基于个体与协同信息的多指标决策方法研究

发布时间：2017-04-18 09:06

  本文关键词：基于个体与协同信息的多指标决策方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：多指标决策是指在考虑多个指标的情况下,选择最佳备选方案或进行方案排序的决策问题。在大量实际多指标决策问题中,由于主体(人、组织、智能主体)之间的协作交互行为产生了大量、丰富的协同信息,因此,在决策过程中,不仅需要考虑主体的个体表现信息,而且还需要考虑主体之间的协同表现信息。例如,新产品研发团队伙伴选择问题、项目团队成员选择问题、虚拟企业的伙伴选择问题等都需要考虑协同信息。目前,考虑个体与协同信息的多指标决策问题的研究已经引起了一些学者的关注,但是,已有的决策方法在协同信息的处理以及同时考虑个体和协同信息进行方案排序等方面还存在着一些不足之处,需要进一步的深入研究。因此,本文针对基于个体与协同信息的多指标决策问题,进一步研究决策分析方法。 本文在总结与分析国内外关于基于个体与协同信息的决策理论与方法的研究现状的基础上,对基于个体与协同信息的多指标决策问题进行了较为深入的研究。其研究目的和意义在于：在理论和方法层面,给出考虑协同均衡性的个体与协同信息的多指标决策方法,丰富和完善了基于个体与协同信息的决策方法的研究；在应用层面,基于给出的决策方法,对新产品研发团队成员选择的实际决策问题进行分析,验证本文给出方法的可行性和科学性。 本文主要完成了以下几方面的研究工作： (1)提出了协同均衡度的概念。已有的基于个体与协同信息的多指标决策方法在协同信息处理方面,只是考虑协同主体本身的中心协同优势,并没有考虑协同主体在协同其他主体时的协同均衡性表现,如果主体之间协同表现均衡,将有利于提高团队合作效率。因此,本文为了弥补已有方法在信息处理方面的局限,完善已有的决策分析方法,提出了协同均衡度的概念,为基于个体与协同信息的多指标决策方法研究奠定了基础。 (2)针对具有个体与协同信息的指标值为多种信息形式的多指标决策问题,从考虑协同均衡性的视角,提出了基于个体与协同信息的多指标决策方法。具体地,首先,对指标值为多种信息形式的多指标决策问题进行了描述；其次,将多种信息形式的个体指标评价值进行规范化,给出了个体信息的处理方法；然后,将多种信息形式的协同指标评价值进行规范化并对协同信息进行处理,在协同信息处理过程中,给出了协同均衡度的定义,在协同均衡度的基础上,提出了基于协同均衡度的协同信息处理方法；最后,给出备选方案的综合评价及方案排序方法。 (3)实例分析。通过A软件开发公司新产品研发团队成员选择问题的例子,将本文所研究的方法应用之,并说明了新产品研发团队成员选择方法的运算过程,验证了上述考虑协同均衡性的个体与协同信息的多指标决策方法的有效性和科学性。 本文在考虑协同均衡性的基础上,对基于个体与协同信息的多指标决策问题进行系统研究,不仅丰富了基于个体与协同信息的决策方法的研究成果,也为实际的决策问题提供了思路和指导。
【关键词】：多指标决策 个体信息 协同信息 协同均衡性 排序
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：C934;C931.1
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 绪论13-21
• 1.1 研究背景13-14
• 1.1.1 大量的现实决策问题需要考虑协同信息13-14
• 1.1.2 基于个体与协同信息的多指标决策方法研究的必要性14
• 1.2 问题的提出14-16
• 1.2.1 需要研究协同信息的处理与评价14-15
• 1.2.2 需要研究基于个体与协同信息的多指标决策方法15-16
• 1.3 研究目标、研究内容与研究意义16-17
• 1.3.1 研究目标16
• 1.3.2 研究内容16-17
• 1.3.3 研究意义17
• 1.4 研究思路与研究方法17-19
• 1.4.1 研究思路17-19
• 1.4.2 研究方法19
• 1.5 本文章节安排19-21
• 第2章 相关研究文献综述21-32
• 2.1 文献检索情况概述21-23
• 2.1.1 文献检索范围分析21
• 2.1.2 相关文献情况分析21-23
• 2.2 关于决策问题中使用的协同信息23-27
• 2.2.1 协同信息在实际决策问题中的主要作用23-24
• 2.2.2 现实决策问题中所考虑的协同信息24-27
• 2.3 关于考虑协同情形的决策分析方法27-29
• 2.3.1 多指标决策方法27-28
• 2.3.2 多目标优化方法28
• 2.3.3 人工智能方法28-29
• 2.3.4 其他方法29
• 2.4 已有研究成果的贡献与不足29-31
• 2.4.1 主要贡献29-30
• 2.4.2 不足之处30-31
• 2.5 对本文研究的主要启示31-32
• 第3章 基于个体与协同信息的决策问题描述及决策分析模型32-37
• 3.1 基于个体与协同信息的决策问题描述32-34
• 3.1.1 决策问题中的个体与协同信息32-33
• 3.1.2 个体与协同信息的评价矩阵33-34
• 3.2 基于个体与协同信息的决策分析模型34-36
• 3.2.1 决策问题的结构模型34-35
• 3.2.2 个体与协同信息的处理及集结模式35-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第4章 基于个体与协同信息的多指标决策方法37-57
• 4.1 预备知识37-40
• 4.1.1 模糊数37-39
• 4.1.2 语言变量39-40
• 4.1.3 区间数40
• 4.2 决策问题的描述40-43
• 4.3 决策方法43-55
• 4.3.1 个体信息的处理及评价44-47
• 4.3.2 基于协同均衡度的协同信息的处理及评价47-53
• 4.3.3 备选方案的综合评价及排序53-55
• 4.4 本章小结55-57
• 第5章 实例分析:A软件开发公司新产品研发团队成员选择57-71
• 5.1 应用背景介绍57-58
• 5.1.1 A软件开发公司概况57
• 5.1.2 公司进行新产品研发团队成员选择的动因分析57-58
• 5.2 新产品研发团队成员选择指标体系的构建58-60
• 5.2.1 成立专家委员会58
• 5.2.2 指标体系及权重的确定58-60
• 5.3 A软件开发公司新产品研发团队成员选择方法60-70
• 5.3.1 个体和协同指标信息的获取60-63
• 5.3.2 个体信息的处理及评价63-65
• 5.3.3 协同信息的处理及评价65-69
• 5.3.4 新产品研发团队候选成员的综合评价及选择69-70
• 5.4 本章小结70-71
• 第6章 结论与展望71-73
• 6.1 本文的主要结论71
• 6.2 本文的研究局限71-72
• 6.3 对后续研究工作的展望72-73
• 参考文献73-81
• 致谢81-82
• 作者简介82-83

【参考文献】

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本文编号：314505