灰色模糊多属性决策分析方法研究

发布时间：2017-04-20 17:28

  本文关键词：灰色模糊多属性决策分析方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 决策是人类社会活动中非常重要的组成部分,对经济、社会的发展起着非常重要的作用。要做出正确的决策,必须综合考虑影响做出正确决策的各个属性,即多属性决策。多属性决策是决策科学领域里一个重要的研究问题,已广泛应用于工程、经济、市场分析、管理等实际问题中,因此,对多属性决策方法进行系统的研究对于解决实际问题具有重要的意义。 随着经济的不断发展,社会变得越来越复杂,众多领域都存在着不确定性,因而,多属性决策问题也存在不确定性,这些不确定性通常包含模糊性和灰性。往往是一个多属性决策问题同时包含模糊性和灰性,我们称之为灰色模糊多属性决策(GFMADM)问题,因此,要解决这类问题,就必须同时考虑模糊性和灰性。近几年来,灰色模糊多属性决策方法的研究已引起了人们的极大关注,并取得了丰硕的成果。然而,灰色模糊多属性决策无论是在理论研究还是在方法应用方面,都还很不成熟,有待于人们的不断探索。 本文在同时考虑多属性决策问题中的模糊性和灰性的情况下,主要研究了多属性决策中的灰色模糊权重确定方法,以及灰色模糊多属性决策分析方法。 本文的研究成果如下: (1)提出了多属性决策问题中的灰色模糊权重确定方法。首先,在充分考虑人类认识的模糊性和对象系统的灰性的基础之上,将灰色模糊数引入到属性层次模型中,求出主观权重。再通过行为观察,利用客观信息建立线性规划模型,将求出的主观权重作为线性规划的约束条件,求解线性规划模型来反推属性权重。此权重既反映了主观意志又包含了客观信息。 (2)提出了基于理想解法的灰色模糊多属性决策方法。传统理想解法忽视了“灰性不灭”原理,在求解问题时只考虑了模糊性,而没有考虑到灰性,在求解既包含模糊性又包含灰性的不确定多属性决策问题时就显得无能为力。本文利用理想解法的思想,在同时考虑模糊性和灰性的情况下,建立了基于理想解法的灰色模糊多属性决策模型。 (3)提出了基于灰色关联度的灰色模糊多属性决策方法。灰色关联分析在解决小样本、贫信息的决策问题方面,有着其独特的优势。邓聚龙教授最早提出的灰色关联模型中的所有属性值都是精确数,本文用灰色模糊数来表示属性值,再建立灰色关联分析模型,使得决策分析更能体现人类思维的模糊性及客观事物的复杂性。 (4)提出了基于向量关联度的灰色模糊综合评判模型。现有的灰色模糊综合评判模型中,都是将隶属度和灰度分开进行计算,这样会丢失大量信息,导致评判结果缺乏可靠性。本文将隶属度和灰度作为两个向量,利用向量关联的概念,建立了基于向量关联度的灰色模糊综合评判模型。
【关键词】：灰色模糊多属性决策 灰色模糊数 权重 理想解 灰色关联分析 向量关联度
【学位授予单位】：浙江工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：F224;C934
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 问题的提出8-10
• 1.2 研究的意义10-11
• 1.3 研究历史及现状11-12
• 1.4 本文研究的主要内容及结构安排12-14
• 2 模糊集理论和灰色系统理论简介14-26
• 2.1 模糊集理论14-20
• 2.1.1 模糊集合的介绍14-17
• 2.1.2 模糊数的概念17-18
• 2.1.3 模糊关系和模糊矩阵18-20
• 2.1.4 模糊决策基本模型20
• 2.2 灰色系统理论20-26
• 2.2.1 灰色系统的基本概念20-22
• 2.2.2 灰色系统的数学描述22-24
• 2.2.3 灰色关联决策模型24-26
• 3 灰色模糊数学基础26-30
• 3.1 灰色模糊集合的介绍26-27
• 3.2 灰色模糊数27-28
• 3.3 灰色模糊关系28-30
• 4 多属性决策中的灰色模糊权重确定方法30-43
• 4.1 属性层次模型(AHM)31-34
• 4.1.1 属性判断矩阵31-32
• 4.1.2 基于灰色模糊数的属性层次模型32-34
• 4.2 基于行为观察模式的权重确定34-37
• 4.2.1 行为观察模式34-35
• 4.2.2 基于行为观察模式的权重设定步骤35-37
• 4.3 算例分析37-42
• 4.4 本章小结42-43
• 5 几种灰色模糊多属性决策的方法43-61
• 5.1 问题的提出43-45
• 5.2 基于理想解法的灰色模糊多属性决策方法45-49
• 5.3 基于灰色关联度的灰色模糊多属性决策方法49-52
• 5.4 基于向量关联度的灰色模糊综合评判52-56
• 5.4.1 原理与方法52-55
• 5.4.2 实例分析55-56
• 5.5 灰色模糊多属性决策在房地产投资中的应用56-59
• 5.6 本章小结59-61
• 6 总结与展望61-64
• 6.1 总结61-62
• 6.2 展望62-64
• 参考文献64-67
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文67-68
• 致谢68-69

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 董辉;;基于优化遗传算法的灰色-RBF神经网络预测模型研究[J];新乡学院学报(自然科学版);2012年03期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

1 滕晓艳;复杂产品系统的模块划分方法研究[D];哈尔滨工程大学;2011年

2 王伟;车用永磁同步电机的参数匹配、协调控制与性能评价研究[D];吉林大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 吕乐娣;长江港口物流园区开发模式研究[D];武汉理工大学;2010年

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本文编号：319196