本文關(guān)鍵詞：群決策環(huán)境下證據(jù)理論決策方法研究與應(yīng)用

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【摘要】： 證據(jù)理論是在傳統(tǒng)概率論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，被視為對(duì)概率的一種改變，可以很好描述決策中的不確定性，并且具有綜合不同信度函數(shù)的合成規(guī)則，可以對(duì)多個(gè)專家的意見進(jìn)行融合，因此在實(shí)際中，常常用做一種群決策方法，稱為基于證據(jù)理論的群決策方法。 在基于證據(jù)理論的群決策方法中，個(gè)體決策者的偏好用mass函數(shù)表示，mass函數(shù)可以很好地對(duì)“信息的不完全”、“信息的不精確”和“信息的不肯定”進(jìn)行合理描述；對(duì)不確定性問題的處理過程更加符合人們的思維方式。此外DS公式還具有很優(yōu)良的性質(zhì)，，如“交換性”和“極化性”，所有的這些使得證據(jù)理論在群決策領(lǐng)域得到一定程度的應(yīng)用。但是證據(jù)理論存在的一些問題，如計(jì)算量問題、悖論問題等，在很大程度上限制了基于證據(jù)理論的群決策方法在實(shí)際中更為廣泛地應(yīng)用，為了使其在實(shí)際決策中得到更為廣泛的應(yīng)用，需要對(duì)基于證據(jù)理論的群決策方法進(jìn)行進(jìn)一步研究。 論文的主要研究內(nèi)容如下： (1)對(duì)集結(jié)規(guī)則的計(jì)算復(fù)雜度問題進(jìn)行研究。在基于證據(jù)理論的群決策方法中，個(gè)體決策者的決策結(jié)果是用基本可信度函數(shù)表示的，集結(jié)規(guī)則為DS公式。而用DS公式對(duì)基本可信度函數(shù)進(jìn)行合成時(shí)會(huì)引起焦元“組合爆炸”，導(dǎo)致計(jì)算量的巨大增加�，F(xiàn)有DS合成近似算法需要人為的對(duì)證據(jù)的焦元個(gè)數(shù)進(jìn)行調(diào)整，不僅結(jié)果誤差比較大，而且很多算法會(huì)增大悖論發(fā)生的概率。本文將研究不需要人為主觀參與的DS合成近似算法，并對(duì)算法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。論文中給出了證據(jù)投影分解的概念，并在此基礎(chǔ)上給出了證據(jù)合成的投影近似算法。此外，給出了基于焦元可信度轉(zhuǎn)移度的證據(jù)融合公式和基于焦元可信度轉(zhuǎn)移度的近似融合算法，并對(duì)Bayesian近似算法、投影近似算法和基于焦元可信度轉(zhuǎn)移度的近似算法進(jìn)行了比較分析。 (2)對(duì)個(gè)體決策結(jié)果的一致性分析方法進(jìn)行研究�；谧C據(jù)理論的群決策方法的集結(jié)規(guī)則是DS合成公式，這個(gè)集結(jié)規(guī)則的要求是證據(jù)間不是完全沖突的，而這種約束是非常弱的，在這種約束下，不一定能保證結(jié)果的合理性。實(shí)際的群決策要求首先由決策者針對(duì)決策問題給出意見，然后要對(duì)意見的一致性進(jìn)行分析，如果滿足一致性要求就進(jìn)入意見的集結(jié)與方案的選擇過程，否則就需要對(duì)決策者的意見進(jìn)行協(xié)調(diào)，以往在應(yīng)用證據(jù)理論作為群決策方法時(shí)候，忽視了個(gè)體決策者意見的一致性分析與調(diào)整問題。本文對(duì)證據(jù)理論群決策方法中的個(gè)人意見的一致性問題進(jìn)行研究，給出了合理度量證據(jù)間相似程度的三個(gè)條件，并給定一種新的證據(jù)相似程度的度量方法，這種新的相似度度量方法滿足給定的三個(gè)條件。論文在相似度的基礎(chǔ)上給出個(gè)人意見一致性的檢驗(yàn)方法，同時(shí)給出在不滿足一致性要求下的處理方法與調(diào)整措施，以保證群決策結(jié)果的合理性。 (3)對(duì)集結(jié)規(guī)則悖論及其消除方法展開研究。個(gè)體決策者由于受到?jīng)Q策者知識(shí)結(jié)構(gòu)、判斷水平和個(gè)人偏好等眾多主觀因素的影響，決策者們很可能給出各種不同形式的偏好信息，這些不同的偏好之間可能存在沖突，而DS在融合沖突比較大的mass函數(shù)時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生悖論。為了保證證據(jù)理論群決策方法結(jié)果的合理性與有效性，本文對(duì)悖論的消除方法進(jìn)行詳細(xì)研究，歸納了幾種常見的悖論形式，尋求通用的悖論消除方法，給出了基于專家權(quán)威的悖論消除方法和基于證據(jù)相似度的悖論消除方法，這幾種悖論消除方法均為通用的悖論消除方法，而且這些消除方法的前提是不改變Ds合成公式。 (4)對(duì)基于證據(jù)理論的群決策方法的應(yīng)用步驟和系統(tǒng)過程進(jìn)行研究。論文給出了基于證據(jù)理論的群決策方法在實(shí)際應(yīng)用時(shí)的具體步驟，建立了基于證據(jù)理論的群決策方法的系統(tǒng)過程結(jié)構(gòu)，并繪制了基于證據(jù)理論的群決策方法的系統(tǒng)過程結(jié)構(gòu)圖，這個(gè)系統(tǒng)過程結(jié)構(gòu)圖中包含了mass函數(shù)構(gòu)造、一致性分析、一致性調(diào)整和悖論消除等方面的研究成果，并進(jìn)一步通過具體案例對(duì)這種群決策方法的應(yīng)用步驟和系統(tǒng)過程作了相應(yīng)的分析說明。
