多属性行为决策方法研究

发布时间：2017-05-12 07:08

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【摘要】： 多属性决策问题广泛存在于现实世界,有效解决此类问题十分重要。为了能够使决策者的价值偏好和行为特征更好地体现在决策结论中,本文对多属性行为决策方法进行了研究。研究从属性分析结构的简约、方案单属性价值和属性权重的确定,以及方案单属性价值和属性权重的集结即方案总价值的确定并对方案进行优选排序来分别展开的。本文针对上述四部分内容做了如下研究工作:提出了基于前馈模糊BP神经网络和交合分析法的属性结构简约方法,并给出了基于搜索思想和Hamming距离的前馈神经网络病态样本剔除方法:提出了基于DS理论的前景价值确定框架效应处理方法和基于RBT神经网络的前景价值确定方法,进而给出了基于心理账产和前景理论的方案单属性价值确定方法;提出了用于度量属性权重的基于AHP的模糊测度确定方法,并给出了方案优选排序方法。通过上述工作,本文提出了一种多属性行为决策方法。本文应用其对东北某信托公司的投资方案进行选择研究,方法较强的实用性和可操作性得到了证明。
【关键词】：多属性决策 行为决策 分析结构简约 方案单属性价值 方案总价值
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：C934
【目录】：

• 提要4-5
• 目录5-9
• 第1章 绪论9-28
• 1.1 选题背景及问题的提出9-12
• 1.1.1 选题背景9-10
• 1.1.2 问题的提出10-12
• 1.2 国内外研究现状及分析12-21
• 1.2.1 行为科学研究现状及分析12-15
• 1.2.2 多属性决策方法研究现状及分析15-18
• 1.2.3 多属性行为决策方法研究现状及分析18-20
• 1.2.4 国内外研究现状评述20-21
• 1.3 研究意义21-23
• 1.4 论文研究的逻辑框架、总体技术路线及结构安排23-27
• 1.4.1 论文研究的逻辑框架23-24
• 1.4.2 论文研究的总体技术路线24-25
• 1.4.3 论文的结构安排25-27
• 1.5 小结27-28
• 第2章 相关理论基础28-44
• 2.1 多属性决策理论28-32
• 2.2 复杂系统理论32-36
• 2.2.1 复杂性研究的兴起、概念及主要表现32-33
• 2.2.2 复杂系统的概念及特征33-35
• 2.2.3 复杂系统研究的基本方法与主要工具35-36
• 2.3 前景理论36-39
• 2.4 证据理论39-43
• 2.4.1 概率的不同解释及性质40
• 2.4.2 证据、识别框架及其信度函数40-41
• 2.4.3 众信度函数与似然度函数41-42
• 2.4.4 Dempster合成规则42-43
• 2.5 小结43-44
• 第3章 多属性决策分析结构与其简约方法44-62
• 3.1 引言44-45
• 3.2 CA法简介及其缺陷分析45-46
• 3.2.1 CA法简介45-46
• 3.2.2 CA法缺陷分析46
• 3.3 简约方法构建的理论依据与主要步骤46-50
• 3.3.1 简约方法构建的理论依据46-47
• 3.3.2 FBP-CA法的基本步骤47-50
• 3.4 数值验证50-54
• 3.4.1 数值例子与有关假设50-51
• 3.4.2 基于FBP-CA法得到的待评价属性总体效用和排序51-52
• 3.4.3 基于传统CA法得到的待评价属性总体效用和排序52-53
• 3.4.4 排序对比分析53-54
• 3.5 FBP-CA法的病态学习样本问题54
• 3.6 病态样本剔除方法提出的理论依据和主要步骤54-58
• 3.6.1 剔除方法提出的理论依据54-57
• 3.6.2 SI-HD-EMS法的主要步骤57-58
• 3.7 数值模拟实验分析58-60
• 3.7.1 数值例子与有关假设58-60
• 3.7.2 基于SI-HD-EMS方法的病态样本搜索60
• 3.8 小结60-62
• 第4章 行为决策的框架效应与前景价值确定的改进方法62-83
• 4.1 引言62
• 4.2 框架效应处理方法提出的思路与基本步骤62-66
• 4.2.1 框架效应处理方法提出的思路62-65
• 4.2.2 DS-VJI法的基本步骤65-66
• 4.3 实验分析66-68
