本文關(guān)鍵詞：基于灰數(shù)信息的決策模型構(gòu)建及其應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)和社會的發(fā)展,決策環(huán)境變得越來越復(fù)雜,又由于實(shí)際問題的復(fù)雜性和不確定性以及人類認(rèn)識的局限性,獲取的決策信息通常是“部分信息已知、部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”,在這種情況下,被評價對象的取值通常為灰數(shù),把包含有灰數(shù)或一般模型與灰色模型相結(jié)合的決策問題稱為灰色決策問題。近年來含灰數(shù)信息的決策方法和模型取得了大量的研究成果,并已經(jīng)廣泛地應(yīng)用在社會、經(jīng)濟(jì)和軍事等領(lǐng)域,但仍存在一定向縱深拓展的研究空間。本文針對含灰數(shù)信息的多屬性決策問題,從屬性集的差異性和關(guān)聯(lián)性、權(quán)重的辨析度、風(fēng)險性決策、信息融合方面進(jìn)行了研究,為灰色決策技術(shù)提供新思路、新方法,拓展了灰色決策技術(shù)的應(yīng)用范圍,豐富和完善灰色決策體系。本文的研究主要分為以下四個部分:(1)區(qū)間灰數(shù)信息下的多屬性決策問題研究。首先針對屬性集間的差異性,提出了灰軟集的概念,建立了基于灰軟集的建模方法并證明了合成屬性的權(quán)重;其次,考慮屬性集的關(guān)聯(lián)性,提出了區(qū)間灰數(shù)關(guān)于灰度的離散Choquet積分,并研究了其性質(zhì),建立了基于區(qū)間灰數(shù)Choquet積分的優(yōu)化模型;最后,針對區(qū)間灰數(shù)信息下的風(fēng)險性決策問題,結(jié)合隨機(jī)占優(yōu)的思想將TODIM方法引入到區(qū)間灰數(shù)信息下的多屬性決策問題中,分析了經(jīng)典TODIM方法的不足,提出了一種改進(jìn)的TODIM方法。(2)三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)信息下的多屬性決策問題研究。首先結(jié)合經(jīng)典灰色關(guān)聯(lián)分析的特點(diǎn),定義了方案與最優(yōu)理想效果向量的灰色相對關(guān)聯(lián)系數(shù),建立了基于灰關(guān)聯(lián)熵的多屬性灰靶決策方法;其次,定義了方案在某屬性下與靶心和靶界點(diǎn)的點(diǎn)靶心距,利用D-S證據(jù)理論建立了基于點(diǎn)靶心距的優(yōu)化模型,降低了決策結(jié)果的不確定性;第三,定義了方案與臨界效果向量的灰色相對關(guān)聯(lián)系數(shù),構(gòu)建了基于灰色相對關(guān)聯(lián)系數(shù)的前景價值函數(shù),建立了方案綜合灰色前景關(guān)聯(lián)值最大化的多屬性優(yōu)化模型求解最優(yōu)權(quán)向量;最后,針對熵權(quán)下屬性客觀權(quán)重分辨率不高的問題,提出了基于調(diào)節(jié)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化判斷矩陣處理方法,并建立了最優(yōu)化熵模型確定屬性客觀權(quán)重;采用均值面積法將指標(biāo)主觀權(quán)重轉(zhuǎn)化為實(shí)數(shù),再利用D-S合成法則將主觀權(quán)重和客觀賦權(quán)重進(jìn)行集成得到綜合權(quán)重,建立了基于調(diào)節(jié)系數(shù)的多屬性決策方法。(3)灰數(shù)信息下的風(fēng)險型動態(tài)多屬性決策問題研究。首先針對屬性值為區(qū)間灰數(shù)的風(fēng)險型動態(tài)多屬性決策問題,利用熵和時間度建立了確定時間權(quán)重的優(yōu)化模型;考慮決策者風(fēng)險態(tài)度對決策的影響,構(gòu)建了以兩兩方案互為參考點(diǎn)的多目標(biāo)優(yōu)化模型求解屬性權(quán)重,建立了區(qū)間灰數(shù)信息下的風(fēng)險型動態(tài)決策模型;其次針對屬性值為三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的動態(tài)多屬性決策問題,考慮以往的三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的距離公式不能體現(xiàn)三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)重心點(diǎn)的特征以決策者面對風(fēng)險時的風(fēng)險偏好,提出新的三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的距離測度;鑒于被評價對象在時序上的差異信息和波動性,建立了基于方差和時間度的確定時間權(quán)重的優(yōu)化模型;以兩兩方案互為參考點(diǎn)確定了前景價值函數(shù),并構(gòu)建方案綜合前景值最大化的優(yōu)化模型求解最優(yōu)權(quán)向量,建立了三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)信息下的動態(tài)風(fēng)險性決策模型。(4)以改進(jìn)的TODIM方法為基本工具,研究了蘇南五市的霧霾天氣的評估問題,依據(jù)評估結(jié)果從數(shù)據(jù)、空氣質(zhì)量狀況、霧霾的主要來源分析了評價結(jié)果的合理性,為霧霾天氣的治理提供理論依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：區(qū)間灰數(shù) 三參數(shù)區(qū)間灰數(shù) 屬性集差異性 屬性集關(guān)聯(lián)性 TODIM方法 分辨率 時間度
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：N941.5;O225
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-27
