直觉模糊动态多属性决策的方法及其应用
发布时间:2022-05-02 23:27
由于专家经验和专业知识的局限性和决策环境的复杂性,不确定性现象广泛存在于实际决策问题中。如何应用合适的理论和方法来处理这类不确定性现象变得十分必要和迫切。模糊集为处理决策过程中的认知不确定信息提供了有效的定量表征工具。直觉模糊集作为模糊集的扩展,因其描述不确定信息的粒度更细致、更有效,因而被成功运用于解决实际决策问题。并且,随着科技的高速发展,考虑实际决策问题更多是动态发展的,因此动态多属性群决策问题得到了广发关注。本文在研究现有直觉模糊多属性决策方法的成果时,受到了已有成果的启发,提出了直觉模糊环境下新的多属性群决策方法并将其推广到语言直觉模糊决策环境。论文主要工作如下:1.动态不确定属性权重直觉模糊决策问题的研究:提出了基于分数阶积分的动态直觉模糊属性权重求解模型;给出了直觉模糊心理距离测度和心理距离测度的计算模型,并研究其性质和优点;提出了基于分数阶积分和直觉模糊心理距离测度的直觉模糊多属性决策方法。2.动态不确定时间权重决策问题的研究:提出了从主客观综合的角度出发,同时考虑“重现在轻过去”的思想求解动态时间权重;提出了基于直觉模糊动态时间权重的多属性决策方法。3.基于距离测度决...
【文章页数】:65 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 直觉模糊集及其扩展形式
1.2.2 直觉模糊动态多属性决策中属性权重的求解方法
1.2.3 直觉模糊多属性决策中时间权重求解方法
1.2.4 直觉模糊多属性决策方法
1.2.5 基于语言直觉模糊集距离测度的多属性决策方法
1.3 主要内容
1.4 章节安排
第2章 基于分数阶积分的直觉模糊动态多属性决策方法
2.1 基本概念
2.2 直觉模糊环境下动态多属性权重求解方法
2.2.1 直觉模糊环境下的新型效价函数
2.2.2 直觉模糊环境下多级动态参考点设置方法
2.2.3 基于分数阶积分的多属性权重求解方法
2.3 直觉模糊环境下的新型动态心理距离测度
2.4 基于TOPSIS的直觉模糊动态MADM问题的求解方法
2.5 应用与仿真实验
2.6 本章小结
第3章 具有时间偏好的动态多属性直觉模糊决策方法
3.1 基本概念
3.2 直觉模糊环境下时间权重的求解方法
3.2.1 基于时间度的多目标规划模型确定时间权重
3.2.2 基于时间度和理想解的时间权重确定
3.2.3 综合主客观方法求解时间权重
3.3 基于时间偏好的动态多属性直觉模糊决策方法
3.4 应用与仿真实验
3.5 本章小结
第4章 基于语言直觉模糊集距离测度的多属性决策方法
4.1 基本概念
4.2 语言规模函数
4.3 语言直觉模糊集的距离测度
4.4 语言直觉模糊集的相似性测度
4.5 基于语言直觉模糊集的MADM问题的处理方法
4.6 应用与仿真实验
4.7 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果
本文编号:3650169
【文章页数】:65 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 直觉模糊集及其扩展形式
1.2.2 直觉模糊动态多属性决策中属性权重的求解方法
1.2.3 直觉模糊多属性决策中时间权重求解方法
1.2.4 直觉模糊多属性决策方法
1.2.5 基于语言直觉模糊集距离测度的多属性决策方法
1.3 主要内容
1.4 章节安排
第2章 基于分数阶积分的直觉模糊动态多属性决策方法
2.1 基本概念
2.2 直觉模糊环境下动态多属性权重求解方法
2.2.1 直觉模糊环境下的新型效价函数
2.2.2 直觉模糊环境下多级动态参考点设置方法
2.2.3 基于分数阶积分的多属性权重求解方法
2.3 直觉模糊环境下的新型动态心理距离测度
2.4 基于TOPSIS的直觉模糊动态MADM问题的求解方法
2.5 应用与仿真实验
2.6 本章小结
第3章 具有时间偏好的动态多属性直觉模糊决策方法
3.1 基本概念
3.2 直觉模糊环境下时间权重的求解方法
3.2.1 基于时间度的多目标规划模型确定时间权重
3.2.2 基于时间度和理想解的时间权重确定
3.2.3 综合主客观方法求解时间权重
3.3 基于时间偏好的动态多属性直觉模糊决策方法
3.4 应用与仿真实验
3.5 本章小结
第4章 基于语言直觉模糊集距离测度的多属性决策方法
4.1 基本概念
4.2 语言规模函数
4.3 语言直觉模糊集的距离测度
4.4 语言直觉模糊集的相似性测度
4.5 基于语言直觉模糊集的MADM问题的处理方法
4.6 应用与仿真实验
4.7 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果
本文编号:3650169
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