【關(guān)鍵詞】：證據(jù)理論 合成法則 焦元 近似算法 群決策
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：C934
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-17
• 第一章 緒論17-30
• 1.1 問題提出17-19
• 1.2 證據(jù)理論對(duì)不確定性的表示19-21
• 1.2.1 證據(jù)及其不確定性表示19-20
• 1.2.2 命題及其不確定性的表示20-21
• 1.3 證據(jù)理論研究現(xiàn)狀21-28
• 1.3.1 信念函數(shù)解釋和合成法則辯護(hù)21-23
• 1.3.2 證據(jù)合成的計(jì)算復(fù)雜度23-24
• 1.3.3 證據(jù)融合悖論24-26
• 1.3.4 證據(jù)理論在決策中的應(yīng)用26-28
• 1.4 研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排28-30
• 第二章 證據(jù)理論概述30-36
• 2.1 概率的四種解釋及其性質(zhì)30-31
• 2.2 證據(jù)、識(shí)別框架及其信度函數(shù)31-32
• 2.3 眾信度函數(shù)與似真度函數(shù)32-34
• 2.4 Dempster-Shafer合成法則34-36
• 第三章 集結(jié)規(guī)則及其計(jì)算復(fù)雜度36-55
• 3.1 證據(jù)合成近似算法36-38
• 3.1.1 快速算法37
• 3.1.2 近似算法37-38
• 3.2 基于投影的證據(jù)融合方法38-44
• 3.2.1 證據(jù)投影分解及相關(guān)概念38-39
• 3.2.2 基于證據(jù)投影分解的DS合成算法39-42
• 3.2.3 算法有效性驗(yàn)證42-44
• 3.3 區(qū)分焦元可信度轉(zhuǎn)移度近似算法44-52
• 3.3.1 焦元可信度轉(zhuǎn)移度45-47
• 3.3.2 區(qū)分焦元可信度轉(zhuǎn)移度證據(jù)融合近似算法47-49
• 3.3.3 基于可信度轉(zhuǎn)移度的證據(jù)合成方法49-52
• 3.4 幾種證據(jù)合成近似算法比較分析52-54
• 3.5 本章小結(jié)54-55
• 第四章 個(gè)體決策結(jié)果一致性分析55-65
• 4.1 證據(jù)相似程度及其度量55-57
• 4.2 一種新的證據(jù)相似程度度量方法57-62
• 4.3 一致性分析與調(diào)整62-64
• 4.4 本章小結(jié)64-65
• 第五章 集結(jié)規(guī)則悖論及消除方法65-84
• 5.1 證據(jù)融合悖論65-68
• 5.2 證據(jù)融合悖論的消除方法68-73
• 5.3 基于主觀賦權(quán)的悖論消除方法73-78
• 5.4 基于證據(jù)相似度的悖論消除方法78-83
• 5.5 本章小結(jié)83-84
• 第六章 證據(jù)理論在群決策中的應(yīng)用84-101
• 6.1 基本可信度函數(shù)的構(gòu)造84-87
• 6.2 證據(jù)理論群決策方法步驟和系統(tǒng)過程圖87-89
• 6.3 多屬性決策及其分類89-90
• 6.3.1 多屬性決策89
• 6.3.2 具有主觀判斷信息的多屬性決策89-90
• 6.4 案例應(yīng)用90-100
• 6.4.1 案例I:供應(yīng)商選擇決策問題91-96
• 6.4.2 案例II:人員選拔決策問題96-100
• 6.5 本章小結(jié)100-101
• 第七章 總結(jié)與展望101-103
• 7.1 論文工作總結(jié)101-102
• 7.2 展望102-103
• 參考文獻(xiàn)103-108
• 附錄108-128
• 在讀期間參加的科研工作和發(fā)表論文128-129

【引證文獻(xiàn)】

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6 孫晉非;突水預(yù)測預(yù)報(bào)決策支持系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2012年

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3 詹同軍;基于證據(jù)推理的超市顧客滿意度評(píng)價(jià)研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2010年

4 常蘭;制造企業(yè)供應(yīng)鏈生命周期質(zhì)量管理技術(shù)研究[D];重慶大學(xué);2012年

5 賀彥;基于證據(jù)理論的多屬性決策方法研究與應(yīng)用[D];湖北工業(yè)大學(xué);2013年

本文編號(hào)：953686