• 1.1 選題背景與研究意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-22
• 1.2.1 區(qū)間灰數(shù)和三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)15-16
• 1.2.2 屬性間的差異性和關(guān)聯(lián)性16-18
• 1.2.3 灰靶決策方法18-19
• 1.2.4 風(fēng)險型決策方法19-21
• 1.2.5 動態(tài)決策方法21-22
• 1.3 研究內(nèi)容、研究方法及技術(shù)路線22-26
• 1.3.1 研究內(nèi)容22-23
• 1.3.2 研究方法和技術(shù)路線23-26
• 1.4 本章小結(jié)26-27
• 第二章 基本理論27-35
• 2.1 區(qū)間灰數(shù)和三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)27-30
• 2.2 D-S證據(jù)理論30-31
• 2.3 前景理論31-32
• 2.4 Choquet積分32-33
• 2.5 軟集33-34
• 2.6 本章小結(jié)34-35
• 第三章 區(qū)間灰數(shù)信息下的多屬性決策模型35-59
• 3.1 引言35-36
• 3.2 基于灰軟集的區(qū)間灰數(shù)多屬性決策模型36-44
• 3.2.1 新區(qū)間灰數(shù)的距離36-37
• 3.2.2 灰軟集的概念37-38
• 3.2.3 決策模型的構(gòu)建38-41
• 3.2.4 算例分析41-44
• 3.3 基于Choquet積分的區(qū)間灰數(shù)多屬性決策模型44-51
• 3.3.1 灰測度及灰Choquet積分44-47
• 3.3.2 決策模型的構(gòu)建47-49
• 3.3.3 算例分析49-51
• 3.4 基于改進(jìn)的TODIM方法的區(qū)間灰數(shù)多屬性決策模型51-58
• 3.4.1 決策模型的構(gòu)建51-56
• 3.4.1.1 經(jīng)典的TODIM方法52-53
• 3.4.1.2 改進(jìn)的TODIM方法53-56
• 3.4.2 算例分析56-58
• 3.5 本章小結(jié)58-59
• 第四章 三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)信息下的多屬性決策模型59-77
• 4.1 引言59
• 4.2 基于灰關(guān)聯(lián)熵的多屬性灰靶決策模型59-63
• 4.2.1 決策模型的構(gòu)建59-62
• 4.2.2 算例分析62-63
• 4.3 基于D-S證據(jù)理論的多屬性決策模型63-66
• 4.3.1 決策模型的構(gòu)建63-64
• 4.3.2 算例分析64-66
• 4.4 基于灰色前景關(guān)聯(lián)的多屬性決策模型66-71
• 4.4.1 決策模型的構(gòu)建66-68
• 4.4.2 算例分析68-71
• 4.5 基于調(diào)節(jié)系數(shù)的多屬性灰靶決策模型71-75
• 4.5.1 決策模型的構(gòu)建71-73
• 4.5.2 算例分析73-75
• 4.6 本章小結(jié)75-77
• 第五章 灰數(shù)信息下的風(fēng)險型動態(tài)多屬性決策模型77-93
• 5.1 引言77
• 5.2 區(qū)間灰數(shù)信息下的風(fēng)險型動態(tài)多屬性決策模型77-85
• 5.2.1 決策模型的構(gòu)建77-81
• 5.2.1.1 時間權(quán)重的確定78-80
• 5.2.1.2 屬性權(quán)重的確定80-81
• 5.2.2 案例分析81-85
• 5.3 三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)信息下的風(fēng)險型動態(tài)多屬性決策模型85-92
• 5.3.1 新三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的距離85-86
• 5.3.2 決策模型的構(gòu)建86-88
• 5.3.2.1 時間權(quán)重的確定86-87
• 5.3.2.2 屬性權(quán)重的確定87-88
• 5.3.3 案例分析88-92
• 5.4 本章小結(jié)92-93
• 第六章 蘇南五市霧霾天氣評估分析93-102
• 6.1 研究背景93-94
• 6.2 蘇南五市霧霾天氣評估分析94-100
• 6.2.1 霧霾研究的現(xiàn)狀及分析94-95
• 6.2.2 基于改進(jìn)的TODIM方法的蘇南五市霧霾天氣評估分析95-100
• 6.2.2.1 指標(biāo)的選擇及數(shù)據(jù)的處理95-96
• 6.2.2.2 評價過程96
• 6.2.2.3 評價分析96-100
• 6.3 本章小結(jié)100-102
• 第七章 結(jié)論與展望102-104
• 7.1 研究結(jié)論102-103
• 7.2 研究展望103-104
• 參考文獻(xiàn)104-114
• 致謝114-115
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文115-116

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1 王娜;三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的決策和預(yù)測方法研究[D];河南農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

2 王丹丹;基于灰數(shù)的隨機(jī)決策方法及應(yīng)用研究[D];中南大學(xué);2013年

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  本文關(guān)鍵詞：基于灰數(shù)信息的決策模型構(gòu)建及其應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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