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区间直觉梯形模糊多属性决策方法研究

发布时间:2017-07-28 18:06

  本文关键词:区间直觉梯形模糊多属性决策方法研究


  更多相关文章: 区间直觉梯形模糊数 多属性决策 集成算子 TOPSIS法 投影模型 偏差


【摘要】:在全球化、信息化的今天,社会竞争日益激烈,人们面对复杂问题时,,仅仅依靠直觉和经验来作出判断已经不能满足复杂多变的现代社会需求,如何综合考量各种因素,快速、正确地作出决策尤为重要。因此,迫切需要建立一套系统、科学、合理、有效的决策理论与方法。随着社会复杂性、不确定性和人类思维多样性、模糊性的日益增强,人们所面临的决策问题也越来越复杂多样,作出的决策信息亦是呈现出更加显著的模糊性,模糊多属性决策便应运而生。区间直觉梯形模糊数可以考虑模糊决策信息的各种情况,能更好地描述不确定的模糊决策信息,真实地表达决策者的本意,将区间直觉梯形模糊数引入到模糊多属性决策领域,系统而深入地研究区间直觉梯形模糊多属决策的理论和方法,不但可以丰富模糊多属性决策理论,而且可以为决策者解决现实中复杂多样的问题提供科学的理论依据,减轻决策负担,提高决策效率和质量。 本文研究基于区间直觉梯形模糊数的多属性决策理论和方法,并利用建立的区间直觉梯形模糊多属性决策方法来解决教育领域的具体问题。 首先介绍模糊多属性决策和区间直觉梯形模糊数的相关理论知识,包括模糊多属性决策问题的一般描述、解决过程以及区间直觉梯形模糊数的定义、运算法则和排序方法,为进一步研究决策方法做好充分准备;其次,研究基于区间直觉模糊信息集成算子的决策方法,在区间直觉梯形模糊数加权算术平均算子和加权几何平均算子的基础上,提出区间直觉梯形模糊数的有序加权算术/几何平均算子、混合有序加权算术/几何平均算子,及其基本定理,并利用混合有序加权算术/几何平均算子建立决策模型,给出具体的学院评估分析实例;然后,定义区间直觉梯形模糊数的距离公式、正负理想解和投影公式,并将原有的TOPSIS法和投影模型扩展到区间直觉梯形模糊数的形式;分析TOPSIS法和投影模型的局限,将TOPSIS法和投影模型结合提出一种新的区间直觉梯形模糊决策方法,并用于解决教师考核问题;最后,针对属性权重未知,属性值为区间直觉梯形模糊数的模糊多属性决策问题,提出利用区间直觉梯形模糊数的距离公式以及原有偏差最大化思想求解权重的方法,建立基于偏差最大化的区间直觉梯形模糊决策模型,并给出实例分析。
【关键词】:区间直觉梯形模糊数 多属性决策 集成算子 TOPSIS法 投影模型 偏差
【学位授予单位】:曲阜师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:C934
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-9
  • 第1章 绪论9-16
  • 1.1 研究背景及意义9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-13
  • 1.2.1 TF-MADM 研究现状11-12
  • 1.2.2 ITF-MADM 研究现状12
  • 1.2.3 IITF-MADM 研究现状12
  • 1.2.4 存在问题12-13
  • 1.3 研究内容和写作安排13-16
  • 1.3.1 研究内容13-14
  • 1.3.2 写作安排14-16
  • 第2章 理论基础介绍16-21
  • 2.1 FMADM 理论介绍16-17
  • 2.2 IITFN 理论介绍17-20
  • 2.2.1 IITFN 的概念17-19
  • 2.2.2 IITFN 的运算方法19
  • 2.2.3 IITFN 的比较方法19-20
  • 2.3 本章小结20-21
  • 第3章 基于 IITFN-HOWAA 和 IITFN-HOWGA 的决策方法21-31
  • 3.1 预备知识21-26
  • 3.1.1 IITF-WAA 和 IITFN-WGA21-22
  • 3.1.2 IITF-OWAA 和 IITFN-OWGA22-25
  • 3.1.3 IITF-HOWAA 和 IITF-HOWGA25-26
  • 3.2 决策方法26-27
  • 3.2.1 决策问题的数学描述26
  • 3.2.2 决策步骤26-27
  • 3.3 实例分析27-30
  • 3.4 本章小结30-31
  • 第4章 基于 TOPSIS 和投影模型的决策方法31-41
  • 4.1 预备知识31-36
  • 4.1.1 IITFN 的距离31-32
  • 4.1.2 TOPSIS 法的基本原理32-33
  • 4.1.3 区间直觉梯形投影模型的基本原理33-35
  • 4.1.4 TOPSIS 法和投影模型的局限35-36
  • 4.2 决策方法36-38
  • 4.2.1 决策问题的数学描述36
  • 4.2.2 决策步骤36-38
  • 4.3 实例分析38-40
  • 4.4 本章小结40-41
  • 第5章 基于偏差最大化的决策方法41-46
  • 5.1 偏差最大化权重计算方法41-42
  • 5.2 决策方法42-43
  • 5.2.1 决策问题的数学描述42-43
  • 5.2.2 决策步骤43
  • 5.3 实例分析43-45
  • 5.4 本章小结45-46
  • 第6章 总结与展望46-48
  • 6.1 工作总结46
  • 6.2 工作的不足和展望46-48
  • 参考文献48-51
  • 攻读硕士学位期间的研究成果51-52
  • 致谢52

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号:585308

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