本文關(guān)鍵詞：基于直覺模糊信息的多屬性決策理論與應(yīng)用研究

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【摘要】：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的日益復(fù)雜性和不確定性的增加,決策者在處理決策問題時(shí)常存在著不同程度的猶豫或表現(xiàn)出一定程度的知識(shí)缺乏,直覺模糊集通過增加一個(gè)非隸屬度參數(shù)可以很好地刻畫決策過程中的猶豫信息。相比模糊集,直覺模糊集能夠更加細(xì)膩地刻畫客觀世界的模糊本質(zhì),因而其在處理模糊性和不確定性等方面具有更大靈活性和實(shí)用性,在決策領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。雖然直覺模糊多屬性決策的研究已經(jīng)取得了一些成果,但還存在著很多需要改進(jìn)和深入研究的問題。本文通過改進(jìn)現(xiàn)有模糊熵測(cè)度,提出了針對(duì)直覺模糊集和區(qū)間直覺模糊集的相似度測(cè)度,對(duì)現(xiàn)有的直覺模糊排序函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),將其運(yùn)用到考慮決策者行為因素的直覺模糊多屬性決策應(yīng)用中。具體地,本論文的主要研究工作如下：(1)直覺模糊熵測(cè)度問題研究及其在多屬性決策中的應(yīng)用。分析了現(xiàn)有的直覺模糊熵存在的不足之處,針對(duì)直覺模糊集和區(qū)間直覺模糊集分別提出了改進(jìn)的熵測(cè)度,不但考慮了隸屬度與非隸屬度偏差的絕對(duì)值,還考慮了猶豫度對(duì)直覺模糊集模糊性的影響。對(duì)于多屬性決策問題中屬性權(quán)重信息完全未知和部分已知情形,分別提出權(quán)重確定的熵權(quán)法和通過建立最小化熵優(yōu)化模型求解最優(yōu)權(quán)重,進(jìn)而提出了直覺模糊多屬性決策的折中比值法。應(yīng)用例子說明了方法的有效性和可行性。(2)直覺模糊相似度問題研究及其在多屬性決策中的應(yīng)用。分析了現(xiàn)有的直覺模糊相似度測(cè)度存在的不足之處,針對(duì)直覺模糊集和區(qū)間直覺模糊集分別提出了改進(jìn)的的相似度測(cè)度,同時(shí)考慮了隸屬度、非隸屬度和中值點(diǎn)對(duì)直覺模糊集或區(qū)間直覺模糊集相似程度的影響。對(duì)于多屬性決策問題中屬性權(quán)重信息完全未知和部分已知情形,分別提出權(quán)重確定的最大化偏差法和通過建立最大化相似度優(yōu)化模型求解最優(yōu)權(quán)重,進(jìn)而提出了直覺模糊多屬性決策的綜合相似度法。應(yīng)用例子說明了方法的有效性和可行性。(3)直覺模糊數(shù)排序函數(shù)問題研究及其在多屬性決策中的應(yīng)用。通過分析現(xiàn)有直覺模糊排序函數(shù)的不足之處,針對(duì)直覺模糊數(shù)、區(qū)間直覺模糊數(shù)和直覺梯形模糊數(shù)分別提出了相應(yīng)的改進(jìn)的排序函數(shù)。其中直覺模糊數(shù)和區(qū)間直覺模糊數(shù)的排序函數(shù)同時(shí)考慮了信息量和可靠性兩方面的同時(shí)結(jié)合了TOPSIS的思想,能夠較好的給出模糊數(shù)的排序；對(duì)于直覺梯形模糊數(shù)排序函數(shù)的研究,通過引入一個(gè)心態(tài)指標(biāo)因子來刻畫決策者的心態(tài)行為,較好的反映了決策過程的實(shí)際過程；并基于以上提出的排序函數(shù),給出了基于排序函數(shù)的屬性權(quán)重確定方法和多屬性決策方法。應(yīng)用例子說明了方法的有效性和可行性。(4)考慮決策者行為因素的直覺模糊多屬性決策研究與應(yīng)用。將前景理論和交互式多準(zhǔn)則(TODIM)決策法引入到直覺梯形模糊數(shù)型多屬性決策問題。針對(duì)參數(shù)型直覺梯形模糊數(shù),先定義了一類新的參數(shù)型直覺模糊數(shù)的距離公式,然后提出了一種考慮決策者心態(tài)行為的模糊數(shù)排序函數(shù),進(jìn)而將TODIM推廣到屬性評(píng)估值為參數(shù)型直覺梯形模糊數(shù)的多屬性決策問題中。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于在決策過程中可以考慮決策者的心態(tài)以及決策者對(duì)收益和損失的感知價(jià)值,使決策過程更加符合客觀實(shí)際情形,并通過應(yīng)用實(shí)例說明了方法的有效性和實(shí)用性；針對(duì)廣義直覺梯形模糊數(shù),提出了一類基于前景理論的多屬性決策方法。根據(jù)直覺梯形模糊數(shù)的距離公式給出了直覺梯形模糊數(shù)的前景價(jià)值函數(shù),通過將正、負(fù)理想方案作為參考方案對(duì)“收益”與“損失”采用不同的處理方式,使決策者能夠得出更加準(zhǔn)確的決策權(quán)重�；谇熬袄碚摪l(fā)展的直覺模糊多屬性決策方法具有概念清晰、計(jì)算過程簡(jiǎn)單并易于軟件實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn),具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：C934

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