本文關鍵詞：基于字典序偏好和語言偏好的群體決策

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【摘要】：群體決策的研究近年來受到越來越廣泛的關注,其中多屬性群決策的研究成為決策科學的一個重要研究領域。所謂的多屬性群決策,就是集結群體中所有決策成員的決策信息以形成群體的偏好信息,采用一定的決策方法,最終對方案進行優(yōu)選排序。它廣泛應用于管理、經(jīng)濟、社會等多種領域中,如供應商選擇、項目評估、績效考核、投資決策、資源配置的排序等。群體決策的基礎是群體偏好,通常由個體偏好集結得出。個體偏好的表達方式有所不同,常見的偏好表達有效用函數(shù)表達式,模糊偏好關系、部分選擇、偏好排序、語言偏好關系等。本文從以下三個方面來對個體偏好的表達和集結的多屬性群體決策問題進行研究:1、提出多專家的字典序?qū)傩云眉Y算法。字典序的偏好表達指的是一種專家對一種屬性的偏好不能被另一種屬性偏好來代替。字典序偏好的群體決策方法通過兩個階段來進行:(1)個體專家的字典序?qū)傩云眉Y算法。從個體專家的字典序?qū)傩院蛯Υx對象的排序,計算群體的字典序?qū)傩云谩?2)多專家群體對待選對象的字典序偏好集結算法。從多專家對備選對象的評分值計算群體對它們的評分值,結合群體的字典序?qū)傩云?得出群體最終對的民主選擇結果。2、提出多專家的模糊語言偏好集結算法。模糊語言偏好即采用語言短語的形式給出偏好信息以便對事物進行判斷。通過兩個階段來進行群體意見的集結:(1)通過LOWA算子來得到各個屬性偏好的權重,并得到每個專家對各個方案的綜合評價。(2)將多位專家的偏好進行集結,算出不同備選對象的評分值,得出群體通過模糊語言偏好表達的決策結果。3、提出字典序偏好輸入和模糊語言偏好輸入的混合集結算法。將不同類型的偏好輸入的表達,通過上述1、2兩個步驟,以及組內(nèi)組間方案中專家屬性偏好的循環(huán)算法得到專家群體對各個屬性的偏好排序。與此同時,將模糊語言偏好轉換為數(shù)值偏好得到各個偏好的群體累加評價值。根據(jù)屬性的權重排列,得到群體對各個方案的總體評價值后即能從可行方案中選出最優(yōu)的方案,分數(shù)越高表明專家群體越為偏好,從而獲得二元偏好表達的混合專家群體的民主選擇結果。
【關鍵詞】：字典序偏好 語言偏好 混合群體決策 LOWA算子
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-23
• 1.1 多屬性群體決策研究背景和問題的提出10-12
• 1.2 國內(nèi)外的現(xiàn)狀研究12-16
• 1.2.1 國內(nèi)的現(xiàn)狀研究12-14
• 1.2.2 國外的現(xiàn)狀研究14-16
• 1.3 基礎知識16-21
• 1.3.1 字典序偏好16-17
• 1.3.2 模糊語言決策矩陣17-18
• 1.3.3 LOWA算子18-20
• 1.3.4 多屬性群決策20
• 1.3.5 優(yōu)先序20-21
• 1.4 本文的主要研究成果和內(nèi)容安排21
• 1.5 技術路線21-23
• 第二章 基于字典序偏好的群決策23-33
• 2.1 單人選擇方法23
• 2.2 多專家群體選擇方法23-25
• 2.3 算例25-31
• 2.4 本章小結31-33
• 第三章 基于模糊語言偏好的群決策33-41
• 3.1 單人選擇方法33-35
• 3.2 多專家群體選擇方法35
• 3.3 算例35-40
• 3.4 本章小結40-41
• 第四章 字典序偏好和語言偏好的多屬性混合群決策41-53
• 4.1 單對專家和對象的選擇方法41-43
• 4.2 多專家群體選擇方法43-46
• 4.3 項目投資選擇算例46-51
• 4.4 本章小結51-53
• 結論與展望53-56
• 參考文獻56-61
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果61-62
• 致謝62-63
• 附件63

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3 潘汛l，

本文編號：775196