本文關(guān)鍵詞：區(qū)間直覺梯形模糊多屬性決策方法研究

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【摘要】：在全球化、信息化的今天，社會競爭日益激烈，人們面對復(fù)雜問題時，，僅僅依靠直覺和經(jīng)驗來作出判斷已經(jīng)不能滿足復(fù)雜多變的現(xiàn)代社會需求，如何綜合考量各種因素，快速、正確地作出決策尤為重要。因此，迫切需要建立一套系統(tǒng)、科學(xué)、合理、有效的決策理論與方法。隨著社會復(fù)雜性、不確定性和人類思維多樣性、模糊性的日益增強(qiáng)，人們所面臨的決策問題也越來越復(fù)雜多樣，作出的決策信息亦是呈現(xiàn)出更加顯著的模糊性，模糊多屬性決策便應(yīng)運(yùn)而生。區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)可以考慮模糊決策信息的各種情況，能更好地描述不確定的模糊決策信息，真實地表達(dá)決策者的本意，將區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)引入到模糊多屬性決策領(lǐng)域，系統(tǒng)而深入地研究區(qū)間直覺梯形模糊多屬決策的理論和方法，不但可以豐富模糊多屬性決策理論，而且可以為決策者解決現(xiàn)實中復(fù)雜多樣的問題提供科學(xué)的理論依據(jù)，減輕決策負(fù)擔(dān)，提高決策效率和質(zhì)量。 本文研究基于區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)的多屬性決策理論和方法，并利用建立的區(qū)間直覺梯形模糊多屬性決策方法來解決教育領(lǐng)域的具體問題。 首先介紹模糊多屬性決策和區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)的相關(guān)理論知識，包括模糊多屬性決策問題的一般描述、解決過程以及區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)的定義、運(yùn)算法則和排序方法，為進(jìn)一步研究決策方法做好充分準(zhǔn)備；其次，研究基于區(qū)間直覺模糊信息集成算子的決策方法，在區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)加權(quán)算術(shù)平均算子和加權(quán)幾何平均算子的基礎(chǔ)上，提出區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)的有序加權(quán)算術(shù)/幾何平均算子、混合有序加權(quán)算術(shù)/幾何平均算子，及其基本定理，并利用混合有序加權(quán)算術(shù)/幾何平均算子建立決策模型，給出具體的學(xué)院評估分析實例；然后，定義區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)的距離公式、正負(fù)理想解和投影公式，并將原有的TOPSIS法和投影模型擴(kuò)展到區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)的形式；分析TOPSIS法和投影模型的局限，將TOPSIS法和投影模型結(jié)合提出一種新的區(qū)間直覺梯形模糊決策方法，并用于解決教師考核問題；最后，針對屬性權(quán)重未知，屬性值為區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)的模糊多屬性決策問題，提出利用區(qū)間直覺梯形模糊數(shù)的距離公式以及原有偏差最大化思想求解權(quán)重的方法，建立基于偏差最大化的區(qū)間直覺梯形模糊決策模型，并給出實例分析。
【關(guān)鍵詞】：區(qū)間直覺梯形模糊數(shù) 多屬性決策 集成算子 TOPSIS法 投影模型 偏差
【學(xué)位授予單位】：曲阜師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 TF-MADM 研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 ITF-MADM 研究現(xiàn)狀12
• 1.2.3 IITF-MADM 研究現(xiàn)狀12
• 1.2.4 存在問題12-13
• 1.3 研究內(nèi)容和寫作安排13-16
• 1.3.1 研究內(nèi)容13-14
• 1.3.2 寫作安排14-16
• 第2章 理論基礎(chǔ)介紹16-21
• 2.1 FMADM 理論介紹16-17
• 2.2 IITFN 理論介紹17-20
• 2.2.1 IITFN 的概念17-19
• 2.2.2 IITFN 的運(yùn)算方法19
• 2.2.3 IITFN 的比較方法19-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 第3章 基于 IITFN-HOWAA 和 IITFN-HOWGA 的決策方法21-31
• 3.1 預(yù)備知識21-26
• 3.1.1 IITF-WAA 和 IITFN-WGA21-22
• 3.1.2 IITF-OWAA 和 IITFN-OWGA22-25
• 3.1.3 IITF-HOWAA 和 IITF-HOWGA25-26
• 3.2 決策方法26-27
• 3.2.1 決策問題的數(shù)學(xué)描述26
• 3.2.2 決策步驟26-27
• 3.3 實例分析27-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第4章 基于 TOPSIS 和投影模型的決策方法31-41
• 4.1 預(yù)備知識31-36
• 4.1.1 IITFN 的距離31-32
• 4.1.2 TOPSIS 法的基本原理32-33
• 4.1.3 區(qū)間直覺梯形投影模型的基本原理33-35
• 4.1.4 TOPSIS 法和投影模型的局限35-36
• 4.2 決策方法36-38
• 4.2.1 決策問題的數(shù)學(xué)描述36
• 4.2.2 決策步驟36-38
• 4.3 實例分析38-40
• 4.4 本章小結(jié)40-41
• 第5章 基于偏差最大化的決策方法41-46
• 5.1 偏差最大化權(quán)重計算方法41-42
• 5.2 決策方法42-43
• 5.2.1 決策問題的數(shù)學(xué)描述42-43
• 5.2.2 決策步驟43
• 5.3 實例分析43-45
• 5.4 本章小結(jié)45-46
• 第6章 總結(jié)與展望46-48
• 6.1 工作總結(jié)46
• 6.2 工作的不足和展望46-48
• 參考文獻(xiàn)48-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果51-52
• 致謝52

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：585308