考虑双重预期的云模型多指标决策方法及应用
发布时间：2021-11-14 18:30
多属性决策是现代决策领域的重要组成部分,广泛应用在军事、经济、管理等多个领域。在实际的决策中,由于思维的有限理性,外部环境的复杂性导致了决策信息的不确定性,随机性和模糊性是各类不确定特征中最为关键的,受到学者的广泛关注。云模型是李德毅院士在模糊数学和概率论的基础上提出的一种处理定性概念与定量描述的不确定转换模型,能够较好地刻画随机性和模糊性共存的不确定情形。在实际决策中,为了决策的公平公正,决策者需要考虑各个方案在不同属性下的预期,如何解决考虑方案在各属性下预期的决策问题,具有现实的意义。由于决策者并非完全的理性人,对待损失和收益存在一定的风险态度。因此,将决策者的心理行为考虑到实际决策中去,提出了考虑双重预期的云模型多指标决策方法。本文针对现有正态云模型相似度测算方法中存在的不足,提出了正态云模型的形状相似度和距离相似度概念,建立了云模型综合相似度测算方法。考虑用户之间的兴趣匹配,提出了云模型熟悉相似度的概念;提出了基于云模型熟悉相似度的邻居用户选择方法,进而产生推荐。实验结果表明,本文方法提高了推荐准确度。在兼顾形状-距离的云模型相似度基础上,挖掘了距离相似度与云模型之间距离的内在...
【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
考虑双重预期的云模型多指标决策方法及应用研究技术路线图
倾向的随机数，则 x在论域U 上的分布称为云，每个 x称为一个云滴。定义 2.2[51]由三个参数 Ex , En, He 来表示云的数字特征，称为云模型 Ex, En, He 。其中云的期望 Ex 表示云滴在论域空间分布的期望值，即最能够代表定性概念的点；云的熵En 表示定性概念的模糊性度量，可以用来描述云的跨度，反映云滴的离散程度；超熵 He 是熵的不确定性度量，反映云滴的离散程度和确定度的随机性，如图 2.1 所示。定义 2.3[31-32]若随机变量 x 满足： 2x N Ex, En ，其中 En N En, He ，对定性概念C 的确定度满足： 222x ExEnC x e （2.1）则 x在论域C 上的分布称为正态云。定义 2.4[17] [20] [31]若随机变量 x 满足： 2x N Ex, En ，其中 En N En, He 且En 0，则 222x ExEny e （2.2）称为正态云的期望曲线，如图 2.2 所示。
倾向的随机数，则 x在论域U 上的分布称为云，每个 x称为一个云滴。定义 2.2[51]由三个参数 Ex , En, He 来表示云的数字特征，称为云模型 Ex, En, He 。其中云的期望 Ex 表示云滴在论域空间分布的期望值，即最能够代表定性概念的点；云的熵En 表示定性概念的模糊性度量，可以用来描述云的跨度，反映云滴的离散程度；超熵 He 是熵的不确定性度量，反映云滴的离散程度和确定度的随机性，如图 2.1 所示。定义 2.3[31-32]若随机变量 x 满足： 2x N Ex, En ，其中 En N En, He ，对定性概念C 的确定度满足： 222x ExEnC x e （2.1）则 x在论域C 上的分布称为正态云。定义 2.4[17] [20] [31]若随机变量 x 满足： 2x N Ex, En ，其中 En N En, He 且En 0，则 222x ExEny e （2.2）称为正态云的期望曲线，如图 2.2 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于云模型的防御代理信任评估模型[J]. 余洋,夏春和,王星河. 计算机研究与发展. 2015(10)
[2]基于欧氏空间相似度的云模型协同过滤算法[J]. 廖列法,黎晨,孟祥茂. 计算机工程与科学. 2015(10)
[3]面向灾害应急物资需求的灰色异构数据预测建模方法[J]. 曾波,孟伟,刘思峰,李川,崔杰. 中国管理科学. 2015(08)
[4]有限理性条件下考虑决策者动态期望的多属性决策方法[J]. 姜广田. 运筹与管理. 2015(03)
[5]指标期望为随机变量情形的多指标决策方法[J]. 于超,樊治平. 控制与决策. 2015(08)
[6]基于云模型的SaaS决策方法[J]. 张龙昌,杨艳红,赵绪辉. 电子学报. 2015(05)
[7]云相似度的概念跃升间接计算方法[J]. 查翔,倪世宏,谢川,张鹏. 系统工程与电子技术. 2015(07)
