本文關(guān)鍵詞：語言環(huán)境下群體決策研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：群決策方法(偏好表達(dá)和集結(jié)機(jī)制)是群體決策的基石,它代表著群體決策中規(guī)則的力量,也為群體決策支持系統(tǒng)提供模型基礎(chǔ)。群體決策研究至今已存在大量決策方法,形成了群決策方法的叢林。Chiclana, Herrera和Herrera-Viedma團(tuán)隊(duì)提出了集結(jié)多種類型偏好格式的模糊群體決策模型,研究了不同決策模型的內(nèi)部等價(jià)性,并討論了群體決策語言環(huán)境問題和計(jì)算,但該研究還存在不少未解問題。論文針對(duì)這些問題,構(gòu)建群體決策模型,用于集結(jié)不同類型乘性偏好關(guān)系,模糊偏好關(guān)系和多粒度語言偏好關(guān)系;討論語言環(huán)境下群體決策一致性測(cè)量和共識(shí)模型;研究群體決策模型的非等距語言偏好信息的表達(dá)和計(jì)算、群體偏好關(guān)系的互補(bǔ)性質(zhì);應(yīng)用語言決策方法去解決層次分析法中爭(zhēng)論不休的數(shù)值標(biāo)度與權(quán)選擇問題。 研究結(jié)果是對(duì)Chiclana, Herrera和Herrera-Viedma群體決策研究的深化和發(fā)展,并能推動(dòng)Saaty層次分析法中一些未解問題的研究進(jìn)展。主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)歸納如下: 1.定義乘性標(biāo)度函數(shù)和加性標(biāo)度函數(shù),提出一系列轉(zhuǎn)換函數(shù)實(shí)施不同類型乘性偏好關(guān)系,模糊偏好關(guān)系和多粒度語言偏好關(guān)系的相互轉(zhuǎn)換。相對(duì)已有的偏好關(guān)系轉(zhuǎn)換函數(shù)[Fuzzy Sets and Systems, 1998(97): 33;European Journal of Operational Research, 2001(129) : 372],新的轉(zhuǎn)換函數(shù)能集結(jié)更多類型的偏好關(guān)系,弱化了保持內(nèi)部等價(jià)性的條件�；贠WA-like算子和相對(duì)語言量刻畫模糊多數(shù)概念設(shè)計(jì)了語言偏好集結(jié)和選擇過程,分析了決策模型滿足Arrow公理(Pareto準(zhǔn)則和方案獨(dú)立無關(guān)性)的條件。 2.在語言偏離測(cè)量[Omega, 2005 (33): 249]概念基礎(chǔ)上,進(jìn)一步定義個(gè)體語言偏好關(guān)系與加性傳遞語言偏好關(guān)系集合的偏離測(cè)量,研究個(gè)體語言偏好關(guān)系一致性測(cè)量方法和群體語言偏好關(guān)系一致性性質(zhì)。在此基礎(chǔ)上,為語言群體決策模型提出一個(gè)共優(yōu)化算子,用于輔助決策者達(dá)成共識(shí),并證明共識(shí)優(yōu)化算子滿足群體決策中的一些常用性質(zhì)(匿名性、正響應(yīng)性、冪等性、中性)。相對(duì)于Herrera-Viedma等提出的基于位置測(cè)量的共識(shí)方法[IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 2002 (32) : 394],共識(shí)優(yōu)化算子提供了一個(gè)候選的共識(shí)模型,它能在最大程度保留決策者本意的基礎(chǔ)上取得給定的共識(shí)(或一致性)水平。 3.提出獨(dú)立于模糊數(shù)的語言特征值計(jì)算方法,并探討了相關(guān)性質(zhì)。建立新的二元語義模型,使之具有Herrera-Martínez模型[IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2000(8): 746]直接使用語言計(jì)算的優(yōu)點(diǎn),又能如Wang-Hao二元語義模型[IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2006 (14 ): 435]可計(jì)算非等距的語言標(biāo)簽,從而綜合兩模型的優(yōu)點(diǎn),使得語言計(jì)算更加科學(xué)和合理。同時(shí),論文定義語言偏好關(guān)系互補(bǔ)性程度概念,給出OWA-like算子集結(jié)偏好信息時(shí)保持互補(bǔ)程度的條件,擴(kuò)展了Chiclana等的對(duì)應(yīng)結(jié)果[Fuzzy Sets and Systems, 2003(137): 71]。 4.數(shù)值標(biāo)度選擇是Harker和Vargas于1987年提出的關(guān)于層次分析法的一個(gè)Open Problem [Management Science, 1987(33): 1383],而特征根法和對(duì)數(shù)最小二乘法的優(yōu)劣比較是層次分析法中另一個(gè)爭(zhēng)論不休的問題。論文利用語言決策的知識(shí)去解釋層次分析法權(quán)向量的語義,統(tǒng)一層次分析法的輸入和輸出格式,設(shè)計(jì)了兩個(gè)性能測(cè)量算法。