【摘要】：基于多粒度評價語言的多屬性群決策是多屬性群決策的一個重要研究內(nèi)容,是現(xiàn)代決策領(lǐng)域的一個熱點問題,其相關(guān)模型和理論知識在實際生活中應(yīng)用廣泛。在決策過程中,由于客觀事物的模糊性和不確定性,使得某些決策對象指標(biāo)無法或難以量化,因此,在決策時需采用評價語言定性描述對象指標(biāo)。在實際群決策中,由于各決策者自身知識背景和語言習(xí)慣不同,使得不同決策者通常使用各自偏好的語言項集進行決策,若各語言項集所含評價語言的個數(shù)不同,則稱為多粒度語言項集。針對多粒度評價語言多屬性群決策問題,本文主要研究內(nèi)容如下:(1)基于評價語言語義的一致化方法。在已有一致化方法的基礎(chǔ)上,基于三角形隸屬函數(shù)和2-tuple語言模型提出一種新的多粒度語言一致化算法。研究新一致化算法的性質(zhì),如單調(diào)性、有界性等。理論上對比分析新的和已有的基于語言語義的方法,實例驗證分析得出結(jié)論。(2)基于評價語言標(biāo)簽的一致化方法。根據(jù)已有的基于語言標(biāo)簽的多粒度語言一致化方法,提出一種改進的Ordinal Proportional 2-tuple(本文統(tǒng)一簡稱為:序比例2-tuple)一致化方法。理論上對比分析改進方法和已有基于語言標(biāo)簽的方法,實例驗證分析得出結(jié)論。(3)基于新一致化方法的多屬性群決策模型。第一,根據(jù)數(shù)值熵權(quán)法和2-tuple熵權(quán)法,應(yīng)用序比例2-tuple的位置指標(biāo)函數(shù),提出一種改進的熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重;第二,結(jié)合序比例2-tuple語言位置指標(biāo)函數(shù)和OWA算子,提出一種改進的聚合算子聚合序比例2-tuples;第三,綜合上述研究內(nèi)容提出基于多粒度評價語言的多屬性群決策模型。(4)實例分析。通過在“派出所基礎(chǔ)工作考核”中的實際應(yīng)用,驗證模型的可行性和有效性。
【圖文】：

圖 2.14S 的三角形隸屬函數(shù).1 Semantics of4S represented by triangular membership ：當(dāng)23x = x時， [,]23x x退化為隸屬函數(shù)為 1 的

圖 2.2 非平衡語言項集6SFig .2.2 Unbalanced linguistic term set6S函數(shù)較其他隸屬函數(shù)具有形狀的特殊性，簡化
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O225

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前9條

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本文編號：2549731