發(fā)布時間：2020-09-08 07:57

　　 作為模糊集的推廣,中智集能較為準確地描述帶有不確定性、不一致性、不連續(xù)性的信息,已經(jīng)被廣泛地應用于模式分類、決策分析、醫(yī)療診斷、生態(tài)評估、人事考核等眾多領(lǐng)域。度量是模糊集理論的一個重要的研究課題,包括距離、熵、相似度和相關(guān)系數(shù)等;多屬性決策是現(xiàn)代決策理論的重要研究內(nèi)容,集成算子法是多屬性決策的重要研究方法。在中智集的框架下,有關(guān)度量公式和集成算子的研究也亟待解決。鑒于此,本文系統(tǒng)地研究中智集的度量公式和集成算子,將其應用于多屬性決策問題中。本文的主要工作如下:1.區(qū)間智集的熵與相似度的新的構(gòu)造方法區(qū)間智集的每個元素包含真隸屬度函數(shù)、不確定隸屬度函數(shù)和假隸屬度函數(shù),這三個函數(shù)都以閉區(qū)間的形式給出,便于更好地表達不確定性。在中智集的環(huán)境下,給出區(qū)間智集的熵與相似度的公式。首先,由已知的區(qū)間智集構(gòu)造兩個單值智集,利用兩個單值智集的相似度定義區(qū)間智集的熵,并通過實例說明所提方法的有效性。其次,通過已知的兩個區(qū)間智集構(gòu)造新的區(qū)間智集,由新的區(qū)間智集的熵定義這兩個區(qū)間智集的相似度。最后,將相似度應用于醫(yī)療診斷問題,為醫(yī)療診斷提供合理的決策,結(jié)果表明所提出的熵與相似度定義的合理性和有效性。這種特殊的構(gòu)造方法體現(xiàn)了熵與相似度之間的相互關(guān)系,為熵與相似度提供了一種新的研究方法。2.單值智集的冪集成算子及其在多屬性群決策中的應用單值智集的每個元素包含真隸屬度函數(shù)、不確定隸屬度函數(shù)和假隸屬度函數(shù),這些函數(shù)都以精確數(shù)的形式表示。在單值智集的框架下,首先,提出四種冪平均算子,研究它們的性質(zhì)和算子之間的關(guān)系。其次,基于冪算術(shù)平均算子,提出多屬性群決策方法,將其應用于企業(yè)的投資問題,為相關(guān)人員進行決策提供參考。最后,通過與其他方法相比較,表明所提方法的有效性。3.單值智集的相關(guān)聯(lián)的集成算子及其在多屬性群決策中的應用在單值智集的環(huán)境下,各個方案的屬性之間不是獨立的,往往存在著關(guān)聯(lián),這種關(guān)聯(lián)性為決策增加了難度。相關(guān)聯(lián)的集成算子是解決屬性間存在關(guān)聯(lián)問題的有效工具。模糊測度和Choquet積分在構(gòu)造相關(guān)聯(lián)的集成算子方面發(fā)揮重要的作用。針對集成信息有關(guān)聯(lián)的情況,提出單值智集的相關(guān)聯(lián)的算術(shù)平均算子和相關(guān)聯(lián)的幾何平均算子,研究算子滿足的性質(zhì)。在單值智集的框架下,基于所提出的算子提出相應的多屬性決策方法,并將其應用于經(jīng)濟決策,結(jié)果表明我們所提的單值智集相關(guān)聯(lián)的算子在解決屬性間存在關(guān)聯(lián)的不確定多屬性決策方面的有效性與正確性。4.單值智猶豫集的混合集成算子及其在多屬性決策中的應用單值智猶豫集是單值智集和猶豫模糊集的結(jié)合,用來處理不確定性、不連續(xù)性和不一致性信息,每個元素包含真隸屬猶豫度函數(shù)、不確定隸屬猶豫度函數(shù)和假隸屬猶豫度函數(shù)。在單值智猶豫集的環(huán)境下,首先,基于單值智猶豫集的得分函數(shù)、精確度函數(shù)和確定度函數(shù)給出單值智猶豫集的比較方法。其次,給出有序權(quán)平均算子和混合權(quán)平均算子,研究算子的相關(guān)性質(zhì)。然后,基于混合權(quán)算術(shù)平均算子,提出多屬性決策方法。最后,將其應用到軟件評估中,結(jié)果表明所提方法的有效性與合理性。
【學位單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：O159;O225

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本文編號：2813916