[8]基于前景理论及云模型风险型多准则决策方法[J]. 赵坤,高建伟,祁之强,李存斌. 控制与决策. 2015(03)
[9]一种基于分层法的区间数多属性决策方法及应用[J]. 张方伟,王炜,赵德. 系统工程理论与实践. 2014(11)
[10]基于前景理论的具有指标期望的多指标决策方法[J]. 刘云志,樊治平. 控制与决策. 2015(01)
硕士论文
[1]基于正态云模型的不确定信息集结模型研究[D]. 杨萍.南京航空航天大学 2014
本文编号：3495139
【文章来源】：南京航空航天大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
考虑双重预期的云模型多指标决策方法及应用研究技术路线图
倾向的随机数，则 x在论域U 上的分布称为云，每个 x称为一个云滴。定义 2.2[51]由三个参数 Ex , En, He 来表示云的数字特征，称为云模型 Ex, En, He 。其中云的期望 Ex 表示云滴在论域空间分布的期望值，即最能够代表定性概念的点；云的熵En 表示定性概念的模糊性度量，可以用来描述云的跨度，反映云滴的离散程度；超熵 He 是熵的不确定性度量，反映云滴的离散程度和确定度的随机性，如图 2.1 所示。定义 2.3[31-32]若随机变量 x 满足： 2x N Ex, En ，其中 En N En, He ，对定性概念C 的确定度满足： 222x ExEnC x e （2.1）则 x在论域C 上的分布称为正态云。定义 2.4[17] [20] [31]若随机变量 x 满足： 2x N Ex, En ，其中 En N En, He 且En 0，则 222x ExEny e （2.2）称为正态云的期望曲线，如图 2.2 所示。
倾向的随机数，则 x在论域U 上的分布称为云，每个 x称为一个云滴。定义 2.2[51]由三个参数 Ex , En, He 来表示云的数字特征，称为云模型 Ex, En, He 。其中云的期望 Ex 表示云滴在论域空间分布的期望值，即最能够代表定性概念的点；云的熵En 表示定性概念的模糊性度量，可以用来描述云的跨度，反映云滴的离散程度；超熵 He 是熵的不确定性度量，反映云滴的离散程度和确定度的随机性，如图 2.1 所示。定义 2.3[31-32]若随机变量 x 满足： 2x N Ex, En ，其中 En N En, He ，对定性概念C 的确定度满足： 222x ExEnC x e （2.1）则 x在论域C 上的分布称为正态云。定义 2.4[17] [20] [31]若随机变量 x 满足： 2x N Ex, En ，其中 En N En, He 且En 0，则 222x ExEny e （2.2）称为正态云的期望曲线，如图 2.2 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于云模型的防御代理信任评估模型[J]. 余洋,夏春和,王星河. 计算机研究与发展. 2015(10)
[2]基于欧氏空间相似度的云模型协同过滤算法[J]. 廖列法,黎晨,孟祥茂. 计算机工程与科学. 2015(10)
[3]面向灾害应急物资需求的灰色异构数据预测建模方法[J]. 曾波,孟伟,刘思峰,李川,崔杰. 中国管理科学. 2015(08)
[4]有限理性条件下考虑决策者动态期望的多属性决策方法[J]. 姜广田. 运筹与管理. 2015(03)
[5]指标期望为随机变量情形的多指标决策方法[J]. 于超,樊治平. 控制与决策. 2015(08)
[6]基于云模型的SaaS决策方法[J]. 张龙昌,杨艳红,赵绪辉. 电子学报. 2015(05)
[7]云相似度的概念跃升间接计算方法[J]. 查翔,倪世宏,谢川,张鹏. 系统工程与电子技术. 2015(07)
[8]基于前景理论及云模型风险型多准则决策方法[J]. 赵坤,高建伟,祁之强,李存斌. 控制与决策. 2015(03)
[9]一种基于分层法的区间数多属性决策方法及应用[J]. 张方伟,王炜,赵德. 系统工程理论与实践. 2014(11)
[10]基于前景理论的具有指标期望的多指标决策方法[J]. 刘云志,樊治平. 控制与决策. 2015(01)
硕士论文
[1]基于正态云模型的不确定信息集结模型研究[D]. 杨萍.南京航空航天大学 2014
本文编号：3495139
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/lindaojc/3495139.html
