信息不完全的模糊多准则决策方法及应用研究

发布时间：2017-04-24 19:03

  本文关键词：信息不完全的模糊多准则决策方法及应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 在社会经济生活中,存在大量多准则决策问题,如区域投资环境评价、企业合作伙伴选择、工程招标、项目评优和物流选址等。由于决策者知识结构和时间限制及决策问题本身的模糊性和不确定性,决策者权重信息、准则权重信息不完全,以及准则值不确定、不完全确定或者存在残缺的模糊多准则决策问题大量存在。因此对信息不完全确定的模糊多准则决策理论和方法进行相关研究具有重要的理论和实践意义。论文对几种信息不完全的模糊多准则决策问题进行了较为深入的研究,建立了相应的决策模型,并利用优化理论和优化方法对其进行求解。其主要工作和成果如下: (1)建立了一种基于证据推理分析算法、权重信息不完全、各准则评价等级不同且存在交叉、准则值为语言值、明晰数或梯形模糊数的多准则决策模型,并将其转化为关于权重的非线性规划模型,利用遗传算法进行求解,最后得到方案集的排序。 (2)研究了基于直觉梯形模糊数的多准则决策模型。对直觉梯形模糊数理论进行了扩展,并建立了权系数信息完全或不完全、准则值为直觉梯形模糊数的多准则决策模型。对于权系数确定的多准则决策模型,利用直觉梯形模糊数的集成算子对决策信息进行集结,然后比较各方案的综合模糊信息从而得到方案集的排序。对于权系数不完全的多准则决策模型,提出了规划方法和TOPSIS方法,在这两种方法中,首先建立了关于权系数的线性规划模型,求解得到各准则的最优权系数,然后分别比较各方案的期望值区间和相对贴近度以确定方案集的排序。 (3)研究了基于直觉梯形模糊判断矩阵的多准则决策模型。首先给出了直觉梯形模糊判断矩阵的定义及其运算和性质,然后建立了基于直觉梯形模糊判断矩阵的决策模型和决策者权重确定或不确定、决策信息为直觉梯形模糊判断矩阵的群决策模型。对基于直觉梯形模糊判断矩阵的决策模型,利用直觉梯形模糊判断信息的加权算术集成算子和有序加权算术集成算子集结决策矩阵信息,然后比较各方案优于其它方案的程度,并对决策方案集进行排序。而对基于直觉梯形模糊判断矩阵的群决策模型,首先确定决策者权重向量,然后根据权重向量集结各决策者的偏好信息,得到方案集的综合评价信息,进而利用有序加权算术集成算子集结各方案的综合评价信息,得到各方案优于其它方案的程度,最后对决策方案集进行排序。
【关键词】：信息不完全 模糊多准则决策 直觉梯形模糊数 直觉梯形模糊判断矩阵 证据推理分析式算法
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 引言8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究目的及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 模糊多准则决策研究现状10-11
• 1.2.2 直觉模糊多准则决策研究现状11-13
• 1.3 本文研究内容及逻辑结构13-15
• 1.3.1 主要研究内容13
• 1.3.2 本文逻辑结构13-15
• 第2章 理论基础15-30
• 2.1 权系数的不完全信息15
• 2.2 模糊多准则决策理论15-21
• 2.2.1 模糊数学基础16-19
• 2.2.2 多准则决策的基本概念19-20
• 2.2.3 效用和偏好20
• 2.2.4 模糊多准则决策方法分类20-21
• 2.3 证据理论21-26
• 2.3.1 证据理论的基本概念21-22
• 2.3.2 问题的描述——信任结构22-23
• 2.3.3 基于证据理论的分析算法23-26
• 2.4 遗传算法26-30
• 2.4.1 遗传算法简介26
• 2.4.2 遗传算法基本流程26-27
• 2.4.3 遗传算法的实现技术27-29
• 2.4.4 遗传算法的特点29-30
• 第3章 基于证据推理的信息不完全的模糊多准则决策方法30-45
• 3.1 准则值转换方法30-35
• 3.1.1 语言值的表示和转化30-31
• 3.1.2 明晰数的表示和转化31-32
• 3.1.3 模糊数的表示和转化32-35
• 3.2 模糊等级间的转化方法35-37
• 3.2.1 不同模糊等级的转化35-36
• 3.2.2 模糊等级交叉的分配36-37
• 3.3 方案的模糊期望效用37-38
• 3.4 基于证据推理分析算法的信息不完全的模糊多准则决策模型38-39
• 3.5 应用分析39-44
• 3.6 小结44-45
• 第4章 基于直觉梯形模糊数的模糊多准则决策方法45-63
• 4.1 直觉梯形模糊数定义45-53
• 4.1.1 直觉模糊集45-46
• 4.1.2 直觉梯形模糊数46-48
• 4.1.3 直觉梯形模糊数的四则运算48-49
• 4.1.4 直觉梯形模糊数的期望值49-50
• 4.1.5 直觉梯形模糊数的大小比较50-51
• 4.1.6 直觉梯形模糊数间的距离51-52
• 4.1.7 直觉梯形模糊数的规范方法52-53
• 4.2 基于直觉梯形模糊数的模糊多准则决策方法53-57
• 4.2.1 直觉梯形模糊信息的加权集成算子53-55
• 4.2.2 基于直觉梯形模糊数多准则决策问题描述55-56
• 4.2.3 基于直觉梯形模糊数多准则决策方法56
• 4.2.4 应用分析56-57
• 4.3 信息不完全的直觉梯形模糊多准则决策方法57-62
• 4.3.1 基于直觉梯形模糊数的多准则决策问题规划方法58-59
• 4.3.2 基于直觉梯形模糊数的多准则决策的TOPSIS方法59-60
• 4.3.3 应用分析60-62
• 4.4 小结62-63
• 第5章 基于直觉梯形模糊判断矩阵的多准则决策方法63-79
• 5.1 直觉梯形模糊数的OWA算子63-66
• 5.2 直觉梯形模糊判断矩阵66-67
• 5.3 一种基于直觉梯形模糊判断矩阵的决策方法67-70
• 5.3.1 基于直觉梯形判断矩阵的决策方法步骤67-68
• 5.3.2 应用分析68-70
• 5.4 基于直觉梯形模糊判断矩阵的群决策方法70-78
• 5.4.1 问题的描述71
• 5.4.2 基于直觉梯形模糊判断矩阵的群决策方法71-72
• 5.4.3 基于直觉梯形模糊判断矩阵的决策者权重不确定的群决策方法72-73
• 5.4.4 应用分析73-78
• 5.5 小结78-79
• 结束语79-81
• 参考文献81-88
• 致谢88-89
• 附录89-97
• 攻读学位期间主要研究成果97

