属性间具有相互关系的直觉梯形模糊多属性决策方法研究

发布时间：2017-09-10 15:37

  本文关键词：属性间具有相互关系的直觉梯形模糊多属性决策方法研究

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【摘要】：国内外有关直觉梯形模糊数的多属性决策研究主要针对属性间相互独立的多属性决策问题，，但现实生活中，决策所涉及的属性因素不再是相互独立的，而是复杂且具有相互关系的。本文在直觉梯形模糊多属性决策方法的基础上，引入解决属性间具有相互关系的经典算子，介绍解决属性间具有相互关系且属性值为直觉梯形模糊数的多属性决策方法。该方法可以帮助决策者在现实生活的决策中得到更科学合理的结果，具有前沿性和探索性，此研究在理论和实际应用方面都具有非常重要的意义。 本文针对属性间具有相互关系且属性值为直觉梯形模糊数的多属性决策问题，介绍基于Choquet积分算子、优先有序加权平均算子、Bonferroni有序加权平均算子、Heronian有序加权平均算子以及密度有序加权平均算子的直觉梯形模糊多属性决策方法。 本文的创新点在于：（1）将以往解决多属性决策中属性间具有相互关系的经典算子与直觉梯形模糊数相结合，形成直觉梯形模糊Choquet积分算子、直觉梯形模糊优先有序加权平均算子、直觉梯形模糊广义Bonferroni有序加权平均算子、直觉梯形模糊广义Heronian有序加权平均算子以及直觉梯形模糊广义密度有序加权平均算子，并研究这些算子的性质；（2）本文介绍了基于这些算子解决属性间具有相互关系的直觉梯形模糊多属性决策问题的方法；（3）针对属性权重未知且属性值为直觉梯形模糊数的多属性决策问题，本文通过熵权法和偏差最大化法确定属性权重，使属性权重未知的多属性决策研究方法得到丰富与发展。
【关键词】：直觉梯形模糊数 Choquet积分算子 优先有序加权算子 Heronian算子 密度平均算子
【学位授予单位】：山东财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：O159;C934
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目录8-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 研究的背景及意义10-11
• 1.1.1 研究的背景10
• 1.1.2 选题意义10-11
• 1.2 国内外研究文献综述11-16
• 1.2.1 直觉梯形模糊多属性决策研究现状11-12
• 1.2.2 五类经典算子研究现状12-16
• 1.3 本文的内容和章节安排16-17
• 1.4 本文的创新点17-18
• 第2章 理论基础18-30
• 2.1 直觉梯形模糊数18-20
• 2.1.1 直觉梯形模糊数的定义18
• 2.1.2 直觉梯形模糊数的运算法则18-19
• 2.1.3 直觉梯形模糊数的排序方法19-20
• 2.2 属性间具有相互关系的多属性决策方法20-28
• 2.2.1 CHOQUET 积分算子20-21
• 2.2.2 优先有序加权平均算子21-24
• 2.2.3 BONFERRONI 有序加权算子24-25
• 2.2.4 HERONIAN 有序加权平均算子25-27
• 2.2.5 密度有序加权平均算子27-28
• 2.3 小结28-30
• 第3章 基于直觉梯形模糊 CHOQUET 积分算子的多属性决策方法30-40
• 3.1 权重已知的直觉梯形模糊多属性决策方法30-36
• 3.1.1 直觉梯形模糊 CHOQUET 积分算子30-33
• 3.1.2 问题描述33
• 3.1.3 决策步骤33-34
• 3.1.4 案例34-36
• 3.2 权重未知的多属性决策问题中属性权重确定方法36-39
• 3.2.1 基于偏差最大化的权重确定方法36-38
• 3.2.2 基于熵权的权重确定方法38-39
• 3.3 小结39-40
• 第4章 基于直觉梯形模糊优先有序加权平均算子的多属性决策方法40-49
• 4.1 直觉梯形模糊优先有序加权平均算子40-44
• 4.2 问题描述44
• 4.3 决策步骤44-45
• 4.4 案例45-48
• 4.5 小结48-49
• 第5章 基于直觉梯形模糊广义 BOWA 算子的多属性决策方法49-57
• 5.1 直觉梯形模糊广义 BOWA 算子49-52
• 5.2 问题描述52
• 5.3 决策步骤52-53
• 5.4 案例53-56
• 5.5 小结56-57
• 第6章 基于直觉梯形模糊广义 HOWA 算子的多属性决策方法57-65
• 6.1 直觉梯形模糊广义 HOWA 算子57-60
• 6.2 问题描述60
• 6.3 决策步骤60-61
• 6.4 案例61-64
• 6.5 小结64-65
• 第7章 基于直觉梯形模糊广义密度有序加权平均算子的多属性决策方法65-72
• 7.1 直觉梯形模糊广义密度有序加权平均算子65-67
• 7.2 问题描述67
• 7.3 决策步骤67-68
• 7.4 案例68-71
• 7.5 小结71-72
• 总结与研究展望72-73
• 参考文献73-77
• 攻读硕士学位期间取得的学术成果77-78
• 致谢78

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：825119