语言型多属性群决策方法及其应用研究

发布时间：2017-03-22 12:06

  本文关键词：语言型多属性群决策方法及其应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在经济、社会和军事等诸多领域中，对一些复杂问题进行决策时，由于客观事物的复杂性及人类思维的模糊性，决策者在对诸如知识管理绩效、风险投资项目等进行方案评价时，难以用精确定量的形式进行判断，而运用“优”、“良”、“中”、“差”等自然语言形式进行判断，往往更加直观和方便。这类决策问题的特点是方案的属性值以自然语言形式给出，并且需要群体专家参与，称此类决策问题为语言型多属性群决策问题。因此，研究语言型多属性群决策问题具有重要的理论意义和实际应用价值。本文研究语言型多属性群决策问题，研究的主要内容如下： （1）研究一类属性值和属性权重信息均为已知且以语言评价信息形式给出的多属性群决策问题，提出了一种基于最小偏差和二元语义信息处理的主客观属性权重集成的决策分析方法。分析了基于最小偏差的属性权重求解方法的特点和优势，并给出了详细的决策分析步骤。通过算例分析中与一般方法的比较，说明该方法既能充分利用客观信息，又考虑到决策者的主观意愿，能够有效地减小决策群体意见的分歧，使决策结果更加合理。 （2）针对一类属性权重信息完全未知的语言多属性决策问题，本文利用专家给出的语言决策矩阵信息，计算专家群体对方案属性值的判断偏差，从而确定属性权重。基于这种思路，给出求解属性权重的公式。最后利用二元语义加权平均算子计算得到各方案的综合评价值。 （3）研究一类属性权重信息部分已知情况下的语言多属性决策问题，本文给出两种解决此类问题的方法。第一种方法是基于二元语义信息处理和TOPSIS的决策分析方法；第二种方法是基于线性规划模型和二元语义信息处理的多属性群决策方法。 （4）针对一类属性值和属性权重均为不确定语言型，即语言区间值，专家权重为确定语言型的不确定语言多属性群决策问题，引入心态指标，提出一种基于心态指标的二元语义多属性群决策方法。该方法能够较好地反映在实际的决策过程中，不同决策者由于自身条件和外界环境的不同而具有不同的决策心态。 （5）研究具有不同粒度语言评价信息的多属性群决策问题，分析目前常用的不同粒度语言信息的一致化方法。给出一种基于二元语义的不同粒度语言评价信息的一致化融合方法，并分析和证明其一些优良性质。针对一类属性值为多粒度不确定语言型、属性权重和专家权重均为确定语言型的多属性群决策问题，给出一种解决此类决策问题的方法和步骤，并通过案例分析说明方法的有效性和实用性。 （6）探讨交互式群决策的基本原理及方法，分析一般交互式群体决策过程中存在的局限性，提出一种改进的交互式群体决策流程。引入交互式语言多属性群决策问题，设计了交互式语言多属性群决策一致性指标，分析了语言多属性群决策的交互过程，并给出交互式群决策过程中专家权重的调整方法。在对交互式语言多属性群决策问题描述的基础上，提出交互式语言多属性群决策模型与算法，，最后通过案例分析说明本文方法的有效性。 （7）分析企业知识管理绩效评价模型和方法的研究现状，在国内外学者相关研究成果的基础上建立企业知识管理绩效评价指标体系，运用论文中提出的语言多属性群决策方法对企业知识管理绩效进行评价，设计了企业知识管理绩效评价问题的决策流程，给出了详细的决策求解过程。通过案例说明本文方法在实际决策中的应用价值。
【关键词】：语言多属性群决策 二元语义 不完全信息 不同粒度语言评价信息 交互式群决策 知识管理绩效评价
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要8-10
• Abstract10-12
• 致谢12-15
• 插图清单15-16
• 表格清单16-17
• 第一章 绪论17-28
• 1.1 问题的提出17-20
• 1.2 国内外研究现状20-26
• 1.2.1 多属性决策研究现状20-23
• 1.2.2 语言群体决策研究现状23-26
• 1.3 论文的研究内容26-27
• 1.4 论文的结构安排27-28
• 第二章 完全信息下的语言多属性群决策方法研究28-38
• 2.1 完全信息下的语言多属性群决策问题28-29
• 2.2 二元语义表示模型29-32
• 2.2.1 语言短语集29-30
• 2.2.2 二元语义相关定义30-31
• 2.2.3 二元语义的集成算子31-32
• 2.3 问题的描述32
• 2.4 决策方法与步骤32-34
• 2.5 算例分析34-36
• 2.6 本章小结36-38
• 第三章 不完全信息下的语言多属性群决策方法研究38-58
• 3.1 不完全信息下的语言多属性群决策问题38-39
• 3.2 属性权重信息未知情况下的语言多属性群决策方法39-47
• 3.2.1 属性权重信息完全未知情况下的语言多属性群决策方法39-42
• 3.2.2 属性权重信息部分已知情况下的语言多属性群决策方法42-47
• 3.3 专家判断信息不完全情况下的语言多属性群决策方法47-57
• 3.3.1 专家判断信息为语言区间数的多属性群决策方法47-48
• 3.3.2 预备知识48-50
• 3.3.3 问题的描述50-51
• 3.3.4 决策方法与步骤51-53
• 3.3.5 算例分析53-57
• 3.4 本章小结57-58
• 第四章 具有不同粒度语言评价信息的多属性群决策方法研究58-72
• 4.1 概述58-60
• 4.2 具有不同粒度不确定语言信息的多属性群决策问题的描述60-61
• 4.3 基于二元语义的不同粒度语言信息的一致化方法61-64
• 4.4 具有不同粒度不确定语言信息的多属性群决策方法64-66
• 4.5 算例分析66-71
• 4.6 本章小结71-72
• 第五章 交互式语言多属性群决策方法研究72-91
• 5.1 交互式语言多属性群决策问题72-74
• 5.2 交互式群决策的基本原理与方法74-76
• 5.3 交互式语言多属性群决策模型与算法76-86
• 5.3.1 问题的描述76-77
• 5.3.2 交互式语言多属性群决策模型和方法77-84
• 5.3.3 决策方法和步骤84-86
• 5.4 算例分析86-90
• 5.5 本章小结90-91
• 第六章 语言多属性群决策方法在企业知识管理绩效评价中的应用91-105
• 6.1 企业知识管理绩效评价模型和方法研究现状91-92
• 6.2 企业知识管理绩效评价指标体系的建立92-94
• 6.3 基于语言多属性群决策的企业知识管理绩效评价方法94-104
• 6.3.1 企业知识管理绩效评价问题的决策流程94-95
• 6.3.2 企业知识管理绩效评价问题的描述95-96
• 6.3.3 不同粒度语言评价信息的一致化96-98
• 6.3.4 确定属性的初始权重98
• 6.3.5 将不确定型语言决策矩阵转化为确定型语言决策矩阵98-99
• 6.3.6 交互式语言多属性群决策过程99-104
• 6.4 本章小结104-105
• 第七章 总结与展望105-107
• 7.1 论文总结105-106
• 7.2 展望106-107
• 参考文献107-116
• 在读期间的主要研究工作和发表的论文116-118

【参考文献】

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本文编号：261466