第一章緒論

1.1研究背景

當(dāng)今世界的飛速發(fā)展,使得實(shí)際中的不確定性呈快速増長趨勢。由于有限理性、決策信息缺乏、不確定性等的限制,個(gè)人越來越難以勝任實(shí)際決策,取而代之的是采用群體決策方式進(jìn)行決策。群決策理論與方法是建立在行為科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、管理科學(xué)、信息科學(xué)、數(shù)學(xué)、人工智能及社會(huì)學(xué)、也理學(xué)等領(lǐng)域的一門綜合學(xué)科,并被廣泛應(yīng)用在政治、經(jīng)濟(jì)、軍事、科技等方面,可用于解決供應(yīng)商選擇、旅游目的地評(píng)價(jià)等各種具體的決策問題。它主要研究的是如何基于一定的決策準(zhǔn)則,將群體成員的偏好集結(jié)成單一的群體偏好的過程。Hwang在1987年指出,群決策就是把不同成員關(guān)于方案的偏好按照某種規(guī)則集結(jié)成為決策群體的一致或妥協(xié)的群體偏好序。

現(xiàn)在的群決策主要包括確定型群決策和不確定型群決策兩大類。確定型群決策的研究已較完善,且確定型群決策在現(xiàn)實(shí)生活里也并非普遍存在。在客觀世界里,由于信息的復(fù)雜性和不準(zhǔn)確性,人類認(rèn)知的局限性和思維的模糊性,導(dǎo)致了決策數(shù)據(jù)質(zhì)量低下或部分缺失,使得人類對客觀世界的認(rèn)知不滿定性日益顯性化,決策者很難用精確數(shù)表達(dá)自己的偏好信息,因此,不確定型群決策問題在當(dāng)前決策中最為常見。我國學(xué)者劉寶礎(chǔ)指出,不確定性是客觀事物聯(lián)系和發(fā)展過程中無序的、模糊的、近似的屬性和分類。目前,不確定型群決策研究主要集中在模糊型群決策、語言型群決策、缺失型群決策三類上,而同時(shí)包含有模糊型信息和語言型信息的決策是一種不確定型的混合多屬性群決策問題。

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1.2研究內(nèi)容

鑒于不確定型信息表達(dá)方式和混合型信息是目前多屬性群決策問題的主要特點(diǎn),本文將進(jìn)一步豐富和完善不確定環(huán)境下的多屬性決策理論與方法和混合型群決策理論與方法,具體研究的內(nèi)容表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面。

(1)首先,本文在直覺模糊數(shù)(包含區(qū)間直覺模糊數(shù))和猶豫模糊數(shù)兩種不確定型決策環(huán)境下,研究一系列新型的集成算子:誘導(dǎo)型混合集成算子。算子不僅能夠同時(shí)考慮位置權(quán)重信息和與數(shù)據(jù)本身相關(guān)的權(quán)重信息,而且加入能夠體現(xiàn)不同決策者偏好信息的誘導(dǎo)變量,綜合考慮并全面利用決策信息,得到相對科學(xué)合理的決策結(jié)果。并從理論方面證明了算子滿足的相關(guān)性質(zhì),且該集成算子能夠退化成其他各種類型的集成算子;其次,在確定誘導(dǎo)變量時(shí),基于不同決策者提供的最優(yōu)解集和最劣解集,引入TOPSIS方法,計(jì)算評(píng)價(jià)值與決策者偏好值么間的距離,從而確定不同決策者的誘導(dǎo)變量,簡單易行,且充分體現(xiàn)決策者偏好。最后,應(yīng)用在應(yīng)急預(yù)案選擇的實(shí)際問題中。

(2)首先,在直覺模糊數(shù)(包括區(qū)間直覺模糊數(shù))環(huán)境下,提出了屬性值之間存在power支持度的廣義power集成算子。在確定與廣義power集成算子相關(guān)的支持度權(quán)重時(shí),從直覺模糊數(shù)本身所具有的特點(diǎn)出發(fā),綜合考慮兩方面因素:(1)個(gè)體評(píng)價(jià)值與最模糊的直覺模糊數(shù)或區(qū)間直覺模糊數(shù)之間的差異性;(2)個(gè)體評(píng)價(jià)值之間的支持度。與最模糊數(shù)間的差異能夠體現(xiàn)決策信息本身的有效性,與其他個(gè)體評(píng)價(jià)值之間的差異性能夠反映其他信息對該信息的支持程度。其次,在猶豫模糊數(shù)的決策環(huán)境下,定義了廣義power混合集成算子。算子考量屬性之間的支持度,并非屬性值之間的支持度。通過融合混合集成算子,考慮屬性值之間的支持度,同時(shí)加入位置權(quán)重信息,能夠用于處理更加復(fù)雜的決策問題。最后,通過應(yīng)急疏散過程中救援路線的選擇,驗(yàn)證了兩種算子在處理實(shí)際問題時(shí)的必要性和有效性。

