本文關(guān)鍵詞：直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：模糊隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法研究是決策理論的一個重要方面,而直覺語言隨機(jī)變量不僅能適應(yīng)決策者在判斷和決策過程中采用的模糊的思維方式,也能用概率描述出外部狀態(tài)的不確定性,能滿足復(fù)雜環(huán)境下決策的要求。目前,對這方面問題的研究較少,因此對準(zhǔn)則值為直覺語言隨機(jī)變量的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策理論和方法進(jìn)行系統(tǒng)的研究,具有重要的理論意義和實踐意義。本文在研究相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,將直覺語言理論研究成果推廣到隨機(jī)多準(zhǔn)則決策領(lǐng)域,提出相應(yīng)的決策方法,并進(jìn)行有效的應(yīng)用。其主要研究成果如下： (1)針對權(quán)重信息完全的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策問題提出基于正態(tài)分布3σ原則的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法和基于集對分析的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法：①首先定義了直覺語言隨機(jī)變量,隨機(jī)事件語言評價值的描述化概率區(qū)間,直覺語言隨機(jī)變量的期望和方差,再根據(jù)正態(tài)分布3σ原則將直覺語言隨機(jī)變量轉(zhuǎn)化為一個語言區(qū)間數(shù),從而得出一種基于正態(tài)分布3σ原則的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法；②直覺語言數(shù)可以把整個直覺語言評價集分成了三部分,根據(jù)集對分析的原理,這三部分和完美值“1”的關(guān)系可以用集對聯(lián)系數(shù)表示,從而得到一種基于集對分析的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法,并通過算例分析驗證了方法的可行性。 (2)針對權(quán)重信息不完全的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策問題提出了基于改進(jìn)的SMAA和得分函數(shù)的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法和基于改進(jìn)的SMAA和TOPSIS的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法：①先針對SMAA的可能度ai的缺陷提出了新的可能度,然后提出了新的直覺語言數(shù)的得分函數(shù)和精確函數(shù),再提出了基于改進(jìn)的SMAA和得分函數(shù)的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法；②定義出直覺語言數(shù)的正負(fù)理想點(diǎn),根據(jù)直覺語言數(shù)之間的相似度,提出了基于改進(jìn)的SMAA和TOPSIS的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法,并且通過算例驗證了方法的可行性。 (3)針對考慮決策者行為因素的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策問題,首先通過發(fā)放問卷的方式調(diào)查出人們在基于“優(yōu)劣”判斷時的心理偏差,提出基于“優(yōu)劣”的前景理論的價值函數(shù)和權(quán)重函數(shù),并確定出具體的參數(shù)值大��；然后提出一種基于“優(yōu)劣”的前景理論的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法,先求出各準(zhǔn)則值的語言價值函數(shù)和對應(yīng)的權(quán)重函數(shù),計算出每種狀態(tài)下每個準(zhǔn)則值的得分函數(shù),結(jié)集后得到綜合期望得分函數(shù),最后進(jìn)行排序,并對該決策方法給出了相應(yīng)的算例分析進(jìn)行驗證。
【關(guān)鍵詞】：模糊隨機(jī)多準(zhǔn)則決策 直覺語言模糊數(shù) SMAA 前景理論
【學(xué)位授予單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：C931.1;C934
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 直覺模糊和語言多準(zhǔn)則研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 前景理論研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 隨機(jī)多準(zhǔn)則研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 研究目的與意義15
• 1.4 研究內(nèi)容與邏輯結(jié)構(gòu)15-18
• 1.4.1 主要研究內(nèi)容15-16
• 1.4.2 邏輯結(jié)構(gòu)16-18
• 第2章 理論基礎(chǔ)18-29
• 2.1 直覺模糊集及直覺語言集18-21
• 2.1.1 直覺模糊集18-19
• 2.1.2 自然語言評價集19
• 2.1.3 直覺語言集19-21
• 2.2 集對分析21-22
• 2.3 隨機(jī)多目標(biāo)可接受性分析(SMAA)22-24
• 2.4 前景理論24-29
• 2.4.1 前景理論24-26
• 2.4.2 累積前景理論26-29
• 第3章 權(quán)重信息完全的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法29-39
• 3.1 直覺語言隨機(jī)變量29-31
• 3.1.1 直覺語言隨機(jī)變量集合29-30
• 3.1.2 直覺語言隨機(jī)變量的期望值30
• 3.1.3 直覺語言隨機(jī)變量的方差30-31
• 3.2 基于正態(tài)分布3σ原則的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法31-35
• 3.2.1 問題描述31
• 3.2.2 決策步驟31-32
• 3.2.3 算例分析32-35
• 3.3 基于集對分析的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法35-38
• 3.3.1 直覺語言數(shù)間的距離35
• 3.3.2 決策矩陣的集對聯(lián)系數(shù)表示方法35-36
• 3.3.3 問題描述36
• 3.3.4 決策步驟36-37
• 3.3.5 算例分析37-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第4章 基于SMAA權(quán)重信息不完全的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法39-47
• 4.1 SMAA的改進(jìn)39-40
• 4.2 基于改進(jìn)的SMAA和得分函數(shù)的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法40-44
• 4.2.1 直覺語言數(shù)的得分函數(shù)和精確函數(shù)40-42
• 4.2.2 直覺語言數(shù)的大小比較42
• 4.2.3 問題描述42
• 4.2.4 決策步驟42-43
• 4.2.5 算例分析43-44
• 4.3 基于改進(jìn)的SMAA和TOPSIS的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法44-46
• 4.3.1 直覺語言數(shù)之間的相似度44
• 4.3.2 問題描述44
• 4.3.3 決策步驟44-45
• 4.3.4 算例分析45-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第5章 考慮行為因素的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法47-73
• 5.1 基于“優(yōu)劣”的前景理論及顧客滿意度決策偏差的實證研究47-67
• 5.1.1 基于“優(yōu)劣”的前景理論47-48
• 5.1.2 研究設(shè)計48-54
• 5.1.3 預(yù)測試54-59
• 5.1.4 正式問卷數(shù)據(jù)分析及結(jié)果59-67
• 5.2 基于“優(yōu)劣”的前景理論的直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法67-72
• 5.2.1 問題描述67
• 5.2.2 基于”優(yōu)劣”的前景理論對語言值的處理67-68
• 5.2.3 決策步驟68-69
• 5.2.4 算例分析69-72
• 5.3 本章小結(jié)72-73
• 第6章 結(jié)論及展望73-75
• 6.1 研究結(jié)論73-74
• 6.2 研究局限與展望74-75
• 參考文獻(xiàn)75-83
• 附錄：滿意度調(diào)查問卷83-88
• 致謝88-89
• 攻讀學(xué)位期間主要研究成果89

【參考文獻(xiàn)】

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1 王堅強(qiáng);幾類信息不完全確定的多準(zhǔn)則決策方法研究[D];中南大學(xué);2005年

  本文關(guān)鍵詞：直覺語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：327215