本文關(guān)鍵詞：具有不同標(biāo)靶的多群體決策支持研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：社會不斷進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展,社會、經(jīng)濟(jì)、生活中涉及的許多決策問題都變得而復(fù)雜龐大,面向個體決策者的決策問題越來越少,而更多的則是需要由多個決策者參與共同做出決定的決策問題。面對這樣的社會背景,企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中的決策問題也逐漸趨向于群體決策化。例如,對于大中型企業(yè)和工程的決策,由于隨機(jī)因素與模糊性的增加,為了避免出現(xiàn)錯誤的決策結(jié)果,大都通過群體決策來保證決策結(jié)果的準(zhǔn)確性與效率性。但是由于群體中各決策者所處的社會地位、擁有的權(quán)力、學(xué)術(shù)威望、知識經(jīng)驗、個人偏好、對問題的認(rèn)識程度、表達(dá)方式等因素的不同,對決策的結(jié)果造成影響。下面對影響群決策結(jié)果的因素以及多群體決策過程進(jìn)行介紹:首先,由于決策者的背景不同,會出現(xiàn)決策者采用的評價方式不同。那么就需要對不同的偏好信息進(jìn)行處理,轉(zhuǎn)化成同一種形式。本文采用的是將不同形式的偏好信息轉(zhuǎn)化成基準(zhǔn)語言模糊集,將基準(zhǔn)語言模糊集轉(zhuǎn)化成二元語義的方法,把不同的偏好信息轉(zhuǎn)化成同一種形式。其次,確定群體中屬性的權(quán)重。在多群體決策研究中,屬性權(quán)重的確定是重點研究內(nèi)容之一。確定屬性權(quán)重的方法分成兩類:主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。為了克服主觀性,本文采用客觀賦權(quán)法中的熵權(quán)法對屬性權(quán)重進(jìn)行確定。再次,確定群體中專家權(quán)重。專家權(quán)重的確定是群體決策中的另一個重要研究點。以往的群體決策研究中,對于專家權(quán)重大都是假設(shè)每個決策者所占的權(quán)重相等,或者采用主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法。本文為了克服主觀性,提出了兩種客觀的確定專家權(quán)重的方法:基于不確定度與偏離度最小化的專家權(quán)重確定方法,基于離差最大化與權(quán)重距離最小化的專家權(quán)重確定方法。最后,集結(jié)群體意見。群體意見的集結(jié)在本文中分為兩個步驟:步驟一,群體內(nèi)部意見集結(jié);步驟二,多群體綜合意見集結(jié)。關(guān)于群體內(nèi)部意見集結(jié),本文基于簡單加權(quán)法對群體內(nèi)部意見集結(jié),得到以群體綜合意見為出發(fā)點的方案排序向量;關(guān)于多群體綜合意見集結(jié),本文定義了距離函數(shù),通過遺傳算法找出與各群體給出的方案排序向量間距離最小的方案排序向量。
【關(guān)鍵詞】：多群體決策 專家權(quán)重 最小距離 遺傳算法 綜合排序
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 研究背景9-11
• 1.1.1 決策概念9-10
• 1.1.2 多屬性群決策概念10-11
• 1.1.3 多群體決策概念11
• 1.2 當(dāng)前研究綜述11-17
• 1.2.1 多屬性決策研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 群決策研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.3 多群體決策研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 研究目的及意義17
• 1.4 本文的內(nèi)容及安排17-19
• 第2章 研究基礎(chǔ)19-26
• 2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理19-22
• 2.1.1 定性屬性（或模糊屬性值）的量化19-20
• 2.1.2 線性變換法20
• 2.1.3 向量歸一化法20-21
• 2.1.4 標(biāo)準(zhǔn) 0-1 變換法21
• 2.1.5 比重變換法21
• 2.1.6 居中(固定)型變換法21-22
• 2.1.7 偏離型規(guī)范法22
• 2.2 方案綜合評價值的計算方法22-24
• 2.2.1 簡單加權(quán)和法22-23
• 2.2.2 幾何平均法23
• 2.2.3 層次分析法23-24
• 2.3 多群體決策一致度分析24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 單群體決策支持研究26-44
• 3.1 問題描述26-27
• 3.2 決策步驟27-28
• 3.3 屬性權(quán)重的確定28-33
• 3.3.1 不同偏好信息一致化為基準(zhǔn)語言模糊集28-30
• 3.3.2 將基準(zhǔn)語言模糊集轉(zhuǎn)換成二元語義形式30-31
• 3.3.3 確定屬性權(quán)重31-33
• 3.4 基于不確定度與偏離度最小化的專家權(quán)重確定33-39
• 3.4.1 基于不確定度最小化的專家權(quán)重確定33-34
• 3.4.2 基于偏離度最小化的專家權(quán)重確定34-35
• 3.4.3 綜合專家權(quán)重35-37
• 3.4.4 算例分析37-39
• 3.5 基于離差最大化與權(quán)重距離最小化的專家權(quán)重確定39-43
• 3.5.1 基于離差最大化的專家權(quán)重確定39-40
• 3.5.2 基于權(quán)重距離最小化的專家權(quán)重確定40-41
• 3.5.3 綜合專家權(quán)重41-42
• 3.5.4 算例分析42-43
• 3.6 本章小結(jié)43-44
• 第4章 多群體決策支持研究44-55
• 4.1 決策模型44-46
• 4.2 遺傳算法求解46-49
• 4.2.1 遺傳算法的基本原理46-47
• 4.2.2 遺傳算法求解步驟47
• 4.2.3 遺傳算法流程47-49
• 4.3 仿真結(jié)果49-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第5章 結(jié)論55-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 在學(xué)研究成果60-61
• 致謝61

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本文編號：296684