本文關(guān)鍵詞：三角直覺(jué)模糊混合算子在MAGDM中的應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著現(xiàn)實(shí)生活中系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜,屬性獨(dú)立的決策問(wèn)題已經(jīng)無(wú)法滿足人們的實(shí)際應(yīng)用需求,越來(lái)越多的科研人員開始研究屬性交互的群決策問(wèn)題。在實(shí)際決策中,因?yàn)榭陀^事物的復(fù)雜性和人類思維的發(fā)散性,決策者給出兩兩方案比較優(yōu)劣時(shí)往往具有一定的模糊性。此外,由于很難給出每個(gè)權(quán)重的精確值,所以我們只能通過(guò)分析得到權(quán)重屬性的部分信息。因此,研究廣義有序加權(quán)平均和廣義混合加權(quán)平均算子,將其用來(lái)處理TIFN和權(quán)重信息部分未知的多目標(biāo)群決策問(wèn)題是必要和有用的。本文從分析TIFN的兩兩比較入手,研究TIFN的混合算子,詳細(xì)探討混合算子的相關(guān)性質(zhì),通過(guò)建立多目標(biāo)優(yōu)化模型并轉(zhuǎn)化為線性目標(biāo)規(guī)劃,客觀地確定出權(quán)重。主要工作如下：1.通過(guò)對(duì)模糊集與直覺(jué)模糊集的有關(guān)文獻(xiàn)分析,闡述了信息不確定性度量方法、算術(shù)集成算子與幾何集成算子在模糊集與直覺(jué)模糊集的應(yīng)用現(xiàn)狀；2.從三角直覺(jué)模糊數(shù)的定義和算法入手,探討了TIFNs排序方法；介紹和總結(jié)了一些三角直覺(jué)模糊算術(shù)集結(jié)算子和幾何集結(jié)算子,提出了三角直覺(jué)模糊廣義有序加權(quán)平均算子和三角直覺(jué)模糊廣義混合加權(quán)平均算子,并對(duì)它們的重要性質(zhì)進(jìn)行了詳細(xì)的討論；3.考慮到?jīng)Q策者的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和判斷水平有限,給出了兩種解決不完全權(quán)重信息群決策問(wèn)題的新方法,第一種方法通過(guò)三角直覺(jué)模糊加權(quán)平均算子和三角直覺(jué)模糊廣義有序加權(quán)平均算子的集結(jié),得到每個(gè)方案的綜合屬性值,并建立多屬性群決策模型,再通過(guò)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解,得到屬性集的模糊測(cè)度和專家的權(quán)重,進(jìn)而得到方案的均值指數(shù),并給出各方案的排序結(jié)果；第二種方法是通過(guò)三角直覺(jué)模糊加權(quán)平均算子集結(jié)得到單個(gè)專家的綜合值,再通過(guò)多目標(biāo)規(guī)劃確定各屬性權(quán)重值,利用三角直覺(jué)模糊廣義混合加權(quán)平均算子,集結(jié)所有的專家綜合值,得到方案集的綜合值,最后得到方案的均值指數(shù),并給出各方案的排序結(jié)果。這使得決策結(jié)果與現(xiàn)實(shí)MAGDM問(wèn)題更加一致；4.將本文提出的方法一應(yīng)用到實(shí)際決策問(wèn)題,與文獻(xiàn)[57]的結(jié)果進(jìn)行了比較,說(shuō)明該方法的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：三角直覺(jué)模糊數(shù) 不完全信息 多屬性群決策 廣義混合加權(quán)平均算子
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O225
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與研究方法10-12
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容10-11
• 1.3.2 研究方法11-12
• 1.4 本文的創(chuàng)新之處12
• 1.5 本文主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排12-14
• 第二章 三角直覺(jué)模糊數(shù)的基本理論及算子14-23
• 2.1 三角直覺(jué)模糊數(shù)定義和運(yùn)算規(guī)則14-16
• 2.2 三角直覺(jué)模糊數(shù)的排序方法16-17
• 2.3 三角直覺(jué)模糊數(shù)的算術(shù)和幾何集成算子17-18
• 2.4 三角直覺(jué)模糊數(shù)的混合集成算子18-23
• 第三章 三角直覺(jué)模糊數(shù)MAGDM理論與方法23-33
• 3.1 多屬性群決策的問(wèn)題23
• 3.2 多屬性群決策的理論知識(shí)23-27
• 3.2.1 多屬性群決策指標(biāo)的分類23-25
• 3.2.2 指標(biāo)值的歸一化介紹25-26
• 3.2.3 指標(biāo)值的距離計(jì)算公式26-27
• 3.3 不完全權(quán)重信息的TIFN群決策新方法27-33
• 第四章 實(shí)例分析33-46
• 4.1 問(wèn)題背景描述33-35
• 4.2 不完全權(quán)重信息的TIFN群決策過(guò)程分析35-43
• 4.3 結(jié)果分析43-46
• 第五章 結(jié)論與展望46-48
• 5.1 結(jié)論46-47
• 5.2 展望47-48
• 參考文獻(xiàn)48-54
• 致謝54-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文55

【參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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本文編號(hào)：764670