基于区间数的不确定决策理论与方法研究

发布时间：2017-09-23 16:18

  本文关键词：基于区间数的不确定决策理论与方法研究

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【摘要】：论文较详细地论述了多属性决策中的有关问题,研究了多属性决策的一些重要的前沿内容——现有方法的改进与完善及新方法的提出、基于决策方法的权重确定、可化为区间信息表示的多属性决策方法和基于数据的区间数智能决策分析等。 具有创新性的主要研究成果包括以下几个方面: (1)研究了模糊数与区间数的定义及他们之间的内在联系。提出了一种新的区间数距离测度,给出了区间数的二元运算关系,并对目前存在的多种区间数比较方法进行了比对,揭示了多种区间数比较方法之间的内在联系;综述了现有区间数决策矩阵的规范化方法,并对区间数向量进行了简要的介绍,总结了函数模型的决策与关系模型两类多属性决策方法,为本文进一步研究区间数不确定多属性决策方法的若干问题奠定了理论和实践基础; (2)研究了基于区间数的扩展多属性决策方法。提出了基于区间数的多属性TOPSIS决策方法、VIKOR决策方法、α-PROMETHEE决策方法,并以某银行15家分支机构的经营状况的评估为例来比对分析上述方法;论述了权重值为区间数的区间数多属性决策方法,提出了权重值为区间数的区间数TOPSIS方法,并以在多属性MAS任务分配问题中的应用仿真实验来说明本文所提出的方法是有效且能够做出比较合理的任务分配决策; (3)研究了基于区间数的多属性决策中权重确定。针对目前获得客观属性权重的方法多是在直接处理原始决策数据的基础上所得到的,决策所采用的方法在确定属性客观权重过程中则不起任何作用,本文用决策方法对原始决策数据进行预处理,再对处理后的数据探讨其属性的相对权重,即将决策方法与最终的权重确定相关联。根据这个思路,本文分析了属性加权向量ω与最终综合优先序值之间关系,提出了两种基于决策方法的属性客观权重ω的确定原理即基于区间数的PROMETHEE II方法中权重确定与基于投影寻踪模型的权重确定; (4)研究了可化为区间数的多属性决策方法。把泛性模糊数及Vague集等其他模糊信息表示方式转化为区间数信息表示,提出了基于泛性模糊数的VIKOR多属性决策方法和基于Vague集的PROMETHEE方法。 (5)研究了基于数据的区间数智能决策分析。传统的决策分析是利用已有的信息建立函数或关系模型来进行决策,而随着计算机管理信息系统的飞速发展和广泛应用,社会经济和企业生产经营的规模和自动化水平不断提高,随之而来的是决策者面临的是大量的、动态的甚至是有噪声的信息,决策者企图通过建立函数或关系模型来进行决策显然是不可能的,也难于满足实际的需要。为此,本文扩展了一种基于区间数的FCM聚类算法,并提出了一种基于区间数的支持向量域多分类软计算方法,这两种基于知识的智能决策分析方法可以直接处理特征空间为区间数的聚类及多分类问题,扩宽了支持向量域多分类算法应用的范围。
【关键词】：不确定多属性决策 区间数 决策矩阵规范化 属性权重 群决策 FCM 支持向量机
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第一章 绪论12-24
• 1.1 引言12-13
• 1.1.1 论文选题背景及问题提出12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状及存在的问题13-21
• 1.2.1 区间决策指标的规范化方法13-14
• 1.2.2 区间数的比较和排序方法研究14-16
• 1.2.3 区间数的距离16
• 1.2.4 基于机理模型的区间决策方法16-17
• 1.2.5 区间不确定决策中属性权重的确定17-18
• 1.2.6 扩展区间数的不确定决策18-19
• 1.2.7 基于数据的区间决策方法19-20
• 1.2.8 存在的问题20-21
• 1.3 本文逻辑结构及主要研究内容21-23
• 1.4 本文创新点23
• 1.5 本章小结23-24
• 第二章 区间数决策理论基础24-49
• 2.1 引言24
• 2.2 区间数基础24-33
