本文關(guān)鍵詞：復雜偏好下多屬性大群體決策方法研究

  更多相關(guān)文章： 多屬性決策 應急決策 復雜偏好 大群體 相似度方法

【摘要】：近年來,我國自然災害和公共危機不斷發(fā)生,給國家經(jīng)濟和人民生命財產(chǎn)造成了重大損失,使得應急決策成為研究的熱點和重點。分析應急決策問題與其他決策問題的不同,根據(jù)應急決策問題的環(huán)境復雜多變,決策任務具有復雜性、動態(tài)性、不確定性和時效性,決策屬性之間存在復雜的關(guān)系,提出了復雜偏好的概念。利用相似度模型解決復雜偏好下多屬性大群體應急決策問題,并與其他大群體決策方法做比較,從數(shù)值結(jié)果可以看出本文方法的優(yōu)勢。 論文的工作主要包括以下幾個方面： (1)確定型偏好,主要研究矢量偏好型多屬性大群體決策問題。首先介紹了兩矢量之間的J-相似度、E-相似度和C-相似度,分析了它們的缺陷,在它們基礎(chǔ)上構(gòu)造了變系數(shù)相似度模型,并證明變系數(shù)相似度滿足自反性、對稱性、有界性。把變系數(shù)相似度模型以及現(xiàn)有的三種相似度模型應用到應急決策問題中,比較湖南省三個地級市(長沙市、株洲市、湘潭市)的重大冰雪應急管理能力,通過計算三個城市的評價矢量與理想方案的評價矢量之間的加權(quán)相度,排列三個城市。決策結(jié)果表明變系數(shù)相似度方法是有效的,其計算簡單,可廣泛應用到應急決策問題中。 (2)關(guān)聯(lián)偏好,考慮決策屬性之間的關(guān)聯(lián)。首先考慮決策屬性之間的層次關(guān)系,提出了基于三角函數(shù)的決策屬性權(quán)重確定方法。利用群決策方法中偏好集結(jié)的思想,將決策結(jié)果逐層集結(jié),得到最終決策結(jié)果。最后,利用屬性層次偏好決策方法對2002-2009全國自然災害的數(shù)據(jù),按年份劃分等級,決策結(jié)果與實際一致。再次考慮決策屬性之間的二元關(guān)系,提出了屬性二元關(guān)系偏好的大群體決策方法。該方法基于二元關(guān)系形成群體成員偏好矢量屬性關(guān)系矩陣,借助該關(guān)系矩陣是0-1矩陣及其范數(shù)性質(zhì),構(gòu)建了兩個決策成員偏好矢量相似度模型,基于該模型提出了一種大群體決策聚類方法和決策方案排序方法。最后以湖南省重大冰雪災害應急管理能力評價為案例,對該方法進行了應用。 (3)模糊偏好,詳細的給出了直覺模糊集偏好型、三角模糊數(shù)偏好型、直覺三角模糊數(shù)偏好型、梯形模糊數(shù)語言值偏好型、直覺梯形模糊數(shù)偏好型、考慮屬性二元關(guān)系直覺梯形模糊數(shù)偏好型、區(qū)間梯形模糊數(shù)偏好型多屬性大群體決策方法,以及決策屬性權(quán)重確定方法,通過構(gòu)造相應的加權(quán)相似度模型,得到相應的方案排序方法。把每一種模糊偏好型多屬性大群體決策方法去解決應急決策問題,與其他群決策方法比較,案例結(jié)果表明本文方法的有效性、可行性。
【關(guān)鍵詞】：多屬性決策 應急決策 復雜偏好 大群體 相似度方法
【學位授予單位】：中南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 符號說明12-13
• 1 導論13-22
• 1.1 選題背景及研究意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述14-18
• 1.2.1 復雜偏好下多屬性大群體決策問題的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 相似度模型的研究現(xiàn)狀15-18
• 1.3 本文研究問題描述18-19
• 1.4 論文的總體結(jié)構(gòu)19-22
• 2 基于矢量偏好的多屬性大群體決策方法22-31
• 2.1 引言22
• 2.2 變系數(shù)相似度模型22-24
• 2.3 幾種不同相似度之間的比較24-26
• 2.4 變系數(shù)相似度在應急決策中的應用26-30
• 2.4.1 決策問題描述26-27
• 2.4.2 應急決策案例分析27-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 3 基于屬性層次關(guān)系偏好的多屬性大群體決策方法31-38
• 3.1 決策問題研究背景31
• 3.2 基于屬性層次關(guān)系的屬性權(quán)重確定方法31-32
• 3.3 基于屬性層次關(guān)系的偏好矢量集結(jié)32-33
• 3.4 基于屬性層次關(guān)系的大群體應急決策方法33-37
• 3.4.1 基于屬性層次關(guān)系的評價模型的算法33-35
• 3.4.2 自然災害等級評價實例分析及結(jié)論35-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 4 基于屬性二元關(guān)系偏好的多屬性大群體決策方法38-52
• 4.1 決策問題研究背景38-39
• 4.2 基于屬性二元關(guān)系的偏好矢量間相似度39-40
• 4.3 基于屬性二元關(guān)系的大群體聚類算法40-42
