【摘要】：多屬性決策作為決策理論的一個重要研究分支,受到越來越多的關(guān)注,并被廣泛地應(yīng)用于工程、管理、經(jīng)濟(jì)、政治等領(lǐng)域。近年來,隨著日益復(fù)雜、繁冗、交互的決策環(huán)境,大量的學(xué)者致力于構(gòu)建能夠合理將決策信息之間的交互作用納入決策過程中的多屬性決策新方法。其中,最為突出的工作之一為幾類交互信息聚合算子的提出�？紤]決策評估值間存在交互關(guān)系的多屬性決策問題,本文主要關(guān)注于冪均算子和冪幾何算子的相關(guān)研究,旨在補(bǔ)充和拓展其相關(guān)理論,并嘗試拓寬其應(yīng)用范圍。針對既有冪均和冪幾何算子及其相關(guān)拓展工作1)不能充分地發(fā)揮冪均和冪幾何算子的信息聚合特性;2)有關(guān)將冪均或冪幾何算子拓展到直覺模糊環(huán)境或區(qū)間值猶豫模糊環(huán)境中的研究相對較少;3)不能合理地處理將與整體信息偏離較大的數(shù)據(jù)視作對信息聚合結(jié)果有重要影響的情形;以及4)主要依靠人為主觀給定信息聚合算子的參數(shù)等問題,本文提出了幾類新的廣義交互冪均和冪幾何聚合算子,并基于所提算子構(gòu)建了一系列多屬性決策模型和方法,同時通過案例分析探討和分析了各模型和方法的可行性和合理性。本文主要研究工作包括以下幾個方面:1)歸類回顧常見信息聚合算子的相關(guān)工作。將信息聚合算子分為不能反映待聚合信息間交互關(guān)系的獨(dú)立聚合算子和將待聚合信息間相關(guān)關(guān)系考慮到信息聚合過程中的交互聚合算子兩類,并分別介紹了各類別下常見的幾種信息聚合算子。2)重點(diǎn)回顧冪均和冪幾何算子的相關(guān)理論和應(yīng)用。分析冪均和冪幾何算子的相關(guān)定義、性質(zhì)以及聚合特性。在此基礎(chǔ)上,依據(jù)不同的不確定決策環(huán)境分別介紹幾類有關(guān)冪均和冪幾何算子的拓展工作。隨后,歸納總結(jié)既有研究的主要內(nèi)容和不足,并指出本文針對既有研究中的不足即將開展的工作。3)構(gòu)建基于變權(quán)直覺模糊冪均算子的MAGDM方法�？紤]現(xiàn)有直覺模糊熵公理化定義的不足,提出改進(jìn)直覺模糊熵的公理化定義及其計(jì)算公式。同時,為了有效地凸顯冪均算子的聚合特性,定義變權(quán)冪均(VPA)算子,驗(yàn)證其相關(guān)性質(zhì)并給出確定冪方參數(shù)的方法,并將其推廣至變權(quán)直覺模糊冪均算子。在以直覺模糊數(shù)為信息輸入的復(fù)雜系統(tǒng)框架內(nèi),針對決策者及準(zhǔn)則之間均存在交互關(guān)聯(lián)關(guān)系且權(quán)重信息完全未知的MAGDM問題,提出基于直覺模糊熵與變權(quán)直覺模糊冪均算子的關(guān)聯(lián)MAGDM方法。智能手機(jī)性能排序的案例分析和對比分析表明了該方法的可行性及有效性。4)構(gòu)建基于廣義變權(quán)區(qū)間值猶豫模糊冪幾何算子的MAGDM方法。首先,提出幾類變權(quán)冪幾何算子,以有效地凸顯冪幾何算子的信息聚合特性,并將其拓展到區(qū)間值猶豫模糊環(huán)境中。隨后,為了將決策者風(fēng)險態(tài)度考慮到?jīng)Q策過程中,提出幾類廣義區(qū)間值猶豫模糊冪幾何算子。在諸算子中,調(diào)節(jié)廣義參數(shù)可以反映決策者風(fēng)險態(tài)度的大小,而調(diào)整變權(quán)參數(shù)可有效地減小與整體信息偏離較大數(shù)據(jù)對聚合結(jié)果的影響,進(jìn)而可以有效地凸顯冪幾何算子的聚合特性。同時,分析各信息聚合算子的相關(guān)性質(zhì),并分別利用加權(quán)廣義變權(quán)區(qū)間值猶豫模糊冪幾何算子和廣義變權(quán)區(qū)間值猶豫模糊冪有序加權(quán)平均算子構(gòu)建了兩種MAGDM方法。物流供應(yīng)商選擇的案例分析諸方法的可行性及有效性。5)構(gòu)建基于拓展冪均算子的MADM方法。在傳統(tǒng)的冪均算子及上述工作所構(gòu)建的變權(quán)冪均和變權(quán)冪幾何算子中,與整體信息偏離較大的數(shù)據(jù)通常被視作錯誤或有偏見的評估值,并被賦予較小的非線性權(quán)重�？紤]與整體信息偏離較大的數(shù)據(jù)可能被視為對決策結(jié)果有重要作用的評估值,定義了拓展冪均(EPA)算子。同時,分析了拓展冪均算子的相關(guān)性質(zhì),并指出其實(shí)際決策意義。在此基礎(chǔ)上,歸納總結(jié)既有的支持度函數(shù),并指明支持度函數(shù)中各參數(shù)的意義。隨后,給出一種客觀合理獲取拓展參數(shù)的非線性規(guī)劃方法。最后,基于拓展冪均算子提出了一種同時考慮決策屬性間交互關(guān)系和決策評估值間相關(guān)關(guān)系的MADM方法。企業(yè)選址的案例分析了該方法的合理性。6)構(gòu)建基于拓展變權(quán)直覺模糊冪均算子的MAGDM方法。為了進(jìn)一步拓展冪均算子相關(guān)理論和應(yīng)用,首先給出了一個廣義直覺模糊熵的公式,并證明了其為直覺模糊熵。同時,探討了廣義直覺模糊熵中直覺信息和模糊信息對廣義直覺模糊熵值的影響。其次,基于熵權(quán)法給出了一種能夠同時確定決策者和屬性權(quán)重的方法。隨后,結(jié)合VPA和EPA算子,提出拓展變權(quán)冪均算子的概念。然后,將拓展變權(quán)冪均算子拓展到直覺模糊環(huán)境中,提出了加權(quán)拓展變權(quán)直覺模糊冪均算子的定義。最后,提出了一種基于拓展變權(quán)直覺模糊冪均算子的MAGDM方法,并利用鐵路應(yīng)急預(yù)案選擇的算例驗(yàn)證了其合理性。7)對比分析本文所提信息聚合算子與冪均、冪幾何和廣義冪均算子的異同。首先,從定義方面對比分析了本文所提聚合算子與冪均、冪幾何和廣義冪均算子的異同,并分析了各算子的聚合機(jī)理。其次,介紹了各聚合算子的應(yīng)用范圍,并給出了實(shí)際決策中合理選擇信息聚合算子的流程。最后,介紹了幾種常見的決策背景,并對應(yīng)地指出各背景適用的信息聚合算子。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O225
，

本文編號：2324409