本文關(guān)鍵詞：基于區(qū)間粗糙數(shù)多屬性決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多屬性決策的實質(zhì)是根據(jù)已有的屬性信息，通過一些科學(xué)方法或手段，對已知備選方案給出合理的決策。目前，多屬性決策的理論與方法應(yīng)用于諸多領(lǐng)域�？陀^事物復(fù)雜多變、人類思維模糊，因此在實際的決策問題中，決策信息常常以區(qū)間粗糙數(shù)的形式給出，對于這類問題的研究目前還比較少。利用可能度對區(qū)間粗糙數(shù)進行比較的研究尚未見到。本文主要對屬性值為區(qū)間粗糙數(shù)的多屬性決策問題進行研究，主要工作如下： 1.在區(qū)間粗糙數(shù)期望值定義的基礎(chǔ)上進行改進，然后提出區(qū)間粗糙數(shù)方差的定義，并舉例說明了方差的實際應(yīng)用，補充了期望值相等時區(qū)間粗糙數(shù)排序方法。 2.補充了區(qū)間粗糙數(shù)的一些運算法則、性質(zhì)和集成算子。使區(qū)間粗糙數(shù)理論更加完善。 3.針對屬性權(quán)重信息不完全且屬性值為的區(qū)間粗糙數(shù)的多屬性決策問題，定義了區(qū)間粗糙數(shù)可能度的概念，并研究了公式所具有的一些良好性質(zhì)。建立了基于投影思想的極小—極大優(yōu)化模型來確定屬性權(quán)重。同時給出基于可能度矩陣的區(qū)間粗糙數(shù)排序方法。最后，數(shù)值例子說明了方法的實用性和有效性。 4.針對屬性值和對方案的偏好值均為區(qū)間粗糙數(shù)的多屬性決策問題，為了使每個決策方案的屬性值更接近于偏好值，給出了基于投影思想的優(yōu)化模型來確定屬性權(quán)重。計算各方案的期望值，，給出對方案有偏好的區(qū)間粗糙數(shù)多屬性決策方法。最后，通過實例說明了方法的有效性和可行性。
【關(guān)鍵詞】：多屬性決策 區(qū)間粗糙數(shù) 可能度 偏好 決策方法
【學(xué)位授予單位】：渤海大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 多屬性決策的研究背景及意義10-11
• 1.2 多屬性決策的研究發(fā)展概況11-12
• 1.3 模糊多屬性決策的研究概況12-14
• 1.4 本文的主要工作和具體安排14-16
• 2 預(yù)備知識16-24
• 2.1 區(qū)間粗糙數(shù)基本定義性質(zhì)16-19
• 2.2 區(qū)間粗糙數(shù)的比較大小19-20
• 2.3 區(qū)間粗糙集成算子20-24
• 3 基于區(qū)間粗糙數(shù)可能度比較的決策方法24-37
• 3.1 區(qū)間粗糙數(shù)可能度的定義24
• 3.2 區(qū)間粗糙數(shù)可能度的性質(zhì)24-29
• 3.3 只有部分屬性權(quán)重信息的區(qū)間粗糙數(shù)多屬性決策方法29-34
• 3.3.1 決策方法：29-32
• 3.3.2 實例分析32-34
• 3.4 區(qū)間粗糙數(shù)可能度的其它定義34-37
• 4 對方案有偏好的區(qū)間粗糙數(shù)決策方法37-41
• 4.1 對方案有偏好的區(qū)間粗糙數(shù)多屬性決策方法37-39
• 4.2 實例分析39-41
• 總結(jié)與展望41-42
• 參考文獻42-47
• 作者攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)成果47-48
• 致謝48-49

【參考文獻】

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本文編號：323567