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第二章不確定型誘導(dǎo)混合集成子

2.1問題的提出 

城市突發(fā)事件具有突發(fā)性、破壞性、擴(kuò)散性、不確定性等特點(diǎn),若沒有及時(shí)適當(dāng)?shù)奶幚?突發(fā)事件有可能演變成為更具破壞性的災(zāi)難,導(dǎo)致更大程度的損失。因此,當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生時(shí),決策者必須在相對短的時(shí)間里作出有效科學(xué)的應(yīng)急決策,從而最大程度的降低突發(fā)事件所造成的損失。相關(guān)文獻(xiàn)表明,基于科學(xué)應(yīng)急預(yù)案的應(yīng)急決策方法可以使決策者在緊急狀態(tài)下的決策時(shí)間縮短60%左右,決策效果也明顯的提高�？梢�,應(yīng)急預(yù)案的選擇是處理城市突發(fā)事件的第一步,也是關(guān)鍵的一步。應(yīng)急預(yù)案的選擇一般牽涉到不同主體對多個(gè)預(yù)案和多個(gè)屬性的綜合評(píng)估,是典型的多屬性群決策問題。由于實(shí)際決策環(huán)境的復(fù)雜性和不確定性,獲得的信息通常是模糊的,且在對應(yīng)急預(yù)案的選擇問題中,不同決策主體或部門的經(jīng)驗(yàn)對城市突發(fā)事件的初期處理是至關(guān)重要的。如何在不確定決策環(huán)境下,構(gòu)建一種能夠充分考慮相關(guān)決策部門偏好的應(yīng)急預(yù)案選擇模型,是本章研究的出發(fā)點(diǎn)�；诩Y(jié)算子的多屬性群決策方法是目前處理多屬性群決策問題的重要手段之一,而誘導(dǎo)型集成算子作為一種能夠反映決策者偏好的特殊集成算子,能夠有效應(yīng)對包含偏好信息的多屬性群決策問題。

誘導(dǎo)型集成算子作為一種拓展型集成算子,特點(diǎn)即在于能夠通過誘導(dǎo)變量這種特殊向量體現(xiàn)決策者偏好。誘導(dǎo)向量是一種與決策元素值本身大小無關(guān)的排序變量基于誘導(dǎo)向量的集結(jié)算子可以用來處理更復(fù)雜的決策環(huán)境,近年來被推廣到模糊數(shù)和語言型等多種決策環(huán)境里。針對誘導(dǎo)變量的確定方法,Merigo等人基于評(píng)價(jià)值的重要性或是評(píng)價(jià)信息間的一致性確定誘導(dǎo)向量。Garmendi等人采用模糊性和不確定性測度作為誘導(dǎo)向量。這些方法都未能體現(xiàn)出決策者的個(gè)人偏好。在實(shí)際生活中,如選擇旅游城市,并不是氣溫越高的地方就越有吸引力,這取決于旅游者的偏好,有人喜歡寒冷的地方,有人喜歡炎熱的地方,或是按照大多數(shù)人的喜好,更偏向于溫暖的城市。同樣的,對于應(yīng)急預(yù)案的選擇問題,相關(guān)決策部門也會(huì)根據(jù)自身的經(jīng)驗(yàn)對應(yīng)急預(yù)案進(jìn)行評(píng)價(jià)和判斷。

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2.2混合型不痛定多屬性群決策問西描述

群決策作為一個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域,可將多個(gè)決策者的關(guān)于方案集合中方案的偏好按照某種規(guī)則集結(jié)為決策群體的一致或妥協(xié)的群體偏好序。在現(xiàn)實(shí)中,由于不同決策者信息掌握的不對稱性,可能無法給出精確的評(píng)價(jià)值。同時(shí),對方案屬性的評(píng)估往往也存在定量和定性兩種形式,對諸如人的綜合素質(zhì)、武器裝備的性能,工程項(xiàng)目、企業(yè)合作伙伴的選擇等決策對象進(jìn)行評(píng)估時(shí)往往以自然語言形式來表達(dá),而對諸如項(xiàng)目實(shí)施的費(fèi)用、收益、時(shí)間等決策對象進(jìn)行評(píng)估時(shí)則會(huì)采用實(shí)數(shù)、區(qū)間數(shù)、王角模糊數(shù)、直覺模糊數(shù)、區(qū)間直覺模糊數(shù)等定量形式來表達(dá)。在多個(gè)決策者對多個(gè)方案的多個(gè)屬性評(píng)價(jià)時(shí),且同時(shí)采用語言粒度、直覺模糊數(shù)、區(qū)間直覺模糊數(shù)等不同形式來評(píng)價(jià)指標(biāo),即構(gòu)成了基于混合型評(píng)決策矩陣的混合型多屬性群決策問題。