• 4.3.1 实验设计66
• 4.3.2 被试情况66
• 4.3.3 结果和分析66-68
• 4.4 现有前景价值确定方法缺陷分析68-69
• 4.5 前景价值计算方法简介69-71
• 4.5.1 基于K/T方法的概率权重和结果价值确定70
• 4.5.2 基于B/P方法的概率权重和结果价值确定70-71
• 4.6 确定方法构建的依据与主要步骤71-75
• 4.6.1 确定方法构建的依据71-74
• 4.6.2 RN-PVD法的主要步骤74-75
• 4.7 数值模拟分析75-81
• 4.7.1 数值例子与实验假设75-78
• 4.7.2 基于RN-PVD方法的前景价值确定78
• 4.7.3 基于K/T方法的前景价值确定78-79
• 4.7.4 基于B/P方法的前景价值确定79
• 4.7.5 前景价值排序对比分析79-81
• 4.8 小结81-83
• 第5章 多属性行为决策方案单属性价值确定方法83-96
• 5.1 引言83-85
• 5.2 相关研究简介85-86
• 5.2.1 熵权法简介85-86
• 5.2.2 摆幅置权法简介86
• 5.3 方法构建的思路及主要步骤86-92
• 5.3.1 方法构建的思路86-89
• 5.3.2 MP-AVD法的主要步骤89-92
• 5.4 算例92-94
• 5.5 小结94-96
• 第6章 多属性行为决策方案优选排序方法96-108
• 6.1 引言96-97
• 6.2 预备知识97-99
• 6.2.1 AHP方法简介97-98
• 6.2.2 k可加模糊测度确定方法98-99
• 6.3 模糊测度确定方法提出的思路及主要步骤99-102
• 6.3.1 模糊测度确定方法提出的思路99-101
• 6.3.2 AHP-FMD法的主要步骤101-102
• 6.4 AHP-FMD法有效性的数值验证102-106
• 6.4.1 数值例子、有关假设以及模拟数据的发生102-103
• 6.4.2 基于AHP-FMD法确定模糊测度103-105
• 6.4.3 基于2可加模糊测度法确定出的模糊测度105
• 6.4.4 计算结果对比分析105-106
• 6.5 多属性行为决策方案优选排序方法106-107
• 6.6 小结107-108
• 第7章 多属性行为决策方法在投资方案选择中的应用108-117
• 7.1 研究背景108
• 7.2 属性结构的建立108-111
• 7.2.1 初步属性结构的内容108
• 7.2.2 属性评价指标体系建立的原则以及具体指标108-109
• 7.2.3 属性结构的确定109-111
• 7.3 方案单属性价值的确定111-113
• 7.3.1 方案在属性上表现出来的前景的估计111-112
• 7.3.2 方案单属性价值的计算过程112-113
• 7.4 方案总价值的确定113-115
• 7.4.1 属性模糊测度的确定113-115
• 7.4.2 方案总价值的计算115
• 7.5 结论分析115-116
• 7.6 小结116-117
• 第8章 全文总结与展望117-126
• 8.1 本文主要研究结论117-121
• 8.2 本文主要创新点121-124
• 8.3 研究展望124-126
• 参考文献126-150
• 攻读学位期间发表的学术论文及参加的科研项目150-151
• 致谢151-153
• 摘要153-157
• ABSTRACT157-161

【引证文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 宋捷;灰色决策方法及应用研究[D];南京航空航天大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前5条

1 祝凌凌;基于多属性智能决策方法的个人理财决策支持系统的设计与实现[D];西南财经大学;2012年

2 闫一达;H公司绩效管理改进方案研究[D];吉林大学;2013年

3 张霄;基于预期的多属性决策模型逆序问题研究[D];华北电力大学;2013年

4 孙彦武;现代综合评价方法有效性分析与ANN&GA集成方法研究[D];江西理工大学;2013年

5 陈晓玉;异构无线网络的负载均衡算法研究[D];南京邮电大学;2013年

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本文编号：359111