本文關(guān)鍵詞：幾類多屬性決策方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 本文對(duì)屬性值分別以實(shí)數(shù)、區(qū)間數(shù)和模糊語言這三種常用形式給出的多屬性決策問題(包括多屬性群決 策問題)進(jìn)行了深入系統(tǒng)的研究：(1) 從不同的角度提出了模糊互補(bǔ)判斷矩陣的四種排序方法，給出了檢驗(yàn) 模糊互補(bǔ)判斷矩陣一致性的通用公式，并給出了修正模糊互補(bǔ)判斷矩陣一致性的三種算法。(2) 給出了混合 判斷矩陣的概念，提出了混合判斷矩陣排序的線性目標(biāo)規(guī)劃法，初步建立了混合判斷矩陣的排序理論。(3) 把美國著名學(xué)者Yager教授提出的有序加權(quán)平均(OWA)算子推廣到不確定和模糊環(huán)境之中，提出了一系列 集結(jié)決策信息的新算子，如：有序加權(quán)幾何平均(OWGA)算子、不確定OWA算子、組合加權(quán)幾何平均(CWGA) 算子、廣義的導(dǎo)出有序加權(quán)平均(GIOWA)算子、混合集結(jié)(HA)算子、混合語言加權(quán)平均(HLWA)算 子等，提出了一系列基于這些算子的多屬性決策方法，并應(yīng)用于解決供應(yīng)鏈管理、風(fēng)險(xiǎn)投資等領(lǐng)域中的實(shí)際 問題。(4) 對(duì)于只有部分屬性權(quán)重信息且屬性值為實(shí)數(shù)的多屬性決策問題、定義了方案的綜合屬性理想值和 方案滿意度等概念，給出了一種基于方案滿意度的單目標(biāo)優(yōu)化模型：提出了一種先進(jìn)行局部優(yōu)化再組合賦權(quán) 的兩階段決策法;在決策者對(duì)方案的偏好信息以互反和互補(bǔ)判斷矩陣這兩種形式給出的情況下，分別建立了 一個(gè)線性目標(biāo)規(guī)劃模型，并提出了一種基于線性目標(biāo)規(guī)劃模型的多屬性決策法。(5) 把多目標(biāo)決策(具有無 限方案)領(lǐng)域中的交互式思想引入到多屬性決策領(lǐng)域，提出了一種基于方案達(dá)成度和綜合度的交互式多屬性 決策法。(6) 對(duì)于屬性值以區(qū)間數(shù)形式給出的多屬性決策問題，分別在決策者對(duì)方案無偏好和有偏好這兩種 情況下，提出了一些實(shí)用、有效的決策方法，并應(yīng)用于解決不同情形下的虛擬企業(yè)合作伙伴選擇問題。
【關(guān)鍵詞】：多屬性決策 OWA算子 模糊互補(bǔ)判斷矩陣 模型 虛擬企業(yè)
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2003
【分類號(hào)】：C934
【目錄】：

