本文關(guān)鍵詞：基于粒計(jì)算的多屬性群決策方法研究　出處：《山西大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：多屬性群決策問題大量存在于人類的生產(chǎn)實(shí)踐活動(dòng)中,是決策分析領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究?jī)?nèi)容.在當(dāng)今復(fù)雜的社會(huì)與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中,決策數(shù)據(jù)常包含著不確定的、模糊的、多視角的、多層次的信息,面對(duì)這些復(fù)雜的決策數(shù)據(jù),決策者不再滿足于傳統(tǒng)具有嚴(yán)格模型假設(shè)及較多主觀經(jīng)驗(yàn)判斷的函數(shù)及關(guān)系的模型與方法,而是希望讓實(shí)際的決策數(shù)據(jù)“說話”,通過分析與評(píng)估實(shí)際決策數(shù)據(jù),從中獲取有效決策信息并為復(fù)雜決策提供決策支持,這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策已成為現(xiàn)代決策分析理論和方法發(fā)展的新趨勢(shì).粒計(jì)算是一種模擬人類思考與解決問題的自然模式,是基于粒和粒間關(guān)系的數(shù)據(jù)分析及問題求解的新范式,并能夠?yàn)閺?fù)雜問題的滿意求解提供多粒度、多視角、多層次的描述、推理與求解策略.本文將粒計(jì)算求解機(jī)理引入多屬性群決策問題求解中,從決策因素的粒度分析、多粒度決策信息表達(dá)及多視角、多層次求解方法等方面展開深入的研究,獲得的主要研究成果和創(chuàng)新概括如下：(1)對(duì)決策相關(guān)要素進(jìn)行粒度分析與優(yōu)勢(shì)粒結(jié)構(gòu)構(gòu)建,為多屬性群決策問題的多粒度求解提供必要的形式表達(dá)基礎(chǔ).根據(jù)決策結(jié)果的形態(tài)將排序、分級(jí)與選擇任務(wù)進(jìn)行粒度序?qū)哟谓忉屌c分析；從不確定性程度方面揭示決策信息粒度變化機(jī)理及其在決策求解過程中的轉(zhuǎn)換關(guān)系；構(gòu)建決策對(duì)象集在不同決策表達(dá)形式下的優(yōu)勢(shì)粒結(jié)構(gòu);分析經(jīng)典集結(jié)算子由于反映數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)多寡形成的粒度序.(2)針對(duì)多粒度語言的語義尺度不一和轉(zhuǎn)換復(fù)雜問題,提出了一種基于先驗(yàn)標(biāo)度數(shù)據(jù)的多粒度語言規(guī)范化標(biāo)度方法.與其他多粒度語言標(biāo)度方法相比,規(guī)范化標(biāo)度方法在語義生成階段獲得具有相同尺度的語義,從而避免了多粒度語言計(jì)算中繁瑣的轉(zhuǎn)換過程,同時(shí)該方法也通過規(guī)范化標(biāo)度函數(shù)搭建了多粒度語言語義交流與通訊的橋梁.(3)將專家直覺粗粒度分級(jí)判斷引入決策求解過程,結(jié)合專家的多粒度語言偏好信息表達(dá),提出了一種基于優(yōu)勢(shì)粒結(jié)構(gòu)的多屬性群排序決策方法.該方法由優(yōu)勢(shì)粒結(jié)構(gòu)相似度刻畫專家的一致性權(quán)重,同時(shí)結(jié)合決策數(shù)據(jù)、粗粒度分級(jí)判斷與決策者的主觀偏好確定屬性權(quán)重.該模型將人類多粒度求解問題的思維與流程融入決策模型中,充分考慮專家的直覺粗粒度分級(jí)判斷,客觀地從決策數(shù)據(jù)中獲取更具解釋意義的決策指標(biāo)并得到有效可靠的決策結(jié)果.(4)將專家的方案對(duì)優(yōu)勢(shì)偏好引入決策過程,提出一種基于模糊信息粒的混合多屬性群決策方法.該方法進(jìn)一步將優(yōu)勢(shì)粒結(jié)構(gòu)相似度拓廣至模糊環(huán)境下從而確定與數(shù)據(jù)類型無關(guān)的通用專家權(quán)重,同時(shí)結(jié)合異質(zhì)決策數(shù)據(jù)、方案對(duì)優(yōu)勢(shì)偏好與決策者偏好確定有機(jī)結(jié)合主客觀信息的屬性權(quán)重,采用的模糊優(yōu)勢(shì)比較技術(shù)既方便了決策過程計(jì)算又獲得了豐富的決策信息,更易于在實(shí)際中推廣使用.(5)依據(jù)人類的參照決策思想,提出一種基于優(yōu)勢(shì)粒的混合型多屬性群分級(jí)決策方法.該方法不需要設(shè)定復(fù)雜、不易理解的閾值參數(shù),完全由決策數(shù)據(jù)所驅(qū)動(dòng),將對(duì)象與決策粒內(nèi)、外部樣例進(jìn)行優(yōu)勢(shì)度比較并構(gòu)造其分屬級(jí)別的決策證據(jù),多視角多層次地融合分級(jí)決策證據(jù)從而獲得客觀可信的群體分級(jí)決策結(jié)果.本文在多屬性群決策的多粒度、多視角與多層次求解方法研究方面取得了一系列的研究成果,這些成果為多屬性群決策問題提供全新的求解視角與解決途徑,進(jìn)一步豐富和發(fā)展多屬性群決策理論與方法.
【學(xué)位授予單位】：山西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O225

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本文編號(hào)：1309083