本文關(guān)鍵詞：基于正態(tài)云模型的不確定信息集結(jié)模型研究

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【摘要】：隨著決策科學(xué)化、管理民主化以及實(shí)際問題的復(fù)雜化，越來越多的決策采用集思廣益的方式，群體決策一直是科學(xué)研究的熱點(diǎn)。在決策過程中，由于人類思維的有限理性、外部環(huán)境的不確定性、決策問題的復(fù)雜化，如何將具有不同偏好的決策信息進(jìn)行融合以及選擇恰當(dāng)?shù)姆绞奖磉_(dá)決策者信息是決策領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。 隨機(jī)性和模糊性是各類不確定性特征中最為關(guān)鍵的，受到了人們較多的關(guān)注。云模型通過特定的算法構(gòu)成，是由李德毅院士在模糊數(shù)學(xué)與概率論的基礎(chǔ)上提出的，可以實(shí)現(xiàn)定性概念與定量表示的相互轉(zhuǎn)換，成為研究不確定知識表示的重要方法。針對不確定多屬性決策問題，本文提出運(yùn)用正態(tài)云模型表達(dá)決策者的偏好信息，給出了一種基于正態(tài)云模型的不確定多屬性群決策方法。 本文針對現(xiàn)有正態(tài)云模型相似度測算方法中存在的不足，提出了一種新的綜合相似度測算方法，同時考慮正態(tài)云模型的圖形特征以及數(shù)字特征，研究了綜合相似度所具有的的性質(zhì)，通過與現(xiàn)有相似度測算方法的比較驗(yàn)證了其有效性，并用算例驗(yàn)證其實(shí)用性。 針對群體決策問題，提出用正態(tài)云模型表達(dá)語言決策信息，并運(yùn)用新的綜合相似度測算方法從方案決策向量以及屬性決策向量雙重角度挖掘決策者之間潛在的聯(lián)系，通過構(gòu)造正態(tài)云模型相似矩陣及其等價矩陣實(shí)現(xiàn)決策者聚類，最后提出運(yùn)用新的正態(tài)云模型集結(jié)方法實(shí)現(xiàn)同類決策者信息的融合。 提出一種新的基于隨機(jī)云滴生成的云距離測算方法，根據(jù)已得出的決策者分類，，構(gòu)建基于云距離測度的群體類間決策者權(quán)重估算模型，提出考慮決策者權(quán)重的正態(tài)云模型集結(jié)方法，生成多類決策者綜合云決策，并提出了一種基于貼進(jìn)度的排序方法。 最后，考慮當(dāng)決策者權(quán)重未給出的情況，定義了可用于衡量正態(tài)云模型之間差異的偏差熵，并建立了正態(tài)云模型偏差熵的灰靶決策方法，并得出各方案的優(yōu)劣排序。
【關(guān)鍵詞】：正態(tài)云模型 群決策 相似度 聚類 集結(jié) 權(quán)重
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：C934
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景及研究意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究目的和意義11-12
• 1.2 決策理論與方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述12-15
• 1.2.1 不確定性決策理論與方法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 群體決策的理論與方法研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 決策權(quán)重分布研究現(xiàn)狀14
• 1.2.4 云模型研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.5 現(xiàn)有文獻(xiàn)研究特點(diǎn)15
• 1.3 研究內(nèi)容15-16
• 1.4 研究特色及創(chuàng)新點(diǎn)16
• 1.5 研究思路與框架16-18
• 第二章 一種新的正態(tài)云模型綜合相似度測算及其應(yīng)用18-31
• 2.1 引言18-19
• 2.2 云模型的基礎(chǔ)知識19-20
• 2.3 正態(tài)云模型的綜合相似度測算方法20-28
• 2.3.1 正態(tài)云模型相似度的測算思路20-21
• 2.3.2 基于云滴距離的正態(tài)云相似度測算21-23
• 2.3.3 基于數(shù)字特征的相似度測算23-25
• 2.3.4 綜合相似度計(jì)算25-27
• 2.3.5 綜合相似度的應(yīng)用研究27-28
• 2.4. 算例分析28-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 基于云模型相似度的決策者聚類及信息融合31-42
• 3.1 引言31-32
• 3.2 問題描述32-35
• 3.3.1 云模型及相關(guān)知識32-34
• 3.3.2 問題描述及思路34-35
• 3.3 主要方法及結(jié)果35-37
• 3.3.1 基于方案及屬性決策向量的決策者相似度測度方法35-36
• 3.3.2 基于云模型相似度的聚類方法36-37
• 3.4 算例分析37-41
• 3.4.1 背景及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)37-38
• 3.4.2 計(jì)算結(jié)果分析38-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 基于云距離測度的正態(tài)云模型集結(jié)方法42-51
• 4.1 引言42
• 4.2 問題描述及思路42-43
• 4.3 主要方法及結(jié)果43-47
• 4.3.1 基于正態(tài)云模型距離的決策者權(quán)重測算方法43-46
• 4.3.2 考慮決策者權(quán)重的綜合正態(tài)云生成及分析方法46-47
• 4.4 算例研究47-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 第五章 正態(tài)云模型偏差熵及其灰靶決策方法51-62
• 5.1 引言51
• 5.2 云模型偏差熵及其相關(guān)性質(zhì)51-55
• 5.3 基于云偏差熵的灰靶云決策方法55-57
• 5.3.1 正態(tài)云模型矩陣的構(gòu)造55
• 5.3.2 基于云偏差熵的指標(biāo)權(quán)重測算方法55-56
• 5.3.3 基于云偏差熵的靶心設(shè)置及靶心距測算56-57
• 5.4 算例分析57-61
• 5.5 本章小結(jié)61-62
• 第六章 結(jié)論與展望62-64
• 6.1 研究總結(jié)62
• 6.2 研究展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-69
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文69

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：835192