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陈岩,樊治平;基于语言判断矩阵的群决策方法[J];东北大学学报(自然科学版);2004年03期

2 尤天慧,樊治平;区间数多指标决策的一种TOPSIS方法[J];东北大学学报(自然科学版);2002年09期

3 樊治平,尤天慧,张尧;属性权重信息不完全的区间数多属性决策方法[J];东北大学学报(自然科学版);2005年08期

4 樊治平,姜艳萍;模糊判断矩阵排序方法研究的综述[J];系统工程;2001年05期

5 姜艳萍,樊治平;三角模糊数互补判断矩阵排序的一种实用方法[J];系统工程;2002年02期

6 眭凌,罗本成,邵东国;基于D-S证据推理的项目投资综合决策模型与应用[J];系统工程;2002年01期

7 徐泽水;一种不确定型OWA算子及其在群决策中的应用[J];东南大学学报(自然科学版);2002年01期

8 王坚强;;信息不完全确定的多准则区间直觉模糊决策方法[J];控制与决策;2006年11期

9 孟广武,张兴芳;模糊数的运算法则[J];模糊系统与数学;2001年03期

10 王欣荣,樊治平;一种模糊有序加权(FOWA)算子及其应用[J];模糊系统与数学;2003年04期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 王坚强;几类信息不完全确定的多准则决策方法研究[D];中南大学;2005年

  本文关键词：信息不完全的模糊多准则决策方法及应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：324770