基于賦權(quán)的直覺模糊語(yǔ)言多屬性群決策模型與應(yīng)用研究
發(fā)布時(shí)間:2020-06-24 16:00
【摘要】:直覺模糊語(yǔ)言多屬性群決策是現(xiàn)代決策領(lǐng)域新興的研究熱點(diǎn)之一,被廣泛地應(yīng)用于管理科學(xué)、醫(yī)療研究、軍事發(fā)展等諸多領(lǐng)域。在一些復(fù)雜的決策問題中,決策者可以得到的信息大多是不確定的,且無(wú)法用精確的數(shù)表示,這使得運(yùn)用語(yǔ)言變量處理決策問題變得尤為重要。更進(jìn)一步地,將語(yǔ)言變量與直覺模糊理論結(jié)合,能有效地通過直覺模糊語(yǔ)言變量處理多屬性群決策問題,是現(xiàn)代決策領(lǐng)域的新思路。本文針對(duì)直覺模糊語(yǔ)言信息,從獲取決策信息、構(gòu)建集結(jié)算子、排序決策結(jié)果這3個(gè)方面對(duì)直覺模糊語(yǔ)言多屬性群決策進(jìn)行探討,具體的研究?jī)?nèi)容如下:1、以獲取決策信息為中心,針對(duì)直覺模糊語(yǔ)言信息的特殊形式——直覺模糊信息,提出了基于屬性值支持度和熵測(cè)度組合加權(quán)的IVIFCWA算子。IVIFCWA算子充分考慮了變量主元的重要作用,并運(yùn)用有主元的區(qū)間直覺模糊歐式距離,計(jì)算出反映決策信息確定性的支持度,然后將支持度與反映決策信息不確定性的熵測(cè)度組合加權(quán)。此外,還研究了IVIFCWA算子的主要性質(zhì)。2、以構(gòu)建集結(jié)算子為中心,提出了基于GIVIFLIHA算子和TOPSIS有序關(guān)系的直覺模糊語(yǔ)言多屬性群決策模型。GIVIFLIHA算子引入了熵誘導(dǎo)有序變量,TOPSIS有序關(guān)系充分考慮了變量主元的重要作用。本文將兩者結(jié)合起來,共同處理直覺模糊語(yǔ)言多屬性群決策問題。此外,還研究了GIVIFLIHA算子的主要性質(zhì)。3、以排序決策結(jié)果為中心,提出了一種廣義的排序方法——新型優(yōu)先分類法。這種新型優(yōu)先分類法將區(qū)間直覺模糊語(yǔ)言歐氏距離引入到傳統(tǒng)的優(yōu)先有序關(guān)系中,并結(jié)合廣義區(qū)間直覺模糊語(yǔ)言集結(jié)算子,提出了一種處理直覺模糊語(yǔ)言多屬性群決策的模型。同時(shí),在區(qū)間直覺模糊語(yǔ)言歐氏距離中設(shè)置了三個(gè)參數(shù)(k_1,k_2,k_3),便于調(diào)整變量主元的比重。最后,針對(duì)以上3個(gè)方面,本文均給出了實(shí)際的決策案例,以便證明IVIFCWA算子、GIVIFLIHA算子、TOPSIS有序關(guān)系和新型優(yōu)先分類法的有效性和實(shí)用性。
【學(xué)位授予單位】:重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:O159;O225
【圖文】:
1 1 5 2 3 4 7 3 2 5R { A , A }, R { A , A , A }, R { A , A}.由于區(qū)間直覺模糊語(yǔ)言歐氏距離公式中有 3 個(gè)參數(shù)(1 2 3k , k ,k ),不同的參數(shù)值會(huì)產(chǎn)生不同的排序結(jié)果。下面,我們改變 3 個(gè)參數(shù)的取值,通過內(nèi)部對(duì)比的方式來說明該優(yōu)先分類方法的靈活性和應(yīng)用效果,對(duì)比結(jié)果如表 5.6 和圖 5.1 所示。表 5.6 不同參數(shù)情況下原材料供應(yīng)商iA 的優(yōu)先分類結(jié)果對(duì)比2k3k*( , )( 1,2, ,7)ED iD A A i 1R2R12120.2752 0.6970 0.4085 0.3141 0.2628 0.7318 0.41641A2A3A4A5A6A7A13130.2509 0.7338 0.4128 0.3156 0.2486 0.7502 0.41035A1A2A3A4A7A14140.2377 0.7515 0.4149 0.3161 0.2409 0.7590 0.40611A5A3A4A7A2A
重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 5 章 基于直覺模糊語(yǔ)言的優(yōu)先分類法在 MAGDM 中的應(yīng)用GIVIFLOWA 算子考慮了變量的有序位置因素,而 GIVIFLHA 算子不僅考慮了變量的加權(quán)因素,而且考慮了變量的有序位置因素,因此應(yīng)用 GIVIFLHA 算子可以獲得原材料供應(yīng)商最精確的優(yōu)先有序分類結(jié)果。在直覺模糊語(yǔ)言多屬性群決策中,決策群體可以根據(jù)實(shí)際需要挑選最合適的信息集結(jié)算子,這也從一定程度上體現(xiàn)了該方法的靈活性。
本文編號(hào):2728076
【學(xué)位授予單位】:重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:O159;O225
【圖文】:
1 1 5 2 3 4 7 3 2 5R { A , A }, R { A , A , A }, R { A , A}.由于區(qū)間直覺模糊語(yǔ)言歐氏距離公式中有 3 個(gè)參數(shù)(1 2 3k , k ,k ),不同的參數(shù)值會(huì)產(chǎn)生不同的排序結(jié)果。下面,我們改變 3 個(gè)參數(shù)的取值,通過內(nèi)部對(duì)比的方式來說明該優(yōu)先分類方法的靈活性和應(yīng)用效果,對(duì)比結(jié)果如表 5.6 和圖 5.1 所示。表 5.6 不同參數(shù)情況下原材料供應(yīng)商iA 的優(yōu)先分類結(jié)果對(duì)比2k3k*( , )( 1,2, ,7)ED iD A A i 1R2R12120.2752 0.6970 0.4085 0.3141 0.2628 0.7318 0.41641A2A3A4A5A6A7A13130.2509 0.7338 0.4128 0.3156 0.2486 0.7502 0.41035A1A2A3A4A7A14140.2377 0.7515 0.4149 0.3161 0.2409 0.7590 0.40611A5A3A4A7A2A
重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 5 章 基于直覺模糊語(yǔ)言的優(yōu)先分類法在 MAGDM 中的應(yīng)用GIVIFLOWA 算子考慮了變量的有序位置因素,而 GIVIFLHA 算子不僅考慮了變量的加權(quán)因素,而且考慮了變量的有序位置因素,因此應(yīng)用 GIVIFLHA 算子可以獲得原材料供應(yīng)商最精確的優(yōu)先有序分類結(jié)果。在直覺模糊語(yǔ)言多屬性群決策中,決策群體可以根據(jù)實(shí)際需要挑選最合適的信息集結(jié)算子,這也從一定程度上體現(xiàn)了該方法的靈活性。
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2728076
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