基于语言型Z-Number的决策方法研究及应用
发布时间：2020-09-24 08:55
因现实世界的复杂性和不确定性,专家在进行决策的过程中常常会选择用语言型的短语来表示对某方案的偏好度.语言型多属性决策和群决策是现代决策理论和决策系统的重要组成部分,在决策领域占据越来越重要的地位,对处理现实世界的复杂性和多变性具有重要的意义和作用,引起了国内外学者和专家的广泛关注.本文以语言型Z-Number为主线,重点研究了犹豫不确定语言型Z-Number(HULZN)和犹豫区间Pythagorean语言型Z-Number(HIPLZN)算子,距离公式和熵测度,以及两种环境下的不确定多属性群决策的问题.本文一共分为三个部分,具体工作如下:第一部分,介绍了语言型术语集合的概念,并基于语言尺度函数的性质提出了两种新型语言尺度函数.介绍了不确定语言型变量的概念,并基于新型语言尺度函数定义了不确定语言型变量的几种算子公式.第二部分,研究了犹豫不确定语言型Z-Number(HULZN)的距离测度,排序值以及熵测度,构建以HULZN为信息环境的多属性群决策模型.首先介绍了基于不确定语言型变量的HULZN的概念,基于提出的语言尺度函数定义了HULZN的算子.针对不同HULZNs中可靠性度量集合元素个数可能不同而出现的距离算法问题,提出基于有决策者风险态度的HULZNs新型距离公式,并基于新型距离公式定义了HULZN排序值公式度量HULZNs之间的优劣性.然后定义了HULZN模糊性度量,犹豫性度量和区间性度量等三种不确定性度量公式,并基于此三种不确定度量提出HULZN熵公式度量HULZN自身的不确定性.在以HULZN为信息环境下的多属性群决策问题中,构造基于专家排序值矩阵与专家平均排序值矩阵差绝对值最小化的最优专家权重求解模型求最优专家权重,其次构造排序值减熵最大化的最优模型求属性权重,并利用加权算术平均(WAA)算子集结各方案各属性下排序值和属性值得到综合排序值然后进行方案排序.最后,利用一个实例验证该方法的可行性和有效性,并将文中所提方法得出的排序结果与已存在的结果进行比较,分析本节所提方法的优点.第三部分,基于区间Pythagorean语言型模糊集(IPLFS)提出犹豫区间Pythagorean语言型Z-Number(HIPLZN)的概念,提出了犹豫区间Pythagorean语言型多属性群决策模型.首先介绍了直觉语言型模糊集(ILFS),区间直觉语言型模糊集(IILFS)的概念和算子.基于IILFS提出犹豫区间直觉语言型Z-Number(HIILZN)的概念,并利用语言尺度函数定义H-IILZN的几种算子.在HIILZN基础上进行拓展,提出了HIPLZN的概念,并利用语言尺度函数定义HIPLZN的几种算子,并探索了HIPLZN一些算子的性质.针对不同HIPLZNs中可靠性度量集合元素个数可能不同出现的距离算法问题,提出有决策者风险态度的HIPLZNs距离公式,然后提出HIPLZN熵公式度量HIPLZN的不确定性.在以HIPLZN为信息环境下的多属性群决策问题中,构造专家决策矩阵之间的距离相似度除以熵最大化的最优模型求最优专家权重,其次构造与每个属性下正理想相似度除以熵最大化的最优模型求属性权重,并得到方案的排序.最后,利用一个例子验证该方法的可行性和有效性。
【学位单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：C934
【部分图文】：
＝１．逡逑故性质２．３得证，同理亦可证明语言尺度函数Ｆ２＊（ａ）也满足以上三个性质．逡逑假设ｍ邋＝邋５，邋ａ邋＝邋０．１，卢＝１．２，邋ＬＳＦ１，ＬＳＦ２图像如图２．１邋所示：逡逑７逡逑
＝！ｆｌｎ（！ｆ）邋＋邋（１＿＾）ｌｎ（１＿！ｆ）邋＋逡逑＝Ｂ｛Ｚｆ）．逡逑ＨＵＬＺＮp旱撵匚澹╬海┧孀湃霾蝗范ㄐ远攘浚浚唬迹谋浠魇仆既缤迹玻菜荆哄义希玻彻乖熳钣呕Ｐ颓蠼庾钣抛液褪粜匀ㄖ劐义希玻常惫乖熳钣抛胰ㄖ厍蠼饽Ｐ湾义显谝杂淘ゲ蝗范ㄓ镅孕停冢危酰恚猓澹颍ǎ龋眨蹋冢危┪霾呋肪车亩嗍粜匀壕霾撸ǎ停粒牵模停┪叔义希保峰义
本文编号：2825533
【学位单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：C934
【部分图文】：
＝１．逡逑故性质２．３得证，同理亦可证明语言尺度函数Ｆ２＊（ａ）也满足以上三个性质．逡逑假设ｍ邋＝邋５，邋ａ邋＝邋０．１，卢＝１．２，邋ＬＳＦ１，ＬＳＦ２图像如图２．１邋所示：逡逑７逡逑
＝！ｆｌｎ（！ｆ）邋＋邋（１＿＾）ｌｎ（１＿！ｆ）邋＋逡逑＝Ｂ｛Ｚｆ）．逡逑ＨＵＬＺＮp旱撵匚澹╬海┧孀湃霾蝗范ㄐ远攘浚浚唬迹谋浠魇仆既缤迹玻菜荆哄义希玻彻乖熳钣呕Ｐ颓蠼庾钣抛液褪粜匀ㄖ劐义希玻常惫乖熳钣抛胰ㄖ厍蠼饽Ｐ湾义显谝杂淘ゲ蝗范ㄓ镅孕停冢危酰恚猓澹颍ǎ龋眨蹋冢危┪霾呋肪车亩嗍粜匀壕霾撸ǎ停粒牵模停┪叔义希保峰义
本文编号：2825533
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