复杂群决策系统协同优化方法研究

发布时间：2017-04-30 04:21

  本文关键词：复杂群决策系统协同优化方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 随着决策群体规模和决策问题的复杂程度不断加大,研究复杂群决策问题已经成为群决策研究领域的重要课题。但目前的研究总体上缺乏系统的理论指导体系,已有的成果还很少,可以说这方面的研究还处于起步和探索阶段。本论文将基于复杂性科学的相关理论与方法,对复杂群体决策问题特别是其优化机理与方法进行深入分析和研究,主要工作和创新如下: 第一,应用复杂性科学的相关理论,系统地分析了群决策系统的复杂性表现,结合涌现的特点与本质,提出了复杂群决策系统的涌现现象以及定义,并进一步探讨了复杂群决策系统涌现来源及其形成机理。 第二,基于涌现的内涵与机理,提出了复杂群决策系统的协同指导思想、协同主导逻辑以及协同类型,并设计了基于涌现的多主体群决策支持系统协同框架。 第三,从现实背景出发,分析了一类具有多层次结构的复杂群决策问题的典型特征之后,将主从优化思想与具有多层次结构组织的群决策问题相结合,提出了复杂群决策系统主从递阶协同优化模型的标准形式以及类型。 第四,针对复杂群决策系统的主从递阶协同优化模型的求解难题,借鉴生物界协同进化的相关理论与思想,以差异演化算法为基础算法,提出了基于种群密度的协同差异演化算法,并设计了复杂群决策系统主从递阶协同优化模型的通用算法求解方案。 第五,在提出了大群体带有语言变量的多准则复杂群决策问题的定义之后,建立了一种面向大群体带有语言变量的多准则协同优化方法,即直接通过测量各个体的方案准则集结值与群体方案准则理想解之间的距离来确定最终的群体方案排序。 第六,针对决策群体对方案评价的不同偏好信息形式,在建立决策群体满意度函数的基础之上,提出了一种基于群体满意度最大的多形式信息协同优化模型。
【关键词】：复杂群决策 涌现 协同优化 主从递阶 语言变量 信息偏好
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：C934
【目录】：

• 中文摘要2-3
• ABSTRACT3-10
• 第一章 绪论10-46
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.1.1 各类重大决策问题需要群决策10-11
• 1.1.2 群决策问题日趋复杂化11
• 1.1.3 复杂性科学是研究群决策的重要基石11-12
• 1.2 相关理论及其研究综述12-41
• 1.2.1 群决策理论12-24
• 1.2.2 复杂性科学的相关理论24-34
• 1.2.3 协同理论34-41
• 1.3 研究内容和创新之处41-46
• 1.3.1 研究目标和方法41-42
• 1.3.2 研究内容42-44
• 1.3.3 创新之处44-46
• 第二章 复杂群决策系统及其涌现机理46-66
• 2.1 群决策系统的复杂性46-54
• 2.1.1 群决策系统46-47
• 2.1.2 复杂性的度量依据47-50
• 2.1.3 群决策系统的复杂性界定50-52
• 2.1.4 复杂群决策的类型52-54
• 2.2 复杂群决策系统涌现现象54-58
• 2.2.1 复杂群决策系统涌现界定55
• 2.2.2 复杂群决策系统涌现来源55-58
• 2.3 复杂群决策系统的涌现动力学机制58-61
• 2.3.1 复杂群决策系统的元系统跃迁理论58-60
• 2.3.2 复杂群决策系统涌现的正反馈机制60-61
• 2.4 复杂群决策系统的涌现过程-CGP模型61-66
• 2.4.1 受限生成过程含义62
• 2.4.2 CGP模型建立过程62-63
• 2.4.3 复杂群决策系统的受限生成过程描述63-66
• 第三章 基于涌现机理的复杂群决策系统协同框架66-77
• 3.1 复杂群决策系统协同的主导逻辑66-68
• 3.1.1 主导逻辑的含义66-67
• 3.1.2 涌现对复杂群决策系统协同管理的要求67-68
• 3.2 复杂群决策系统协同的主要类型68-72
• 3.2.1 信息协同68-69
• 3.2.2 组织协同69-70
• 3.2.3 管理协同70-72
• 3.3 基于涌现的复杂群决策系统协同框架72-77
• 3.3.1 复杂群决策系统支持平台72-73
• 3.3.2 基于涌现的Multi-agent群决策支持系统协同框架73-77
• 第四章 复杂群决策系统主从递阶协同优化模型及其求解77-95
• 4.1 复杂群决策系统主从递阶协同优化模型78-81
• 4.1.1 主从递阶协同优化模型的标准形式78-79
• 4.1.2 复杂群决策系统主从递阶协同优化类型79-81
• 4.2 协同进化计算理论81-91
• 4.2.1 协同进化论与协同进化算法81-82
• 4.2.2 协同进化算法的基础-差异演化算法82-86
• 4.2.3 基于种群密度的竞争型协同差异演化算法86-91
• 4.3 利用协同差异演化算法求解主从递阶优化模型91-95
• 4.3.1 CDEA算法求解主从递阶优化模型的步骤91-93
• 4.3.2 主从递阶优化模型算例93-95
• 第五章 面向大群体的多准则语言变量协同优化95-105
• 5.1 大群体的多准则语言变量群决策问题描述95-97
• 5.1.1 多准则95
• 5.1.2 语言变量95-97
• 5.2 基于算子的语言变量多准则群决策方法97-99
• 5.2.1 几种重要的算子97-99
• 5.2.2 基于EOWA和LHA算子的语言变量多准则群决策方法99
• 5.3 面向大群体的语言变量多准则协同优化99-102
• 5.3.1 语言变量的三角模糊数表达100-101
• 5.3.2 三角模糊数间的距离测度101
• 5.3.3 基于距离最短的群决策协同优化模型101-102
• 5.4 实例分析102-105
• 第六章 复杂群决策系统的多形式信息协同优化105-115
• 6.1 决策者的信息偏好形式105-108
• 6.1.1 不同偏好信息形式的表述106-107
• 6.1.2 不同偏好信息的转化107-108
• 6.2 基于群体满意度最大的多形式信息协同优化模型108-111
• 6.2.1 满意度函数的构建108-110
• 6.2.2 群体满意度最大的多形式信息协同优化模型110-111
• 6.3 实例分析111-115
• 结束语115-117
• 参考文献117-130
• 攻读博士学位期间发表论文及参加科研情况130-131
• 致谢131

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 卢志平;;复杂群决策过程的跃迁与演化[J];系统科学学报;2013年01期

中国博士学位论文全文数据库 前4条

1 王敏;城市风貌协同优化理论与规划方法研究[D];华中科技大学;2012年

2 杨亚频;政府投资项目决策系统演化机理及其仿真研究[D];中南大学;2012年

3 程春梅;中国金融生态危机预警研究[D];辽宁工程技术大学;2012年

4 张晓明;滑冰与轮滑项目协同发展的战略研究[D];北京体育大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 马鸽;基于组合赋权和PROMETHEEE的多属性群决策方法研究[D];贵州财经大学;2013年

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本文编号：336254