本文關(guān)鍵詞：幾類不確定型粗決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：不確定型多屬性決策是現(xiàn)代決策科學(xué)的重要分支,其理論與方法在管理、經(jīng)濟、軍事、醫(yī)藥等諸多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。而粗糙集是以數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法處理不確定、不一致信息的有力工具。近年來粗糙集與不確定型多屬性決策交叉融合,已經(jīng)發(fā)展成為一種新興的不確定型粗決策方法,在智能模式識別、危機預(yù)測、文本自動分類、群決策等等方面都得到了成功的應(yīng)用。決策的基礎(chǔ)是人們對研究對象的感知,由于現(xiàn)實中不確定型問題的普遍性和人們感知的有限性,人們的感知所表達的常見數(shù)據(jù)類型除了精確實數(shù)值,還有大量的語言值、模糊數(shù)、直覺模糊數(shù)等多種數(shù)據(jù)類型。同時,人們的感知�；谘芯繉ο蟮膬蓛蓪Ρ�,即基于一種二元關(guān)系,所以在不確定型決策中,在常見的等價關(guān)系、一般二元關(guān)系、直覺模糊關(guān)系下,結(jié)合不同的數(shù)據(jù)類型,利用粗決策方法去研究各種現(xiàn)實的決策問題,具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。本文針對備選方案屬性值在滿足等價關(guān)系、一般關(guān)系和直覺模糊關(guān)系下的幾類決策方法進行了系統(tǒng)的研究,并將其理論研究成果應(yīng)用于城市交通實際問題。本文主要取得了以下成果：1、基于等價關(guān)系的多屬性粗決策方面,為了解決傳統(tǒng)屬性約簡算法對數(shù)據(jù)分布信息利用不足的缺點,提出了一種離散化和屬性約簡相結(jié)合的方法,使得決策系統(tǒng)中的信息得到更加充分的利用。首先,通過可辨識矩陣,定義屬性值的重要性,得到離散化算法；然后再通過對不可分辯類的定義、屬性重要性的討論以及屬性約簡的啟發(fā)式算法,得到了一種離散化與屬性約簡相結(jié)合的啟發(fā)式算法。在UCI數(shù)據(jù)集上與其它算法進行對比實驗,結(jié)果表明,該方法可以充分利用數(shù)據(jù)集本身的分布特點,且能得到較好的屬性約簡效果,特別是實例數(shù)較多的數(shù)據(jù)庫中表現(xiàn)得很突出。由于考慮到屬性值的重要性,所以該方法不僅適用于條件屬性取值分布比較分散的情形,還適用于條件屬性取值比較集中的情形。2、基于一般關(guān)系的多屬性粗決策方面,通過構(gòu)造一般關(guān)系下的S-粗糙集,將S-粗糙集動態(tài)地運用于構(gòu)造膨脹和腐蝕算子,將等價關(guān)系下的S-粗糙集推廣到了般二元關(guān)系下。在實例中,對圖像邊緣先用比較大的鄰域算子進行試探,若算子能完全覆蓋圖像元素,則選用較大的鄰域算子進行膨脹和腐蝕運算；若算子不能完全覆蓋圖像元素,則選用較小的鄰域算子進行膨脹和腐蝕運算,動態(tài)地實現(xiàn)了對研究對象近似空間的描述。并將其應(yīng)用于后面的圖像邊緣的腐蝕和膨脹處理中,通過圖像處理結(jié)果驗證了該算法的靈活性和有效性。3、基于直覺模糊集的多屬性粗決策方面,提出了一種面向領(lǐng)域知識的基于直覺模糊熵的群決策方法。解決了專家對滿意度和不滿意度都比較接近0.5時,基于距離的方法對方案無法進行排序的問題。該方法主要將專家的領(lǐng)域知識與數(shù)據(jù)的直覺模糊熵相結(jié)合,發(fā)現(xiàn)基于直覺模糊熵的方法進一步反映了專家在評價中對模糊信息進行刻畫的能力。首先利用直覺模糊信息熵,求得屬性的權(quán)重；然后用AHP法求專家權(quán)重；接著,運用集結(jié)算子進行排序；最后,用實例說明了該方法的有效性。該研究為其它滿意度和不滿意度都比較接近0.5的群決策問題提供了有益的借鑒。4、基于直覺模糊集的博弈方法研究方面,提出了支付值為直覺模糊值的雙矩陣博弈模型(IFPBiG)的一種求解方法,得到一種更一般的非零和、雙方理性可以分別假設(shè)的矩陣博弈問題的求解方法,推廣了現(xiàn)有的簡化理性假設(shè)的方法。首先建立了支付值為直覺模糊值的雙矩陣博弈模型(IFPBiG),討論了求解該模型的兩種非線性規(guī)劃算法,并利用不動點理論嚴(yán)格地證明了支付值為直覺模糊值的雙矩陣模型Nash均衡點的存在性。最后提出了求解IFPBiG的一種快速線性規(guī)劃算法。該方法將經(jīng)典博弈中理性假設(shè)的特殊簡化情形推廣到更一般的情形,對博弈假設(shè)問題進行了有益的探討。本文的研究成果豐富了不確定型粗決策的研究,為不同數(shù)據(jù)類型的不確定型決策問題提供了新的有效的方法。
