本文關鍵詞：基于模糊集理論的不完全信息多屬性決策方法與應用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：不完全信息下的多屬性決策通常是指一類參數(shù)信息不能完全確定的多屬性決策問題。由于此類決策方法不需要決策者預先提供決策參數(shù)(如屬性權(quán)重、屬性值等信息)的精確值,因此不完全信息下的決策分析能夠減輕決策者認知上的負擔,更加客觀地反映決策問題的不確定性,目前已成為決策領域中極富挑戰(zhàn)性的研究方向。本文以模糊數(shù)學為主要理論基礎,利用最優(yōu)化理論和現(xiàn)代科學計算軟件等工具,針對幾類不完全信息多屬性決策問題,進行了以下幾個方面的探索性研究: (1)基于模糊判斷矩陣的一致性分析及決策方法。討論模糊判斷矩陣的平均隨機一致性指標值,改進了模糊判斷矩陣的一致性檢驗指標,并根據(jù)該指標提出一種新的模糊判斷矩陣一致性調(diào)整算法;給出基于一致性概念的模糊判斷矩陣的加權(quán)集結(jié)公式,理論分析表明該集結(jié)運算可形成有效的群決策;研究基于模糊判斷矩陣的方案排序問題,建立了幾種求解排序向量的最優(yōu)化模型,并對常用最優(yōu)化排序方法進行了總結(jié)和比較分析。 (2)三角模糊數(shù)型多屬性決策問題研究。通過仿真實驗對不同三角模糊數(shù)距離公式分別產(chǎn)生的模糊TOPSIS決策結(jié)果進行了比較分析,考察不同距離測度所得決策結(jié)果對評價方案實際水平的區(qū)別能力;根據(jù)加權(quán)屬性值離差最大化思想構(gòu)建線性規(guī)劃模型,利用三角模糊數(shù)期望值公式給出方案的效用函數(shù)并對備選方案進行排序,由此提出了解決屬性權(quán)重完全未知的三角模糊數(shù)型多屬性決策問題的期望值方法。 (3)不完全信息下的直覺模糊多屬性決策問題�；谥庇X模糊集的三個參數(shù)之間存在的內(nèi)在聯(lián)系,充分考慮了直覺模糊集內(nèi)在的模糊性,改進了直覺模糊集之間的距離測度,并給出了度量直覺模糊集之間相似度的公式;利用新的相似度測度給出了決策方案到直覺模糊理想點的貼近度公式,根據(jù)所有決策方案的綜合貼近度最大化思想構(gòu)造目標規(guī)劃模型,進而提出了屬性權(quán)重信息不完全的直覺模糊TOPSIS決策方法。 (4)區(qū)間直覺模糊多屬性決策途徑。提出了一種基于距離測度的區(qū)間直覺模糊數(shù)排序函數(shù),利用加權(quán)算術(shù)或加權(quán)幾何集成算子對區(qū)間直覺模糊信息進行集成,并應用排序函數(shù)給出了區(qū)間直覺模糊多屬性決策途徑;實驗分析考察了不同距離測度對區(qū)間直覺模糊多屬性決策結(jié)果的影響,實驗結(jié)果表明,標準Hamming距離所得決策結(jié)果對方案實際水平的區(qū)別能力最強,由此產(chǎn)生的決策結(jié)果的可靠性較好。 (5)模糊多屬性決策方法在高校圖書館電子資源服務評價中的應用。針對高校圖書館電子資源服務的實際情況,基于電子資源的評價指標體系,利用模糊多屬性決策方法對高校圖書館電子期刊數(shù)據(jù)庫的服務績效進行了實證研究,發(fā)現(xiàn)電子資源服務的薄弱環(huán)節(jié)所在,幫助改進和提高電子資源的服務質(zhì)量。
【關鍵詞】：不完全信息 多屬性決策 模糊判斷矩陣 三角模糊數(shù) TOPSIS方法
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：C934;F224
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 第一章 緒論13-29
• 1.1 引言13-16
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 問題的提出14-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-25
• 1.2.1 模糊多屬性決策研究綜述16-21
• 1.2.2 語言多屬性決策研究綜述21
• 1.2.3 模糊多屬性群決策研究概述21-22
• 1.2.4 屬性權(quán)重信息不完全的多屬性決策研究進展22-24
• 1.2.5 多屬性決策方法的應用研究24
• 1.2.6 存在的問題及發(fā)展前景24-25