• 0 緒言8-13
• 0． 1 研究的意義及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
• 0． 2 論文結(jié)構(gòu)安排11-13
• 第一章 屬性權(quán)重完全未知且屬性值以實(shí)數(shù)形式給出的多屬性決策方法研究13-19
• 1． 1 有序加權(quán)幾何平均（OWGA）算子13-16
• 1． 2 基于OWGA算子的多屬性決策方法16-17
• 1． 3 算例分析17-18
• 1． 4 小結(jié)18-19
• 第二章 屬性權(quán)重及屬性值均以實(shí)數(shù)形式給出的多屬性決策方法研究19-45
• 2． 1 模糊互補(bǔ)判斷矩陣的四種排序方法19-39
• 2． 1． 1 模糊互補(bǔ)判斷矩陣排序的中轉(zhuǎn)法19-22
• 2． 1． 2 模糊互補(bǔ)判斷矩陣排序的最小方差法22-24
• 2． 1． 3 模糊互補(bǔ)判斷矩陣排序的最小偏差法24-30
• 2． 1． 4 模糊互補(bǔ)判斷矩陣排序的特征向量法30-31
• 2． 1． 5 模糊互補(bǔ)判斷矩陣的三種一致性修正算法31-38
• 2． 1． 6 算例分析38-39
• 2． 2 混合判斷矩陣排序的線性目標(biāo)規(guī)劃法39-41
• 2． 2． 1 定義和模型39-40
• 2． 2． 2 算例分析40-41
• 2． 3 基于WGA和cWGA算子的多屬性群決策法41-43
• 2． 3． 1 預(yù)備知識(shí)41
• 2． 3． 2 組合加權(quán)幾何平均（CWGA）算子41-42
• 2． 3． 3 算法42-43
• 2． 4 小結(jié)43-45
• 第三章 只有部分屬性權(quán)重信息且屬性值以實(shí)數(shù)形式給出的多屬性決策方法研究45-56
• 3． 1 基于方案滿意度的多屬性決策方法45-47
• 3． 2 部分權(quán)重信息下的兩階段多屬性決策法47-48
• 3． 3 基于線性目標(biāo)規(guī)劃模型的多屬性決策法48-52
• 3． 3． 1 模型49-51
• 3． 3． 2 決策方法51
• 3． 3． 3 算例分析51-52
• 3． 4 基于方案達(dá)成度和綜合度的交互式多屬性決策法52-55
• 3． 4． 1 定義和定理52-55
• 3． 4． 2 決策方法55
• 3． 5 小結(jié)55-56
• 第四章 屬性權(quán)重為實(shí)數(shù)且屬性值以區(qū)間數(shù)形式給出的多屬性決策方法研究56-61
• 4． 1 區(qū)間數(shù)比較的可能度公式56-58
• 4． 2 區(qū)間數(shù)排序58-59
• 4． 3 基于可能度的多屬性決策方法59
• 4． 4 算例分析59-60
• 4． 5 小結(jié)60-61
• 第五章 屬性權(quán)重完全未知且屬性值以區(qū)間數(shù)形式給出的多屬性決策方法研究61-75
• 5． 1 一種對(duì)方案無偏好的多屬性決策法61-63
• 5． 1． 1 公式和定義61-62
• 5． 1． 2 決策方法62-63
• 5． 2 一種對(duì)方案有偏好的多屬性決策方法63-65
• 5． 3 不確定OWA算子65-68
• 5． 4 基于不確定OWA算子的多屬性決策法68-74
• 5． 4． 1 在對(duì)方案無偏好情形下的多屬性決策法68-69
• 5． 4． 2 算例分析69-71
• 5． 4． 3 在對(duì)方案有偏好情形下的多屬性決策法71-72
• 5． 4． 4 算例分析72-74
• 5． 5 小結(jié)74-75
• 第六章 只有部分屬性權(quán)重信息且屬性值以區(qū)間數(shù)形式給出的多屬性決策方法研究75-81
• 6． 1 不確定多屬性決策的單目標(biāo)最優(yōu)化模型75-77
• 6． 2 一種基于相離度和可能度的偏差最大化多屬性決策法77-79
• 6． 2． 1 算法77-78
• 6． 2． 2 算例分析78-79
• 6． 3 對(duì)方案有偏好的偏差最小化多屬性決策方法79-80
• 6． 4 小結(jié)80-81
• 第七章 屬性值以模糊語言形式給出的多屬性決策方法研究81-98
• 7． 1 基于模糊語言評(píng)估和GIOWA算子的多屬性群決策方法81-86
• 7． 1． 1 廣義的導(dǎo)出有序加權(quán)平均（GIOWA）算子81-83
• 7． 1． 2 基于模糊語言評(píng)估和GIOWA算子的多屬性群決策方法83-84
• 7． 1． 3 算例分析84-86
• 7． 2 基于術(shù)語指標(biāo)的多屬性群決策方法86-91
• 7． 2． 1 語言評(píng)估標(biāo)度86-87
• 7． 2． 2 基于術(shù)語指標(biāo)的多屬性群決策方法87-88
• 7． 2． 3 算例分析88-91
• 7． 3 基于LWM和HLWA算子的多屬性群決策法91-97
• 7． 3． 1 混合語言加權(quán)平均（HLWA）算子91-94
• 7． 3． 2 基于LWM和HLWA算子的多屬性群決策法94-95
• 7． 3． 3 算例分析95-97
• 7． 4 小結(jié)97-98
• 第八章 多屬性決策方法在虛擬企業(yè)合作伙伴選擇中的應(yīng)用98-103
• 第九章 結(jié)論與展望103-105
• 9． 1 論文的創(chuàng)新點(diǎn)103
• 9． 2 展望103-105
• 參考文獻(xiàn)105-113
• 攻讀博士學(xué)位期間的相關(guān)工作情況113-115
• 致謝115-116

【引證文獻(xiàn)】

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