本文關(guān)鍵詞：基于證據(jù)推理的群決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：決策是人類活動不可缺少的一個關(guān)鍵步驟。由于實際決策環(huán)境的復(fù)雜性和決策者知識的有限性，決策者往往無法對所有備選方案進行成對優(yōu)劣比較，而只能對部分備選方案進行比較，從而使決策者對備選方案的偏好關(guān)系呈現(xiàn)出一種偏序結(jié)構(gòu)。偏序結(jié)構(gòu)為復(fù)雜不確定環(huán)境下的決策問題提供了一種自然、有效的信息表示方式。同時在實際決策過程中，存在著大量的定性信息，而決策者也更習(xí)慣于以定性的方式對備擇方案進行比較評價。此時需要考慮由不同決策者給出的偏好信息的可信度，可信度的因素總是伴隨在個人偏好表達的過程中。因此，對于帶有可信度的偏序偏好信息的決策問題的研究就顯得尤為重要。 文中針對不同的帶有可信度的偏序偏好信息的決策問題提出了相應(yīng)的解決的方法：(1)對于帶有可信度的偏序偏好信息的備擇方案排序，主要是基于上下文概率分析、理解的基礎(chǔ)上，得出求解帶有可信度的偏序偏好信息問題的計算方法：運用一種新的上下文概率公式和偏好排序算法得到一個總體排序。(2)對于某些備擇方案無法排序，或者對某些備擇方案無法給出確定的偏好的決策問題，提出了運用可信度分布結(jié)構(gòu)去表示決策者的偏好關(guān)系，采用證據(jù)推理的方法聚合由不同決策者的意見以可信度分布結(jié)構(gòu)形式給出的偏好信息。將表示每個決策者偏好關(guān)系的可信度分布結(jié)構(gòu)形式的信息轉(zhuǎn)化為所有決策者偏好關(guān)系的可信度分布結(jié)構(gòu)形式的信息（矩陣）。同時，基于可信度分布結(jié)構(gòu)形式的信息（矩陣），運用距離測度的方法計算所有決策者對每個方案的偏好值，，最終將四種帶有可信度的偏好關(guān)系聚合成兩個指標(biāo)（從大于和小于兩個角度）；最后，根據(jù)這兩個指標(biāo)，通過ELECTRE III算法得到總的排序。(3)文章在介紹不同帶有可信度決策問題時都運用了一個實例說明了所提出方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：決策 偏序 可信度 證據(jù)推理 距離測度 聚合
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 研究意義和背景9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析10-14
• 1.2.1 決策信息表示的研究現(xiàn)狀分析11-12
• 1.2.2 決策信息聚合及推理的研究現(xiàn)狀分析12-14
• 1.3 本文的研究思路和內(nèi)容14-16
• 2 有關(guān)決策知識的綜述16-23
• 2.1 偏好的概念16-18
• 2.1.1 偏好的類型17-18
• 2.2 偏序關(guān)系的相關(guān)知識18-21
• 2.2.1 偏序的定義18-19
• 2.2.2 偏序關(guān)系的類型和表示形式19-21
• 2.3 可信度的相關(guān)知識21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 3 基于帶有可信度的偏序偏好信息的備擇方案排序23-32
• 3.1 帶有可信度的偏好信息的聚合23-24
• 3.2 上下文概率24-27
• 3.2.1 cov(t，Xi)的計算25-27
• 3.2.2 計算一個方案排在另一方案之前的概率27
• 3.3 偏好排序27-28
• 3.4 算例分析28-31
• 3.5 本章總結(jié)31-32
• 4 基于證據(jù)推理和距離測度的偏序偏好信息的聚合及備擇方案的排序32-52
• 4.1 可信度分布結(jié)構(gòu)33
• 4.2 證據(jù)推理的相關(guān)理論33-38
• 4.2.1 證據(jù)推理的基本概念34-35
• 4.2.2 證據(jù)推理原始遞歸算法35-37
• 4.2.3 改進后證據(jù)推理遞歸算法37-38
• 4.3 基于證據(jù)推理的偏序偏好信息的聚合38-40
• 4.4 基于距離測度的偏序關(guān)系聚合及備擇方案排序40-43
• 4.5 基于距離測度的偏序關(guān)系的聚合43-48
• 4.6 算例分析48-51
• 4.7 本章總結(jié)51-52
• 5 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 研究總結(jié)52-53
• 5.2 展望53-54
• 參考文獻54-60
• 致謝60-61
• 個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果61

【參考文獻】

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本文編號：372223