• 1.3 論文的研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排25-27
• 1.3.1 研究內(nèi)容25-26
• 1.3.2 結(jié)構(gòu)安排26-27
• 1.4 研究方法與技術(shù)路線27-29
• 1.4.1 主要研究方法27
• 1.4.2 技術(shù)路線27-29
• 第二章 模糊判斷矩陣的一致性分析及決策方法研究29-51
• 2.1 一致性調(diào)整方法29-38
• 2.1.1 一致性的相關概念29-31
• 2.1.2 一致性檢驗方法31-35
• 2.1.3 一致性調(diào)整算法35-37
• 2.1.4 數(shù)值算例37-38
• 2.2 群組集結(jié)方法38-43
• 2.2.1 群組判斷矩陣38-40
• 2.2.2 相關性質(zhì)40-41
• 2.2.3 一致性分析41-43
• 2.3 最優(yōu)化排序方法綜述43-50
• 2.3.1 最優(yōu)化排序方法43-49
• 2.3.2 排序方法的比較分析49-50
• 2.4 本章小結(jié)50-51
• 第三章 基于三角模糊數(shù)的多屬性決策方法研究51-73
• 3.1 引言51-52
• 3.2 不同距離測度下三角模糊TOPSIS 方法及其實驗分析52-67
• 3.2.1 三角模糊TOPSIS 方法52-56
• 3.2.2 實驗分析56-67
• 3.3 三角模糊數(shù)多屬性決策問題的期望值方法67-71
• 3.3.1 基于期望值的三角模糊數(shù)多屬性決策方法67-70
• 3.3.2 算例分析70-71
• 3.4 本章小結(jié)71-73
• 第四章 屬性權(quán)重信息不完全的直覺模糊多屬性決策方法73-91
• 4.1 基本概念74-78
• 4.1.1 直覺模糊集74-75
• 4.1.2 直覺模糊集之間的距離75-78
• 4.2 新的直覺模糊集距離測度78-85
• 4.2.1 距離公式的改進78-81
• 4.2.2 數(shù)值分析81-85
• 4.3 不完全信息下的直覺模糊TOPSIS 方法85-89
• 4.3.1 不完全信息下的直覺模糊多屬性決策問題85
• 4.3.2 屬性權(quán)重信息不完全的直覺模糊TOPSIS 方法85-88
• 4.3.3 算例分析88-89
• 4.4 本章小結(jié)89-91
• 第五章 區(qū)間直覺模糊多屬性決策方法91-105
• 5.1 相關概念91-95
• 5.1.1 區(qū)間直覺模糊集91-94
• 5.1.2 區(qū)間直覺模糊集的距離測度94-95
• 5.2 基于距離測度的區(qū)間直覺模糊數(shù)排序方法95-96
• 5.3 區(qū)間直覺模糊多屬性決策方法96-97
• 5.4 區(qū)間直覺模糊決策方法的實驗分析97-104
• 5.5 本章小結(jié)104-105
• 第六章 模糊多屬性決策在高校圖書館電子資源服務評價中的應用105-113
• 6.1 研究背景105-106
• 6.2 電子資源用戶滿意度評價指標體系106-108
• 6.3 高校電子資源服務績效評價108-112
• 6.3.1 調(diào)查設計108-109
• 6.3.2 調(diào)查結(jié)果109-112
• 6.4 本章小結(jié)112-113
• 第七章 總結(jié)與展望113-116
• 7.1 總結(jié)113-115
• 7.1.1 主要結(jié)論113-114
• 7.1.2 主要創(chuàng)新點114-115
• 7.2 展望115-116
• 參考文獻116-129
• 致謝129-130
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文130-131
• 附錄1 三角模糊TOPSIS 決策之實驗程序131-135
• 附錄2 圖書館電子資源服務評價用戶調(diào)查問卷135-137

【引證文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 孫彥武;現(xiàn)代綜合評價方法有效性分析與ANN&GA集成方法研究[D];江西理工大學;2013年

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本文編號：355893