【關(guān)鍵詞】：多屬性決策 粗糙集 S-粗糙集 直覺模糊集 模糊矩陣博弈
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 第一章 緒論13-23
• 1.1 問題的提出與研究的意義13-15
• 1.2 研究動態(tài)15-19
• 1.2.1 粗糙集理論的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.2 決策理論的研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.3 粗糙集理論與多屬性決策結(jié)合的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.4 模糊矩陣博弈研究現(xiàn)狀18
• 1.2.5 直覺模糊集的研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 本文的主要工作19-20
• 1.4 論文的創(chuàng)新之處20-21
• 1.5 本文的邏輯框圖21-23
• 第二章 理論概述23-33
• 2.1 偏好關(guān)系與近似空間23-29
• 2.1.1 偏好關(guān)系23-25
• 2.1.2 偏好關(guān)系下的近似拓?fù)淇臻g25-29
• 2.1.3 模糊關(guān)系29
• 2.2 粗邏輯與推理29-31
• 2.2.1 粗邏輯語言與語義29-30
• 2.2.2 粗邏輯推理30-31
• 2.3 有限理性公理31-33
• 第三章 基于等價關(guān)系的多屬性粗決策33-63
• 3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理34-37
• 3.1.1 數(shù)據(jù)補齊34
• 3.1.2 數(shù)據(jù)規(guī)范化34-36
• 3.1.3 數(shù)據(jù)離散化36-37
• 3.2 屬性約簡37-40
• 3.3 不一致規(guī)則提取40-45
• 3.4 實例分析45-60
• 3.4.1 基于粗糙集的交通方式選擇及其靈敏度分析45-50
• 3.4.2 基于粗糙集與AHP理論的交通環(huán)境群決策50-60
• 3.5 本章小結(jié)60-63
• 第四章 基于一般關(guān)系的多屬性粗決策63-85
• 4.1 一般關(guān)系下的粗決策理論65-71
• 4.1.1 一般關(guān)系信息系統(tǒng)的基本概念65
• 4.1.2 一般關(guān)系決策系統(tǒng)的相對屬性約簡65-69
• 4.1.3 一般關(guān)系下的新知識生成69-71
• 4.2 一般二元關(guān)系下的變異粗集71-72
• 4.3 一般關(guān)系下的雙向S-動態(tài)粗集72-74
• 4.4 實例74-83
• 4.4.1 基于S-粗集的區(qū)域交通綠時控制方法研究與應(yīng)用74-80
• 4.4.2 基于S-粗集的圖像邊緣處理80-83
• 4.5 本章小結(jié)83-85
• 第五章 基于直覺模糊集的決策與博弈85-105
• 5.1 直覺模糊集基本理論86-87
• 5.2 直覺模糊博弈87-93
• 5.2.1 支付值為直覺模糊語言的雙矩陣對策(以下簡稱IFPBiG)87-91
• 5.2.2 均衡解的求解91-93
• 5.3 實例分析93-102
• 5.3.1 基于直覺模糊熵的群決策方法在城市交通環(huán)境綜合評價中的應(yīng)用93-100
• 5.3.2 基于直覺模糊集的雙矩陣博弈100-102
• 5.3.3 結(jié)論102
• 5.4 本章小結(jié)102-105
• 第六章 結(jié)論與展望105-109
• 6.1 結(jié)論105-106
• 6.2 展望106-109
• 致謝109-111
• 參考文獻111-123
• 附錄123-134
• 附錄A123-124
• 附錄B124-134
• 附錄C134

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本文編號：323641