高效的評(píng)價(jià)和決策方法對(duì)于企業(yè)信息化起著至關(guān)重要的作用。評(píng)價(jià)決策過程可以被認(rèn)為是從完整或不完整信息的給定數(shù)據(jù)中選擇最佳方案或?qū)溥x方案進(jìn)行排序。然而評(píng)價(jià)和決策系統(tǒng)常常涉及到不確定性。區(qū)間值模糊軟集及區(qū)間值直覺模糊軟集是處理不確定和模糊數(shù)據(jù)的重要數(shù)學(xué)模型。本文針對(duì)決策過程中的不確定性,提出基于區(qū)間值模糊軟集及其擴(kuò)展模型的決策算法。實(shí)驗(yàn)及實(shí)例證明提出算法為決策者做出最優(yōu)選擇提供了高效實(shí)用的理論支撐。本文所做工作可以歸納為以下三個(gè)方面:(1)提出一種新的基于區(qū)間值模糊軟集的高效決策算法。Yang提出了基于區(qū)間值模糊軟集的決策算法,該算法通過生成每個(gè)對(duì)象的選擇值以及區(qū)間值模糊軟集的隸屬度得分,從而得到最優(yōu)選擇。然而該算法的算法復(fù)雜度較高,并且缺乏添加新對(duì)象的靈活性。因此,本文針對(duì)以上問題進(jìn)行改進(jìn),提出一種新的基于區(qū)間值模糊軟集的高效決策算法,與現(xiàn)有算法相比,提出算法有較低的算法復(fù)雜度并且考慮了新對(duì)象的擴(kuò)展。(2)提出一種基于不完備區(qū)間值直覺模糊軟集的填充算法。區(qū)間值直覺模糊軟集數(shù)據(jù)的缺失給有效地利用該模型帶來了一定的限制。本文針對(duì)這種現(xiàn)象提出了一種基于不完備的區(qū)間值直覺模糊軟集的數(shù)據(jù)填充算法,該...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖3-2與兩種算法相比提出算法的元素訪問數(shù)和執(zhí)行時(shí)間的改進(jìn)

第3章基于區(qū)間值模糊軟集的決策算法20圖3-130個(gè)數(shù)據(jù)集上3種方法元素訪問次數(shù)的比較圖3-2與兩種算法相比提出算法的元素訪問數(shù)和執(zhí)行時(shí)間的改進(jìn)3.5本章小結(jié)本章中首先對(duì)算法CVBDM和WDBA進(jìn)行簡(jiǎn)要分析和應(yīng)用，通過分析得出CVBDM和WDBA決策算法計(jì)算復(fù)雜度較高,并且沒有考....

圖3-130個(gè)數(shù)據(jù)集上3種方法元素訪問次數(shù)的比較

第3章基于區(qū)間值模糊軟集的決策算法20圖3-130個(gè)數(shù)據(jù)集上3種方法元素訪問次數(shù)的比較圖3-2與兩種算法相比提出算法的元素訪問數(shù)和執(zhí)行時(shí)間的改進(jìn)3.5本章小結(jié)本章中首先對(duì)算法CVBDM和WDBA進(jìn)行簡(jiǎn)要分析和應(yīng)用，通過分析得出CVBDM和WDBA決策算法計(jì)算復(fù)雜度較高,并且沒有考....

圖4-1兩種算法在30個(gè)數(shù)據(jù)集上元素訪問次數(shù)的比較

第4章新的基于區(qū)間值模糊軟集的決策算法41圖4-1兩種算法在30個(gè)數(shù)據(jù)集上元素訪問次數(shù)的比較表4-12兩種決策算法對(duì)比分析比較規(guī)則提出的算法基于水平軟集的區(qū)間值直覺模糊軟集決策算法能否決策能能（需給出iw）決策規(guī)則借助隸屬度與非隸屬度的轉(zhuǎn)化轉(zhuǎn)化成水平軟集決策結(jié)果一個(gè)三個(gè)決策結(jié)果是....

本文編號(hào)：3914721