基于直觉正态模糊数的多准则决策方法决究

发布时间：2017-03-22 23:02

  本文关键词：基于直觉正态模糊数的多准则决策方法决究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：社会经济生活中存在着大量的模糊多准则决策问题。直觉模糊多准则决策问题作为其中一个重要的部分,许多学者对其进行了研究并提出了相应的决策方法。但是已有的研究较难有效地解决一类决策问题,就是包含服从正态分布信息的决策问题。而现实生活中存在着大量的服从正态分布的自然现象和社会现象,所以针对此类问题进行研究具有重要意义。 本文在前人研究成果的基础上,结合正态模糊数的概念,给出了直觉正态模糊数的定义及相关概念,同时针对准则值为直觉正态模糊数的多准则决策问题进行了研究并给出了相应的决策方法,最后将这些研究成果运用到了股票投资价值的评价分析中。主要研究成果如下： (1)定义了直觉正态模糊数及其运算法则、记分函数、相似测度和欧几里得距离公式,并对运算法则与距离公式的相关性质进行了证明。在此基础上,定义了三类集结算子,分别为直觉正态模糊集结算子、直觉正态模糊关联集结算子和诱导直觉正态模糊集结算子,并给出了它们的相关性质。最后,针对准则间独立、准则权重未知且准则值为直觉正态模糊数的多准则决策问题,给出了一种基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策方法,该方法首先利用各方案之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重,然后利用直觉正态模糊集结算子对各准则进行集结,从而得到各方案的综合评价值,最后通过比较它们跟正负理想方案间距离的相对贴近度的大小,得到方案集的排序；针对准则间关联且准则值为直觉正态模糊数的多准则决策问题,给出了一种基于诱导直觉正态模糊关联集结算子的多准则决策方法,该方法首先利用诱导直觉正态模糊关联集结算子对各准则进行集结,从而得到各方案的综合评价值,然后通过比较它们跟正负理想方案间相似度的相对贴近度的大小,得到方案集的排序。 (2)分析了已有直觉模糊集上的记分函数的不足,将影响犹豫度比例分配的因素分成两种情况,并针对这两种不同的情况分别提出了两种不同的记分函数：前景记分函数和相对记分函数。前景记分函数结合了前景价值函数,它能够很好的考虑决策环境对决策者的影响。相对记分函数则结合了相对熵的概念,并引入了决策者风险态度意识。在以上两个记分函数的基础上,同时给出了组合记分函数的定义,它能够有效地综合以上两个记分函数的意见。同时,大量的例子表明了以上几种记分函数的合理性及有效性。为了能够较好地处理直觉正态模糊多准则决策问题,将以上三种直觉模糊集上的记分函数扩展到了直觉正态模糊数中。最后针对准则权重已知且准则值为直觉正态模糊数的多准则决策问题,提出了一种基于记分函数的直觉正态模糊多准则决策方法。 (3)将第3章和第4章定义的部分概念运用到了股票投资价值评价中,提出了一种基于直觉正态模糊数的股票投资价值评价方法。该方法首先利用直觉模糊集以及前景记分函数确定了六个关键性指标；然后,基于大部分财务指标服从正态分布的事实,给出了一种将指标值转化为直觉正态模糊数的方法,从而得到一个决策矩阵；接着利用直觉正态模糊集结算子对其进行集结,得到各支股票的最终评价值；最后通过相似测度给出各支股票的评价等级,并将它们同二级市场上各支股票近期的表现进行比较分析。同时分析比较了新方法与已有方法的优劣。
【关键词】：模糊多准则决策 直觉正态模糊数 直觉正态模糊集结算子 记分函数 股票投资价值评价
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：C934;F224
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 引言10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究目的及意义11
• 1.2 国内外研究现状11-16
• 1.2.1 模糊多准则决策研究现状11-12
• 1.2.2 直觉模糊多准则决策研究现状12-16
• 1.3 研究内容和论文结构16-18
• 1.3.1 主要研究内容16
• 1.3.2 本文的逻辑结构16-18
• 第2章 理论基础18-25
• 2.1 直觉模糊集(数)理论18-20
• 2.1.1 直觉模糊集及相关概念18
• 2.1.2 直觉梯形模糊数及相关概念18-20
• 2.2 常用的直觉模糊集结算子20-22
• 2.3 正态模糊数22
• 2.4 前景理论22-24
• 2.5 模糊测度及相对熵24-25
• 第3章 直觉正态模糊集结算子及相关决策方法25-46
• 3.1 直觉正态模糊数25-31
• 3.1.1 直觉正态模糊数定义25
• 3.1.2 直觉正态模糊数的运算法则25-27
• 3.1.3 直觉正态模糊数的记分函数和精确函数27
• 3.1.4 直觉正态模糊数的距离27-29
• 3.1.5 直觉正态模糊数的相似性测度29-31
• 3.2 直觉正态模糊集结算子31-35
• 3.2.1 直觉正态模糊加权算术平均算子31-32
• 3.2.2 直觉正态模糊有序加权平均算子32-33
• 3.2.3 直觉正态模糊混合加权平均算子33-34
• 3.2.4 直觉正态模糊加权几何平均算子34
• 3.2.5 直觉正态模糊有序加权几何平均算子34-35
• 3.2.6 直觉正态模糊混合几何平均算子35
• 3.3 直觉正态模糊关联集结算子35-37
• 3.4 诱导直觉正态模糊集结算子37-39
• 3.5 基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策方法39-45
• 3.5.1 基于INFWAA算子和INFWGA算子的直觉正态模糊多准则决策方法39-42
• 3.5.2 基于诱导直觉正态模糊关联集结算子的多准则决策方法42-45
• 3.6 本章小结45-46
• 第4章 基于记分函数的直觉正态模糊多准则决策方法46-64
• 4.1 直觉模糊集上的已有记分函数及其不足46-49
• 4.2 直觉模糊集上的新的记分函数49-56
• 4.2.1 基于前景价值函数的记分函数50-53
• 4.2.2 基于相对熵的记分函数53-55
• 4.2.3 组合记分函数55-56
• 4.3 基于直觉正态模糊数的记分函数56-58
• 4.4 基于记分函数的直觉正态模糊多准则决策方法58-62
• 4.5 本章小结62-64
• 第5章 基于直觉正态模糊数的股票投资价值评价方法64-75
• 5.1 股票价值投资评价指标体系建立64-67
• 5.2 基于直觉正态模糊数的股票投资价值评价方法67-69
• 5.3 验证分析69-74
• 5.4 本章小结74-75
• 结束语75-77
• 参考文献77-86
• 致谢86-87
• 攻读学位期间主要研究成果87

【参考文献】

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本文编号：262371