基于贝叶斯理论的随机多准则群决策方法研究

发布时间：2017-08-09 05:22

  本文关键词：基于贝叶斯理论的随机多准则群决策方法研究

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【摘要】： 多准则决策是现代决策科学的重要组成部分。由于客观事物本身的复杂性和人类认识能力的局限性,要获取准确的准则值是非常困难的,因此实际的多准则决策问题常常伴有随机性。为了进一步提高决策的准确性,避免个体判断的失误,通常都由群体进行决策。随机多准则群决策(也称为风险型多准则群决策问题)是决策科学中一个重要的研究内容。本文在分析国内外关于贝叶斯理论和随机多准则决策理论的基础上,对基于贝叶斯理论的随机多准则群决策问题进行了较深入的研究,主要内容如下： 首先研究了基于MCMC模拟的随机多准则群决策问题,对正态分布、指数分布、χ2分布的随机信息,利用MCMC模拟集结个体随机偏好,得到群体偏好,然后再利用已有的随机多准则决策思想获得方案的排序。 然后运用拓展的贝叶斯网络——Credal网络处理准则相关情况下的多准则群决策问题,通过Credal网络推理将复杂的决策问题转化为区间数随机多准则决策问题,之后结合随机优势和概率优势,运用SIR排序方法对方案进行排序。 这些决策方法丰富和完善了随机多准则决策理论和方法,提高了决策的科学性和合理性,具有理论和实践两方面的意义。
【关键词】：随机多准则群决策 贝叶斯理论 MCMC模拟 Credal网络
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第1章 绪论7-14
• 1.1 引言7-9
• 1.1.1 研究背景7-8
• 1.1.2 研究目的及意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 随机多准则决策研究现状9-10
• 1.2.2 不确定偏好信息集结研究现状10-12
• 1.3 研究内容和逻辑结构12-14
• 第2章 理论基础14-23
• 2.1 连续随机变量下的贝叶斯定理14-15
• 2.2 贝叶斯分析15
• 2.3 先验信息15-17
• 2.3.1 共轭先验分布15-17
• 2.3.2 无信息先验分布17
• 2.4 Markov chain Monte Carlo模拟17-18
• 2.5 贝叶斯网络和Credal网络18-21
• 2.5.1 贝叶斯网络18-19
• 2.5.2 Credal网络19-21
• 2.6 随机优势与概率优势21-23
• 第3章 正态随机变量多准则群决策方法23-33
• 3.1 MCMC模拟Gibbs抽样算法24-25
• 3.2 基于MCMC模拟Gibbs抽样的正态随机变量概率集结方法25-30
• 3.2.1 不存在相关性的正态分布随机变量概率集结方法25-27
• 3.2.2 专家间有相关性的正态随机变量概率集结27-28
• 3.2.3 方法比较28-30
• 3.3 正态分布随机变量多准则群决策步骤30-31
• 3.4 算例31-33
• 第4章 混合随机变量多准则群决策方法33-43
• 4.1 Metropolis-Hastings算法33-35
• 4.1.1 随机游走Metropolis-Hastings算法34
• 4.1.2 算法实现34-35
• 4.2 基于MCMC模拟Metropolis-Hastings算法的概率集结方法35-38
• 4.2.1 Gamma分布变量的概率集结35-36
• 4.2.2 指数分布的概率集结36-37
• 4.2.3 χ~2分布的概率集结37-38
• 4.3 混合随机变量多准则决策方案排序38-40
• 4.3.1 基于概率指标的多准则排序方法38-39
• 4.3.2 考虑决策者风险偏好的多准则排序方法39-40
• 4.4 算例40-43
• 第5章 基于credal网络的不确定环境多准则群决策方法43-51
• 5.1 基于Credal网络的不确定推理43-44
• 5.2 不确定环境下的多准则决策方法44-47
• 5.2.1 问题描述44
• 5.2.2 基于Credal网络的准则值确定方法44-45
• 5.2.3 区间数随机多准则决策方法45-47
• 5.3 算例47-51
• 结束语51-53
• 附录53-56
• 参考文献56-62
• 致谢62-63
• 攻读学位期间主要研究成果63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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3 王应明,傅国伟;运用无限方案多目标决策方法进行有限方案多目标决策[J];控制与决策;1993年01期

4 林静;韩玉启;朱慧明;;一种基于MCMC稳态模拟的贝叶斯索赔校正模型[J];数量经济技术经济研究;2005年10期

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6 姚升保;岳超源;;基于综合赋权的风险型多属性决策方法[J];系统工程与电子技术;2005年12期

7 王坚强;信息不完全的多准则决策的SIR方法[J];系统工程与电子技术;2004年09期

8 姚升保;;基于随机优势与概率优势的风险型多属性决策方法[J];预测;2007年03期

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1 姚升保;风险型多属性决策的理论、方法及应用研究[D];华中科技大学;2006年

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本文编号：643714