基于粗糙集与贝叶斯理论的不确定信息群决策方法研究

发布时间：2022-10-20 13:47

　　群决策是决策分析的一个前沿研究领域,随着社会对重大问题决策的科学性和民主性要求不断提高,群决策方法的研究显现出越来越重要的理论价值和现实意义。由于决策问题复杂性的增加,在群决策过程中,决策者限于认识水平、时间压力、环境不确定性等因素,往往难以精确给出自己的偏好信息,所以,近年来,关于不确定信息的群决策问题引起了学术界的兴趣,成为研究的热点。按不确定理论提出者刘宝碇的分类,信息的不确定性一般包括三种基本类型,即信息的粗糙性、模糊性和随机性。现有的不确定信息决策分析主要集中在对模糊信息多属性决策及群决策方法的研究,对偏好信息存在粗糙性及随机性的群决策问题研究十分不够。而现实中生活中的产品研发、信用评估、投资方案评估、竞争力评价等群决策问题中都存在大量具有粗糙性和随机性的偏好信息需要集结。因此,考虑不确定信息两种重要类型:粗糙信息与随机信息的群决策问题是一个深具理论和实用价值的研究领域。本文正是在粗糙集和贝叶斯理论的基础上,对这两类不确定信息的多属性群决策问题进行了深入研究,主要创新工作如下: （1）针对决策者存在分类误差,即决策表中信息具有粗糙性的群体分类决策问题,提出了一种可以从... 

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【部分图文】：

图5一23个属性权重为区间数的权重可行区域(3)序数权重信息，如wl>wZ>…>wn

图5一33个属性权重都为序数的权重可行区域在提供的部分权重信息后，需要对每位专家的权重信息进行集结，集结的方

各方案排名可信度因于柱状图

【参考文献】：
期刊论文
[1]区间数判断矩阵的一致性检验及排序方法[J]. 魏翠萍,张玉忠,冯向前.  系统工程理论与实践. 2007(10)
[2]基于语言评价矩阵的评判专家水平研究[J]. 陈侠,樊治平.  系统工程与电子技术. 2007(10)
[3]一种基于可变精度粗糙集的群体分类决策方法[J]. 毕文杰,陈晓红.  系统工程. 2007(08)
[4]基于熵权的多属性大群体决策方法[J]. 陈晓红,徐选华,曾江洪.  系统工程与电子技术. 2007(07)
[5]一种基于残缺语言判断矩阵的群决策方法[J]. 张尧,樊治平.  运筹与管理. 2007(03)
[6]基于随机优势与概率优势的风险型多属性决策方法[J]. 姚升保.  预测. 2007(03)
[7]主观贝叶斯主义的概率理论[J]. 任晓明,臧勇.  华北水利水电学院学报(社科版). 2007(02)
[8]基于贝叶斯网络的不确定环境下多属性决策方法[J]. 叶跃祥,糜仲春,王宏宇,梁晓艳.  系统工程理论与实践. 2007(04)
[9]群决策中两类三端点区间数判断矩阵的集结方法[J]. 朱建军,刘思峰,王翯华.  自动化学报. 2007(03)
[10]不完全信息条件下的多指标群体决策方法[J]. 杨雷.  系统工程理论与实践. 2007(03)

博士论文
[1]基于聚类算法的多属性复杂大群体决策方法研究[D]. 刘蓉.中南大学 2006
[2]矿业可持续发展基本理论与动态评价方法[D]. 彭秀平.中南大学 2004



本文编号：3694635