混合型多屬性群決策問題中的混合型決策矩陣-般分為三種情況。第一種是群體里的多個(gè)決策者根據(jù)自己的偏好,采用不同的形式對方案屬性值進(jìn)行評(píng)價(jià),如實(shí)數(shù)、區(qū)間數(shù)、語言型等。這種情況下,就某個(gè)決策者而言,他給出的個(gè)體混合型決策矩陣中的評(píng)價(jià)值是同一種形式的,不同決策者的個(gè)體混合型決策矩陣的形式是不同的。第二種是根據(jù)各屬性的特點(diǎn)給出不同形式的評(píng)價(jià)值。如時(shí)間、成本等定量指標(biāo)以定量的形式給出,質(zhì)量、效率等定性指標(biāo)以定性的形式給出。這種情況下同一個(gè)矩陣?yán)镏辽儆袃蓚�(gè)屬性值的表達(dá)形式是不同的,但是每個(gè)專家針對同一種屬性給出的評(píng)價(jià)值的形式是相同的。第三種類型單個(gè)混合型決策矩陣中的屬性值形式不同,同時(shí)不同個(gè)體間的矩陣形式也是不同的。這種情況在實(shí)際中一般存在的可能想較少,也相對不科學(xué)。本章主要針對第二種類型的混合型決策矩陣的多屬性群決策方法展開研究。

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第三章不確定型誘導(dǎo)泥合集成算子.............19

3.1問題的提出.............19

3.2相關(guān)集結(jié)算子介紹...........20

第四章不確定型廣義power集成算子............47

4.1問題的提出.............47

4.2Power集成算子.............48

第五章一種基于熵的直覺模棚多屬性群決策方法..............69

5.1問題的提出................69

5.2直覺模糊熵測度..............70

第七章基于交互式混合型不確定群決策橫型的城市應(yīng)急保障體系評(píng)價(jià)研究

7.1城市應(yīng)急保障體系評(píng)價(jià)指標(biāo)

自從美國的9.11事件發(fā)生以來,應(yīng)急管理問題已成為了全世界關(guān)注的焦點(diǎn)。大到恐怖襲擊、地震、海嘯、規(guī)風(fēng)等破壞性的自然災(zāi)害,小到一個(gè)企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī),都關(guān)系到應(yīng)急管理問題。到目前為止,應(yīng)急管理尚無一個(gè)統(tǒng)一的定義。George D.Haddow和JaneA.Bullock將應(yīng)急管理看作是規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的一種科學(xué)處理過程,包括在自然災(zāi)害或人為災(zāi)害發(fā)生時(shí)的災(zāi)前預(yù)警準(zhǔn)備、災(zāi)難響應(yīng)、災(zāi)難處理和社會(huì)重建等。Leiji等人把應(yīng)急管理作為一種過程,目的是為了降低事故危害,優(yōu)化決策制訂,分析突發(fā)事件、過程和結(jié)果產(chǎn)生的原因,有效整合全社會(huì)相關(guān)資源預(yù)警、控制和應(yīng)對災(zāi)難。近年來,應(yīng)急管理多指的是應(yīng)急管理體系,是-種復(fù)合的應(yīng)急管理保障體系,它對某領(lǐng)域內(nèi)可能出現(xiàn)的突發(fā)事件作好預(yù)防工作,為突發(fā)事件預(yù)兆出現(xiàn)時(shí)做好準(zhǔn)備,在突發(fā)事件發(fā)生后做好處理工作。

