基于梯形模糊语言变量的多属性决策方法研究

发布时间：2017-07-14 02:25

  本文关键词：基于梯形模糊语言变量的多属性决策方法研究

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【摘要】： 多属性决策是决策理论的重要方面,它广泛应用于社会生活的诸多领域,而属性值的表达形式又是多属性决策问题研究中的一个重要组成部分。由于客观事物属性的复杂性,再加上人类思维的模糊性,人们在评估事物的综合素质或性能时,一般无法给出确切的决策信息,而是直接以模糊语言形式给出,而梯形模糊语言可以表示和处理更为丰富的具有模糊性的不确定信息,具有更强的信息处理表现能力。因此对属性值以梯形模糊语言形式给出的多属性决策问题的研究具有非常重要的意义,本文将在此方面进行一些研究。 本文首先在理解梯形模糊语言变量相关概念、运算法则及相关性质的基础上,提出一种梯形模糊语言变量距离测度公式,并将其与多属性决策方法相结合来求解梯形模糊语言变量多属性决策问题。其次,在对集结算子进行研究的基础上,提出一种梯形模糊语言变量加权几何平均算子,并在定义梯形模糊语言加权调和平均算子和梯形模糊语言有序加权调和平均算子的基础上,提出一种梯形模糊语言混合调和平均算子来求解梯形模糊语言变量多属性决策问题。最后,对属性权重信息不确定的梯形模糊语言变量多属性决策方法进行了研究,针对属性权重信息完全未知的情况,通过构造离差最大化模型,得出属性权重的求解公式;针对只有部分属性权重信息的情况,通过构造单目标最优化模型,然后进行规划求解得出属性的权重。
【关键词】：梯形模糊语言变量 多属性决策方法 理想解 集结算子
【学位授予单位】：山东经济学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 研究的背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-15
• 1.2.1 国外研究综述10-11
• 1.2.2 国内研究综述11-15
• 1.3 本文的内容和章节安排15-16
• 1.4 本文的创新点16-17
• 第2章 多属性决策基本理论17-31
• 2.1 多属性决策描述17
• 2.2 多属性决策指标权重的确定方法17-23
• 2.2.1 主观权重确定方法18-22
• 2.2.2 客观权重确定方法22-23
• 2.3 多属性决策评价方法23-31
• 2.3.1 理想解多属性决策方法24-29
• 2.3.2 集结算子决策方法29-31
• 第3章 基于梯形模糊语言变量的理想解多属性决策方法31-46
• 3.1 梯形模糊语言变量31-34
• 3.1.1 梯形模糊语言变量的定义31-32
• 3.1.2 梯形模糊语言变量的隶属函数32
• 3.1.3 梯形模糊语言变量的运算法则32-33
• 3.1.4 梯形模糊语言变量距离的定义33-34
• 3.2 基于梯形模糊语言变量的投影决策方法34-37
• 3.2.1 决策算法的实现34-36
• 3.2.2 算例验证36-37
• 3.3 基于梯形模糊语言变量的TOPSIS 决策方法37-40
• 3.3.1 决策算法的实现37-39
• 3.3.2 算例验证39-40
• 3.4 基于梯形模糊语言变量的VIKOR 决策方法40-42
• 3.4.1 决策算法的实现40-41
• 3.4.2 算例验证41-42
• 3.5 基于梯形模糊语言变量的灰色关联决策方法42-46
• 3.5.1 决策算法的实现42-44
• 3.5.2 算例验证44-46
• 第4章 基于梯形模糊语言变量的集结算子多属性决策方法46-55
• 4.1 基于梯形模糊语言变量的TFLWGA 算子多属性决策方法46-49
• 4.1.1 决策模型47-48
• 4.1.2 算例验证48-49
• 4.2 基于梯形模糊语言变量的TFLHHA 算子多属性决策方法49-55
• 4.2.1 定义描述49-50
• 4.2.2 决策模型50-52
• 4.2.3 算例验证52-55
• 第5章 属性权重不确定的梯形模糊语言多属性决策方法55-62
• 5.1 对于属性权重信息完全未知的情形55-60
• 5.1.1 属性权重的确定55-56
• 5.1.2 属性权重完全未知的梯形模糊语言灰色关联投影决策方法56-60
• 5.2 对于只有部分属性权重信息的情形60-62
• 5.2.1 属性权重的确定60
• 5.2.2 只有部分权重信息的梯形模糊语言算术算子决策方法60-62
• 总结与展望62-63
• 参考文献63-66
• 攻读硕士学位期间取得的学术成果66-67
• 致谢67

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 梁子宽;语言型属性值的多属性决策方法研究[D];哈尔滨工业大学;2011年

2 温贺;基于模糊多属性决策的OHSMS绩效动态评价研究[D];天津理工大学;2013年

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本文编号：539348