• 4.3.1 屬性關(guān)系矩陣T={T~i}形成41
• 4.3.2 基于二元關(guān)系Q的決策成員偏好矢量聚類41-42
• 4.4 聚類算例及算例結(jié)果的比較42-46
• 4.4.1 基于不同二元關(guān)系Q的算例結(jié)果比較42-44
• 4.4.2 不同的聚類方法的算例結(jié)果比較44-46
• 4.5 基于屬性二元關(guān)系偏好的決策方案排序46-47
• 4.5.1 基于屬性二元關(guān)系的決策屬性權(quán)重46-47
• 4.5.2 基于屬性二元關(guān)系的決策方案排序原則47
• 4.6 基于屬性二元關(guān)系的偏好相似度在應急決策中的應用47-51
• 4.7 本章小結(jié)51-52
• 5 基于模糊集偏好的多屬性大群體決策方法52-77
• 5.1 模糊集的概念及兩模糊集間的相似度52-55
• 5.2 直覺模糊集的概念及兩直覺模糊集間的相似度55-59
• 5.2.1 直覺模糊集55-56
• 5.2.2 基于直覺模糊集的變系數(shù)相似度模型56-59
• 5.3 不同的兩直覺模糊集之間的相似度的比較59-61
• 5.4 直覺模糊集相似度的應用61-65
• 5.4.1 模式識別案例分析61-62
• 5.4.2 醫(yī)學診斷案例分析62-63
• 5.4.3 模糊多屬性多方案決策案例分析63-65
• 5.5 基于直覺模糊集得分矢量間相似度的多屬性群決策方法65-75
• 5.5.1 覺模糊集的得分函數(shù)65-66
• 5.5.2 直覺模糊集的得分矢量之間的相似度66-68
• 5.5.3 基于得分矢量相似度的模糊多屬性大群決策方法68-69
• 5.5.4 模糊偏好多屬性大群體應急決策案例分析69-73
• 5.5.5 與其他方法比較73-75
• 5.6 本章小結(jié)75-77
• 6 基于模糊數(shù)偏好的多屬性大群體決策方法77-98
• 6.1 模糊數(shù)及其拓展形式77-79
• 6.1.1 引言77
• 6.1.2 模糊數(shù)、直覺模糊數(shù)和區(qū)間直覺模糊數(shù)77-79
• 6.2 基于三角模糊數(shù)偏好的多屬性大群體決策方法79-86
• 6.2.1 三角模糊數(shù)及三角模糊數(shù)間的相似度80-81
• 6.2.2 基于相似度的三角模糊偏好多屬性群決策方法81-83
• 6.2.3 案例分析83-86
• 6.2.4 小結(jié)86
• 6.3 基于參數(shù)型直覺三角模糊數(shù)偏好的多屬性大群體決策方法86-96
• 6.3.1 三角直覺模糊數(shù)和參數(shù)型直覺三角模糊數(shù)86-90
• 6.3.2 參數(shù)型直覺三角模糊數(shù)間的相似度90-91
• 6.3.3 參數(shù)型直覺三角模糊數(shù)偏好的多屬性大群體決策方法91-93
• 6.3.4 案例分析93-96
• 6.3.5 小結(jié)96
• 6.4 本章小結(jié)96-98
• 7 基于梯形模糊數(shù)偏好的多屬性大群體決策方法98-135
• 7.1 改進的TOPSIS方法在梯形模糊偏好多屬性決策問題中的應用98-106
• 7.1.1 梯形模糊數(shù)及其性質(zhì)98-100
• 7.1.2 改進TOPSIS方法及應用100-102
• 7.1.3 案例分析102-105
• 7.1.4 小結(jié)105-106
• 7.2 基于參數(shù)型直覺梯形模糊數(shù)偏好的多屬性決策方法106-113
• 7.2.1 參數(shù)型直覺梯形模糊數(shù)及相似度106-109
• 7.2.2 參數(shù)型直覺梯形模糊數(shù)偏好多屬性決策方法109-110
• 7.2.3 案例分析110-112
• 7.2.4 小結(jié)112-113
• 7.3 考慮屬性二元關(guān)系的參數(shù)型直覺梯形模糊偏好多屬性大群體決策113-124
• 7.3.1 基于屬性間二元關(guān)系的參數(shù)型直覺梯形模糊數(shù)的相似度113-114
• 7.3.2 參數(shù)型直覺梯形模糊偏好大群體聚類方法114-115
• 7.3.3 聚類案例分析115-118
• 7.3.4 基于屬性二元關(guān)系的參數(shù)型直覺梯形模糊偏好大群體決策方法118-120
• 7.3.5 案例分析120-124
• 7.3.6 小結(jié)124
• 7.4 區(qū)間梯形模糊數(shù)型偏好多屬性大群體決策方法124-134
• 7.4.1 區(qū)間梯形模糊數(shù)及相似度125-128
• 7.4.2 區(qū)間梯形模糊數(shù)型偏好多屬性大群體決策方法128-130
• 7.4.3 案例分析130-134
• 7.4.4 小結(jié)134
• 7.5 本章小結(jié)134-135
• 8 結(jié)論與展望135-140
• 8.1 本文結(jié)論135-139
• 8.1.1 主要工作135-136
• 8.1.2 創(chuàng)新點136-139
• 8.1.3 研究不足139
• 8.2 研究展望139-140
• 參考文獻140-153
• 附錄 主要程序153-172
• 攻讀博士學位期間主要科研成果172-174
• 致謝174