以美國的公共衛(wèi)生突發(fā)事件應(yīng)對系統(tǒng)為例加以解釋。美國公共衛(wèi)生突發(fā)事件應(yīng)對系統(tǒng)主要包括3個(gè)系統(tǒng),分別是美國疾病控制和預(yù)防中屯、,衛(wèi)生資源和服務(wù)部,城市醫(yī)療應(yīng)對系統(tǒng)。該應(yīng)急管理系統(tǒng)通過地方的執(zhí)法部門、消防部門、自然災(zāi)害部門、醫(yī)院、公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)和其他現(xiàn)場應(yīng)對人員(如消防員、救護(hù)人員等)之間的協(xié)作與互動(dòng),實(shí)現(xiàn)突發(fā)事件的快速處理。整個(gè)系統(tǒng)在處理突發(fā)事件時(shí)是閑環(huán)的,也是環(huán)環(huán)相扣,互相支持和聯(lián)動(dòng)的。因此,對一個(gè)完整的城市應(yīng)急保障體系的評(píng)價(jià)也應(yīng)該是來自多部門多側(cè)面的綜合測評(píng),而并非單一指標(biāo)能夠衡量。

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第八章結(jié)論與展望

8.1論文的結(jié)論

本文對不確定性決策環(huán)境下的多屬性決策和群決策問題進(jìn)行了相關(guān)的研究和總結(jié),并將方法應(yīng)用于解決城市突發(fā)事件應(yīng)急管理中的一系列相關(guān)問題。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)可以概括為下幾點(diǎn):

(1)針對有決策者偏好和屬性間存在關(guān)聯(lián)性的兩類決策問題,在不確定性決策環(huán)境下研究相關(guān)的集結(jié)算子

以直覺模糊數(shù)(包括區(qū)間直覺模糊數(shù))和猶豫模糊數(shù)兩種形式為例,研究了誘導(dǎo)型海合集成算子和廣義power集成算子兩類算子。第一類誘導(dǎo)型混合集成算子能夠同時(shí)綜合考慮與屬性值相關(guān)的權(quán)重向量、位置向量和誘導(dǎo)向量三方面的信息,同時(shí)提出了一種TOPSIS確定誘導(dǎo)變量的方法,能夠充分體現(xiàn)決策者偏好信息,同時(shí)能夠涵蓋決策者無偏好惰況,能夠用于處理更加復(fù)雜的決策問題,充分的利用決策信息。第二類廣義power集成算子,從兩個(gè)方面考慮與power算子相關(guān)的支持度權(quán)重向量。在直覺模糊數(shù)的決策環(huán)境下,利用屬性值之間的支持度和屬性值本身的信息有效性兩方面信息確定power算子的權(quán)重向量;在猶豫模糊數(shù)的決策環(huán)境下,基于屬性本身性質(zhì)間的相互支持度確定power算子的權(quán)重向量,同時(shí)融合位置權(quán)重向量,提出了廣義power猶豫模糊混合集成算子。這兩種情況均可拓展到不同形式的不確定性和模糊性決策環(huán)境中,并且通過突發(fā)事件應(yīng)急處理中的實(shí)際存在性驗(yàn)證了算子所要解決的特殊決策問題的必要性和有效性,兩類算子也可以進(jìn)一步推廣到其他實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域中。

(2)由語言型和模糊信息構(gòu)成的新型混合型不確定多屬性群決策方法研究

針對多粒度語言型、直覺模糊數(shù)、區(qū)間直覺模糊數(shù)三種形式的混合型多屬性群決策問題,提出了兩種具有代表性的決策方法。首先,基于直覺模糊數(shù)和區(qū)間直覺模糊數(shù)中所包含的模糊度更適爸表達(dá)語言信息,定義了不同粒度的語言信息到直覺模糊數(shù)和區(qū)間直覺模糊數(shù)的轉(zhuǎn)化函數(shù),同時(shí)證明了轉(zhuǎn)化函數(shù)的相關(guān)性質(zhì)和轉(zhuǎn)化結(jié)果的含理性、有效性�；趯⒄Z言信息歸一化到區(qū)間直覺模糊數(shù)的方法即為第一種處理方法,存在著一定的信息損失,但是能夠考慮多種信息,如專家權(quán)重和屬性權(quán)重信息,也能夠基于評(píng)價(jià)信息采用不同的決策方法。第二種處理方法將多個(gè)混合型評(píng)價(jià)矩陣直接融合成為混合型猶豫模糊評(píng)價(jià)矩陣,然后采用TOPSIS方法直接得到排序結(jié)果。方法簡單快速,且存在較少的信息損失,但是不能充分利用中間信息,也很難充分考慮決策者偏好。根據(jù)實(shí)際需要處理的決策問題的不同,可決定采用的處理方法。兩種典型的決策方法為混合型群決策問題提供了更多的手段和方向。

參考文獻(xiàn)（略）