利用上述兩算法,采用真實(shí)的數(shù)據(jù)和隨機(jī)數(shù)據(jù),比較了AHP中幾種最常見的數(shù)值標(biāo)度(Saaty標(biāo)度、指數(shù)標(biāo)度、Ma-Zheng標(biāo)度、Salo-H(?)am(?)al(?)ainen標(biāo)度),發(fā)現(xiàn)在AHP中選用指標(biāo)標(biāo)度是最合理的,并顯示指數(shù)標(biāo)度的參數(shù)設(shè)置為2最合適;比較了特征根法和對(duì)數(shù)最小二乘法,發(fā)現(xiàn)兩種權(quán)方法的效果相似。其中Kumar和Ganesh采用Triantaphyllou和Mann的仿真算法顯示特征根法是更好的算法。性能測(cè)量算法2克服了Triantaphyllou和Mann方法的缺陷,得到的結(jié)果沒有支持Kumar和Ganesh的結(jié)論。此外,論文也提出了一個(gè)數(shù)學(xué)模型,用于為不同決策者選擇最適合他們的數(shù)值標(biāo)度。 論文最后對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行總結(jié),并提出需要進(jìn)一步深入研究的問題。
【關(guān)鍵詞】：群體決策 語言環(huán)境 一致性測(cè)量 共識(shí)優(yōu)化算子 層次分析法
【學(xué)位授予單位】：西安交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：C934
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 1 緒論12-27
• 1.1 群體決策研究背景12-13
• 1.2 研究問題提出13-14
• 1.3 相關(guān)研究基礎(chǔ)與評(píng)述14-23
• 1.3.1 Chiclana等的模糊多人決策模型14-16
• 1.3.2 層次分析法16-18
• 1.3.3 語言計(jì)算與語言O(shè)WA-like算子18-22
• 1.3.4 Arrow不可能性定理22-23
• 1.4 研究路線與主要內(nèi)容23-27
• 1.4.1 研究路線23-24
• 1.4.2 主要內(nèi)容與論文框架24-27
• 2 語言群體決策模型構(gòu)建27-42
• 2.1 語言群體決策模型框架27-28
• 2.2 偏好格式統(tǒng)一方法28-34
• 2.2.1 偏好關(guān)系與標(biāo)度函數(shù)28-32
• 2.2.2 轉(zhuǎn)換函數(shù)32-34
• 2.3 決策過程34-37
• 2.3.1 偏好信息集結(jié)與選擇方法34-35
• 2.3.2 滿足Arrow公理的條件35-37
• 2.4 決策模型間的內(nèi)部等價(jià)性37-41
• 2.5 小結(jié)41-42
• 3 一致性測(cè)量與共識(shí)優(yōu)化算子42-58
• 3.1 語言偏好關(guān)系一致性測(cè)量方法42-46
• 3.1.1 一致性指標(biāo)42-45
• 3.1.2 臨界值設(shè)定45-46
• 3.2 一致性的相關(guān)討論46-50
• 3.2.1 不一致的修正方法46-48
• 3.2.2 群體語言偏好的一致性性質(zhì)48-50
• 3.3 共識(shí)優(yōu)化算子50-53
• 3.4 算子性質(zhì)53-57
• 3.5 小結(jié)57-58
• 4 語言群體決策進(jìn)一步討論58-72
• 4.1 三個(gè)等距語言O(shè)WA算子的關(guān)系58-60
• 4.2 非等距語言標(biāo)簽特征值計(jì)算60-66
• 4.2.1 計(jì)算方法60-63
• 4.2.2 主要性質(zhì)63-66
• 4.3 非等距語言標(biāo)簽的多粒度問題66
• 4.4 群體語言偏好關(guān)系的互補(bǔ)性質(zhì)66-71
• 4.5 小結(jié)71-72
• 5 語言決策在層次分析法中的應(yīng)用72-86
• 5.1 權(quán)向量的語言解釋72-74
• 5.2 兩種性能測(cè)量算法74-77
• 5.3 數(shù)值標(biāo)度與權(quán)的比較結(jié)果77-81
• 5.3.1 真實(shí)數(shù)據(jù)77-79
• 5.3.2 隨機(jī)數(shù)據(jù)79-80
• 5.3.3 與Saaty方法的對(duì)照80-81
• 5.4 數(shù)值標(biāo)度與權(quán)的進(jìn)一步討論81-84
• 5.4.1 指數(shù)標(biāo)度的參數(shù)81-83
• 5.4.2 最小語言貼近權(quán)方法83
• 5.4.3 不同決策者的數(shù)值標(biāo)度選擇模型83-84
• 5.5 小結(jié)84-86
• 6 總結(jié)與展望86-88
• 6.1 總結(jié)86-87
• 6.2 展望87-88
• 致謝88-89
• 參考文獻(xiàn)89-95
• 攻讀博士學(xué)位期間研究成果95-97

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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