本文關(guān)鍵詞：不完全信息下基于證據(jù)理論的多屬性決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：多屬性決策問題通常是一個(gè)定性和定量相結(jié)合的問題。當(dāng)權(quán)重、屬性值等因素具有不確定性、模糊性、不完全性等性質(zhì)時(shí),決策過程就會相當(dāng)復(fù)雜。本文針對不同決策環(huán)境下權(quán)系數(shù)為不完全信息形式,屬性值為不確定且不完全的多屬性決策問題進(jìn)行了研究。 當(dāng)權(quán)系數(shù)為不完全信息形式中的幾種時(shí),先對決策者給出的權(quán)系數(shù)部分信息進(jìn)行分析,得到一組可利用的基數(shù)權(quán)重。在將決策者給出的不確定且不完全的屬性值用信任度表示的基礎(chǔ)上,將其納入證據(jù)理論的框架內(nèi),用基于證據(jù)推理的遞歸算法集成。比較方案集在所有的基數(shù)權(quán)重下的效用值的大小,從而確定方案集的排序。 當(dāng)權(quán)系數(shù)為不完全信息形式時(shí),通過證據(jù)推理算法構(gòu)造信任度函數(shù),結(jié)合不完全信息的權(quán)系數(shù)建立非線性規(guī)劃模型,然后使用遺傳算法求解模型得到所有被選方案的區(qū)間數(shù),從而得到整個(gè)方案集的排序。文中將這種方法稱之為BERWI法。 在有多個(gè)決策者的情況下,通過群決策理論的引入,在BERWI法的基礎(chǔ)上提出了一致準(zhǔn)則法和個(gè)體各自評價(jià)法。在決策者給出參考集的情況下,在BERWI法的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展,提出了相應(yīng)的解決方案。 對以上提出的方法都以實(shí)例證明了其可行性和有效性。研究結(jié)果表明能夠?qū)Υ祟悊栴}提供較好的決策支持。 最后,以動態(tài)聯(lián)盟伙伴選擇問題為例,詳細(xì)說明了在實(shí)際問題中的應(yīng)用。
【關(guān)鍵詞】：不完全信息 證據(jù)理論 多屬性決策 遺傳算法 動態(tài)聯(lián)盟
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號】：C934
【目錄】：

• 第1章 緒論9-17
• 1．1 引言9-10
• 1．1．1 研究目的及意義9-10
• 1．1．2 決策的基本要素及決策過程10
• 1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1．3 主要研究內(nèi)容14-17
• 1．3．1 研究背景14-15
• 1．3．2 研究思路15
• 1．3．3 論文結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 理論基礎(chǔ)17-28
• 2．1 多屬性決策理論17-21
• 2．1．1 多屬性決策的基本概念17-18
• 2．1．2 效用和偏好18
• 2．1．3 屬性指標(biāo)的規(guī)范化18-19
• 2．1．4 多屬性決策方法的分類19-21
• 2．1．5 多屬性決策方法的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)21
• 2．2 證據(jù)理論21-24
• 2．2．1 證據(jù)的概念21
• 2．2．2 證據(jù)的數(shù)學(xué)理論21-22
• 2．2．3 基于證據(jù)理論的遞歸算法22-24
• 2．3 遺傳算法24-28
• 2．3．1 簡介24
• 2．3．2 基本流程24-25
• 2．3．3 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)技術(shù)25-27
• 2．3．4 遺傳算法的特點(diǎn)27-28
• 第3章 不完全信息下基于證據(jù)理論的交互式?jīng)Q策模型28-33
• 3．1 Q算子28-29
• 3．2 問題的定義及表達(dá)29-30
• 3．3 交互式?jīng)Q策方法30-31
• 3．4 實(shí)例分析31-32
• 3．5 小結(jié)32-33
• 第4章 不完全信息下基于證據(jù)理論的非線性規(guī)劃模型33-45
• 4．1 權(quán)系數(shù)不完全信息表達(dá)33
• 4．2 屬性值的轉(zhuǎn)換33-34
• 4．2．1 定性指標(biāo)的表示方法33-34
• 4．2．2 定量指標(biāo)的表示及轉(zhuǎn)化34
• 4．3 模型的建立34-35
• 4．4 用GA求解決策模型35-40
• 4．4．1 約束條件的處理35-38
• 4．4．2 算法的流程38-39
• 4．4．3 算法的關(guān)鍵環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)39-40
• 4．5 軟件實(shí)現(xiàn)40-42
• 4．5．1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)40-41
• 4．5．2 遺傳算法運(yùn)行參數(shù)的選取41-42
• 4．5．3 程序主要模塊簡介42
• 4．6 實(shí)例分析42-45
• 第5章 BERWI法的擴(kuò)展研究45-56
• 5．1 BERWI法在群決策中的研究45-50
• 5．1．1 一致準(zhǔn)則法45-49
• 5．1．2 個(gè)體各自評價(jià)法49-50
• 5．1．3 兩種方法的比較50
• 5．2 帶有參考集的BERWI法50-54
• 5．2．1 問題的描述50-51
• 5．2．2 決策方法51-52
• 5．2．3 實(shí)例分析52-54
• 5．3 幾種方法的綜合討論54-56
• 第6章 BERWI法在動態(tài)聯(lián)盟伙伴選擇中的應(yīng)用56-63
• 6．1 動態(tài)聯(lián)盟的定義及特點(diǎn)56-57
• 6．1．1 動態(tài)聯(lián)盟的定義56
• 6．1．2 動態(tài)聯(lián)盟的特點(diǎn)56-57
• 6．2 動態(tài)聯(lián)盟伙伴選擇的研究現(xiàn)狀57-58
• 6．2．1 伙伴選擇的過程及評價(jià)指標(biāo)57-58
• 6．2．2 伙伴選擇研究現(xiàn)狀58
• 6．3 基于BERWI法的動態(tài)聯(lián)盟伙伴選擇實(shí)例58-63
• 結(jié)束語63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 附錄67-72
• 致謝72-73
• 攻讀學(xué)位期間主要的研究成果73

【引證文獻(xiàn)】

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 陳孝新;灰色多屬性決策方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2009年

2 龔本剛;基于證據(jù)理論的不完全信息多屬性決策方法研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

3 劉成明;多屬性行為決策方法研究[D];吉林大學(xué);2009年

4 付艷華;基于證據(jù)推理的不確定多屬性決策方法研究[D];東北大學(xué);2010年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 李燕;非確定型多屬性決策模型及應(yīng)用研究[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2009年

2 岳玉梅;證據(jù)理論及其在不完全信息多屬性決策中的應(yīng)用[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

3 吳娟;基于Open CASCADE的服裝打板和排料系統(tǒng)的研究與開發(fā)[D];合肥工業(yè)大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：不完全信息下基于證據(jù)理論的多屬性決策方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：458175