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 朱灝;劉鑫;萬瓊;劉文芳;;梯形模糊數(shù)語言指標值的工程綜合評估[J];鐵道科學與工程學報;2006年04期

2 陳業(yè)華;黃元美;;基于梯形模糊數(shù)的多維偏好群決策模型[J];燕山大學學報;2005年06期

3 趙宜賓;曾文藝;;基于區(qū)間數(shù)度量的區(qū)間值模糊集合的相似度、模糊度和包含度的關(guān)系研究[J];工程數(shù)學學報;2010年02期

4 王建根;多目標系統(tǒng)模糊優(yōu)選的理論與模型[J];系統(tǒng)工程;1995年03期

5 于春海,樊治平;一種基于群體語言相似矩陣的聚類方法[J];系統(tǒng)工程;2004年07期

6 高巖;周德群;章玲;;基于直覺梯形模糊數(shù)的關(guān)聯(lián)變權(quán)多屬性決策方法[J];系統(tǒng)工程;2011年05期

7 金菊良;汪明武;魏一鳴;;基于群體決策的水資源可持續(xù)利用評價的理想?yún)^(qū)間法[J];管理工程學報;2006年02期

8 左春榮;汪金霞;付超;;一種梯形模糊偏好的多屬性群決策方法[J];合肥工業(yè)大學學報(自然科學版);2009年03期

9 許永平;王文廣;楊峰;王維平;;考慮屬性關(guān)聯(lián)的TOPSIS語言群決策方法[J];湖南大學學報(自然科學版);2010年01期

10 劉富春;;模糊粗糙集的相似度量和相似性方向[J];計算機工程與應用;2005年35期

，

本文編號：702112