• 2.2.1 区间数的定义24-26
• 2.2.2 区间数的度量26-28
• 2.2.3 区间数的二元运算关系28-32
• 2.2.4 区间数向量与区间数矩阵32-33
• 2.3 区间数评价矩阵的规范化33-39
• 2.3.1 区间数多属性群决策问题的描述33-34
• 2.3.2 区间数评价矩阵的规范化34-36
• 2.3.3 标准化区间数向量36-39
• 2.4 几种常用多属性决策方法39-48
• 2.4.1 TOPSIS 方法39-40
• 2.4.2 VIKOR 方法40-42
• 2.4.3 ELECTRE 方法42-46
• 2.4.4 PROMETHEE 方法46-48
• 2.5 本章小结48-49
• 第三章 基于区间数的多属性决策方法研究49-62
• 3.1 引言49
• 3.2 属性权重为实数的区间数多属性决策方法49-55
• 3.2.1 基于区间数的TOPSIS 方法49-50
• 3.2.2 基于区间数的VIKOR 方法50-51
• 3.2.3 基于区间数的α-PROMETHEE 方法51-52
• 3.2.4 算例与对比分析52-55
• 3.3 权重值为区间数的区间数多属性决策方法55-57
• 3.3.1 权重值为区间数的区间数TOPSIS 方法55-56
• 3.3.2 算例与对比分析56-57
• 3.4 区间数多属性决策方法在MAS 任务分配中的应用57-61
• 3.4.1 基于区间数的多属性的MAS 任务分配模型58-59
• 3.4.2 基于区间数VIKOR 方法的多属性MAS 任务分配原理59
• 3.4.3 算例与对比分析59-61
• 3.5 本章小结61-62
• 第四章 基于区间数的多属性决策中权重确定62-71
• 4.1 引言62-63
• 4.2 基于区间数的PROMETHEE II 方法中权重确定63-66
• 4.2.1 加权向量ω与综合优序值得关系63-64
• 4.2.2 属性权重ω的确定64-66
• 4.2.3 算例与对比分析66
• 4.3 基于投影寻踪模型的权重确定66-70
• 4.3.1 投影寻踪模型67-68
• 4.3.2 投影寻踪模型的求解68
• 4.3.3 算例与对比分析68-70
• 4.4 本章小结70-71
• 第五章 可转化为区间信息表示的多属性决策71-82
• 5.1 引言71
• 5.2 基于泛性模糊数的VIKOR 方法71-77
• 5.2.1 模糊数的度量71-73
• 5.2.2 泛性模糊数的VIKOR 方法73-75
• 5.2.3 群决策过程75-76
• 5.2.4 算例与对比分析76-77
• 5.3 基于 Vague 集的 PROMETHEE 方法研究77-81
• 5.3.1 Vague 集的度量77-79
• 5.3.2 基于Vague 集的PROMETHEE 方法79-80
• 5.3.3 算例与对比分析80-81
• 5.4 本章小结81-82
• 第六章 基于数据的区间智能决策方法分析82-94
• 6.1 引言82-83
• 6.2 基于区间数的扩展FCM 聚类算法83-86
• 6.2.1 区间数的模糊划分83
• 6.2.2 区间数的FCM 算法83-85
• 6.2.3 算例与对比分析85-86
• 6.3 基于支持向量域描述的区间数分类86-93
• 6.3.1 核函数86-89
• 6.3.2 基于区间数的支持向量域描述单类数据分类89-91
• 6.3.3 基于区间数的多分类支持向量机91
• 6.3.4 算例与对比分析91-93
• 6.4 本章小结93-94
• 第七章 结束语94-96
• 7.1 研究工作总结94-95
• 7.2 今后研究工作的展望95-96
• 参考文献96-111
• 致谢111-113
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文113

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 赵金楼;李根;吕春雷;;基于区间数二级收敛的风险型方案的择优[J];技术经济与管理研究;2012年07期

，

本文编号：906229