【摘要】：查德教授創(chuàng)造性地將經(jīng)典集合的特征函數(shù)擴展為隸屬度，，推廣了經(jīng)典集合，開創(chuàng)了模糊數(shù)學(xué)�；谀：龜�(shù)學(xué)，陳守煜教授將隸屬度細分為絕對隸屬度和相對隸屬度，提出了多目標(biāo)系統(tǒng)的模糊優(yōu)選模型和多目標(biāo)系統(tǒng)的模糊優(yōu)選動態(tài)規(guī)劃理論與方法。但這些模型、理論和方法都基于模糊余集原理(與本文提出的模糊完全定義相吻合)。由于聯(lián)系數(shù)學(xué)、Vague集合、直覺模糊集合的出現(xiàn)，無庸置疑地推廣了模糊集合，使得上述的模型、理論與方法成為特例，而不具有一般性，本文圍繞著上述出現(xiàn)的問題，研究了解決問題的方法。 ·提出模糊完全定義，模糊不完全定義的概念。由于在多目標(biāo)系統(tǒng)進行模糊優(yōu)選時帶有不確定性信息的存在，提出了解決這些不確定性信息的方法模型——在模糊不完全定義下的多目標(biāo)系統(tǒng)模糊優(yōu)選模型，給出了帶有不確定性信息時確定目標(biāo)權(quán)重的方法，提出了直覺模糊界殼的概念，并給出了確定方法。 ·在動態(tài)規(guī)劃中，往往存在大量的不確定性信息，陳守煜教授提出的動態(tài)規(guī)劃理論和模型沒有考慮遇到不確定性問題將如何處理，本文考慮了動態(tài)規(guī)劃中存在的不確定性，給出了在模糊不完全定義下的多目標(biāo)系統(tǒng)的模糊優(yōu)選動態(tài)規(guī)劃理論和方法。并擴展到多維多目標(biāo)系統(tǒng)的動態(tài)規(guī)劃優(yōu)選上來，并給出了具體的模型和求解方法。 ·探討了聯(lián)系數(shù)學(xué)是Vsgue集合，直覺模糊集合的另一種表達形式，以聯(lián)系數(shù)學(xué)為工具研究Vague集合，直覺模糊集合的關(guān)鍵是聯(lián)系數(shù)學(xué)中對i的取值問題，本文提出了多種對“i”取值的方法，給研究Vague集合，直覺模糊集合帶來方便。建立了聯(lián)系數(shù)學(xué)與模糊數(shù)學(xué)的關(guān)系——模糊聯(lián)系數(shù)，模糊集對勢的概念，并給出了求解模糊集對勢的公式。 ·在研究帶有不確定性系統(tǒng)時，往往依靠人經(jīng)驗與知識，經(jīng)常會出現(xiàn)中立的態(tài)度(棄權(quán)者)。對系統(tǒng)進行定性分析時，大都利用二元比較的方法。對于那些不考慮棄權(quán)者信息的群決策，將會遺失大量有價信息，甚至有可能搗致錯誤的決策，本文根據(jù)聯(lián)系數(shù)學(xué)的特點，對聯(lián)系數(shù)各測度數(shù)的大小進行窮舉比較、對系統(tǒng)的態(tài)勢進行排序；提出語氣算子的態(tài)勢排序映射到模糊集合的量化值，從而得到一種求解非結(jié)構(gòu)系統(tǒng)(無結(jié)構(gòu)系統(tǒng))群決策的方法，該方法可以有效地利用大量棄權(quán)者的信息。 ·廣泛應(yīng)用的Zadeh算子下的模糊綜合評判是一個主因素突出型評判法，但常發(fā)生誤判現(xiàn)象，判斷結(jié)果粗糙，誤判的根本原因在于方法本身存在明顯的缺陷，取大取小的運算法則，使得大量有用信息遣失，模型的信息利用率較低，本文利用窮舉方法提出了聯(lián)系數(shù)系統(tǒng)態(tài)勢排序的全排序，利用這種排序替代取大取小運算，提出了系統(tǒng)評價的又一種辦法，這種辦法可以避免“取大取小”運算遺失大量信息，從而使評判結(jié)果客觀可靠，可信。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2003
【分類號】：F224

【引證文獻】

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本文編號：2641833