几类模糊多属性决策方法及其应用研究

发布时间：2020-11-08 10:00

　　 模糊多属性决策理论是现代决策科学的重要组成部分。与传统的多属性决策方法相比，模糊多属性决策方法可以更好地应对客观事物的不确定性、复杂性和人类思维的模糊性，其理论与方法在国家、社会、企业及个人等各个层面都有着非常广泛而成功的应用。所以，开展模糊多属性决策理论及其方法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。本文针对模糊多属性决策问题，从以下几个方面进行了探索性的研究： 1.直觉模糊集之间距离和贴近度测度方法研究。本文提出了一种新的直觉模糊集之间距离测度方法并证明其满足距离的公理化定义要求。该方法假定直觉模糊集（区间模糊集）所对应区间上的各点在距离距离或贴近度测度中提供了不同的信息量，即区间中点信息量最大，离中点越近的点提供的信息量越大，该方法包含了直觉模糊集（区间模糊集）所对应区间上全部点的信息，因此可以较好地解决距离和贴近度的测度过程中的信息损失问题。 2.直觉模糊熵度量方法研究。本文以常用的直觉模糊集之间距离的测度方法为基础提出一组拓展的直觉模糊集之间距离测度方法，并构建了一系列基于上述拓展的直觉模糊集距离和直觉模糊指数的直觉模糊熵并证明它们满足直觉模糊熵的公理化定义要求，这些直觉模糊熵同时考虑隶属度、非隶属度和直觉指数三个函数，从而有利于避免决策人做出不符合人们直觉的判断。 3.属性权重信息不完备且属性值为区间直觉模糊集的多属性决策研究。本文提出了两种属性权重信息不完备且属性值为区间直觉模糊集的属性权重确定方法。第一种方法综合利用H p,q转化函数、模糊线性规划和拓展的TOPSIS来确定属性权重；第二种方法先是建立了一系列代表各方案绩效的线性规划模型，然后将这些线性规划模糊综合为一个线性规划模型，求解该模型即得到属性权重；依据拓展的TOPSIS和可能度理论对各方案进行排序。 4.基于区间二元语义信息集结算子的多属性（群）决策研究。本文提出一种新的区间二元语义模型并提出了区间二元语义的得分函数和精确函数；提出了一系列的区间二元语义集结算子：区间二元语义加权算术平均、区间二元语义有序加权平均算子、区间二元语义几何平均算子、区间二元语义有序加权几何平均算子、区间二元语义有序加权二次型平均算子、区间二元语义有序加权调和平均算子、广义区间二元语义有序加权平均算子、广义区间二元语义加权算术平均算子、广义区间二元语义有序加权平均算子等并讨论了其相关性质；提出了一种基于精确度的确定区间二元语义集结算子权重向量的方法并将其应用于模糊多属性决策。 5.模糊多属性决策在服务创新管理中的应用-以网络银行为例。本文在质量功能展开和服务创新四维模型相结合的基础上提出了基于顾客满意的服务创新模型；以上述模型为基础，构建了基于顾客满意的网络银行服务创新模型，并综合运用模糊多属性决策方法确定了各项顾客需求的重要度、顾客需求与创新要素的关系密切程度、创新要素的重要度等；基于评价结果提出了提高网络银行服务创新绩效的对策和建议。
【学位单位】：上海大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2013
【中图分类】：O159;C934
【部分图文】：

方法 2 假定：在区间模糊集（由直觉模糊集转化而中，中点所包含该区间的信息量最大；而且离中点越近的点包含了区间上所有点的信息，所以该方法在一定程度上能克服距缺陷。 A 和 B 转化为相应的对称三角模糊数： ( , ,1 A A A = μm ， ( 1 ) / 2A A Am = μ+ v、 ( 1 ) / 2B B Bm = μ+ v。不失一般=B， 则 A = B。如下图 1-3 所示两对称三角模糊数之间的()~tAμ ()~tBμAB()~tAμ()~tBμ

上海大学博士学位论文图 3 中 A和B所夹部分的面积为 0。为便于计算，U 可以虑到 A和B是“对称”三角模糊数，U 和 I 的取值有互相d ( A, B )。下面以图 4 为例，证明 d ( A, B) 是测度直觉模糊模集 A1aA B C2a1b2b1c2cDEFAmBm()~tB~ (t)μAμ1a2a2b1bCDA B

上海大学博士学位论文图 3 中 A和B所夹部分的面积为 0。为便于计算，U 可以虑到 A和B是“对称”三角模糊数，U 和 I 的取值有互相d ( A, B )。下面以图 4 为例，证明 d ( A, B) 是测度直觉模糊模集 A1aA B C2a1b2b1c2cDEFAmBm()~tB~ (t)μAμ1a2a2b1bCDA B
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