策方法39-42
• 5.2 實(shí)例分析42-43
• 5.3 本章小結(jié)43-44
• 第6章 可拓層次分析法及其在多屬性決策中的應(yīng)用44-50
• 6.1 可拓區(qū)間數(shù)的運(yùn)算法則45-47
• 6.2 可拓層次分析法確定屬性權(quán)重的步驟47-48
• 6.3 實(shí)例分析48-49
• 6.4 本章小結(jié)49-50
• 結(jié)論50-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文55-56
• 致謝56-57

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