复杂偏好下多属性大群体决策方法研究

发布时间：2017-08-19 17:47

  本文关键词：复杂偏好下多属性大群体决策方法研究

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【摘要】：近年来,我国自然灾害和公共危机不断发生,给国家经济和人民生命财产造成了重大损失,使得应急决策成为研究的热点和重点。分析应急决策问题与其他决策问题的不同,根据应急决策问题的环境复杂多变,决策任务具有复杂性、动态性、不确定性和时效性,决策属性之间存在复杂的关系,提出了复杂偏好的概念。利用相似度模型解决复杂偏好下多属性大群体应急决策问题,并与其他大群体决策方法做比较,从数值结果可以看出本文方法的优势。 论文的工作主要包括以下几个方面： (1)确定型偏好,主要研究矢量偏好型多属性大群体决策问题。首先介绍了两矢量之间的J-相似度、E-相似度和C-相似度,分析了它们的缺陷,在它们基础上构造了变系数相似度模型,并证明变系数相似度满足自反性、对称性、有界性。把变系数相似度模型以及现有的三种相似度模型应用到应急决策问题中,比较湖南省三个地级市(长沙市、株洲市、湘潭市)的重大冰雪应急管理能力,通过计算三个城市的评价矢量与理想方案的评价矢量之间的加权相度,排列三个城市。决策结果表明变系数相似度方法是有效的,其计算简单,可广泛应用到应急决策问题中。 (2)关联偏好,考虑决策属性之间的关联。首先考虑决策属性之间的层次关系,提出了基于三角函数的决策属性权重确定方法。利用群决策方法中偏好集结的思想,将决策结果逐层集结,得到最终决策结果。最后,利用属性层次偏好决策方法对2002-2009全国自然灾害的数据,按年份划分等级,决策结果与实际一致。再次考虑决策属性之间的二元关系,提出了属性二元关系偏好的大群体决策方法。该方法基于二元关系形成群体成员偏好矢量属性关系矩阵,借助该关系矩阵是0-1矩阵及其范数性质,构建了两个决策成员偏好矢量相似度模型,基于该模型提出了一种大群体决策聚类方法和决策方案排序方法。最后以湖南省重大冰雪灾害应急管理能力评价为案例,对该方法进行了应用。 (3)模糊偏好,详细的给出了直觉模糊集偏好型、三角模糊数偏好型、直觉三角模糊数偏好型、梯形模糊数语言值偏好型、直觉梯形模糊数偏好型、考虑属性二元关系直觉梯形模糊数偏好型、区间梯形模糊数偏好型多属性大群体决策方法,以及决策属性权重确定方法,通过构造相应的加权相似度模型,得到相应的方案排序方法。把每一种模糊偏好型多属性大群体决策方法去解决应急决策问题,与其他群决策方法比较,案例结果表明本文方法的有效性、可行性。
【关键词】：多属性决策 应急决策 复杂偏好 大群体 相似度方法
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 符号说明12-13
• 1 导论13-22
• 1.1 选题背景及研究意义13-14
• 1.2 国内外研究现状综述14-18
• 1.2.1 复杂偏好下多属性大群体决策问题的研究现状14-15
• 1.2.2 相似度模型的研究现状15-18
• 1.3 本文研究问题描述18-19
• 1.4 论文的总体结构19-22
• 2 基于矢量偏好的多属性大群体决策方法22-31
• 2.1 引言22
• 2.2 变系数相似度模型22-24
• 2.3 几种不同相似度之间的比较24-26
• 2.4 变系数相似度在应急决策中的应用26-30
• 2.4.1 决策问题描述26-27
• 2.4.2 应急决策案例分析27-30
• 2.5 本章小结30-31
• 3 基于属性层次关系偏好的多属性大群体决策方法31-38
• 3.1 决策问题研究背景31
• 3.2 基于属性层次关系的属性权重确定方法31-32
• 3.3 基于属性层次关系的偏好矢量集结32-33
• 3.4 基于属性层次关系的大群体应急决策方法33-37
• 3.4.1 基于属性层次关系的评价模型的算法33-35
• 3.4.2 自然灾害等级评价实例分析及结论35-37
• 3.5 本章小结37-38
• 4 基于属性二元关系偏好的多属性大群体决策方法38-52
• 4.1 决策问题研究背景38-39
• 4.2 基于属性二元关系的偏好矢量间相似度39-40
• 4.3 基于属性二元关系的大群体聚类算法40-42
• 4.3.1 属性关系矩阵T={T~i}形成41
• 4.3.2 基于二元关系Q的决策成员偏好矢量聚类41-42
• 4.4 聚类算例及算例结果的比较42-46
• 4.4.1 基于不同二元关系Q的算例结果比较42-44
• 4.4.2 不同的聚类方法的算例结果比较44-46
• 4.5 基于属性二元关系偏好的决策方案排序46-47
• 4.5.1 基于属性二元关系的决策属性权重46-47
• 4.5.2 基于属性二元关系的决策方案排序原则47
• 4.6 基于属性二元关系的偏好相似度在应急决策中的应用47-51
• 4.7 本章小结51-52
• 5 基于模糊集偏好的多属性大群体决策方法52-77
• 5.1 模糊集的概念及两模糊集间的相似度52-55
• 5.2 直觉模糊集的概念及两直觉模糊集间的相似度55-59
• 5.2.1 直觉模糊集55-56
• 5.2.2 基于直觉模糊集的变系数相似度模型56-59
• 5.3 不同的两直觉模糊集之间的相似度的比较59-61
• 5.4 直觉模糊集相似度的应用61-65
• 5.4.1 模式识别案例分析61-62
• 5.4.2 医学诊断案例分析62-63
• 5.4.3 模糊多属性多方案决策案例分析63-65
• 5.5 基于直觉模糊集得分矢量间相似度的多属性群决策方法65-75
• 5.5.1 觉模糊集的得分函数65-66
• 5.5.2 直觉模糊集的得分矢量之间的相似度66-68
• 5.5.3 基于得分矢量相似度的模糊多属性大群决策方法68-69
• 5.5.4 模糊偏好多属性大群体应急决策案例分析69-73
• 5.5.5 与其他方法比较73-75
• 5.6 本章小结75-77
• 6 基于模糊数偏好的多属性大群体决策方法77-98
• 6.1 模糊数及其拓展形式77-79
• 6.1.1 引言77
• 6.1.2 模糊数、直觉模糊数和区间直觉模糊数77-79
• 6.2 基于三角模糊数偏好的多属性大群体决策方法79-86
• 6.2.1 三角模糊数及三角模糊数间的相似度80-81
• 6.2.2 基于相似度的三角模糊偏好多属性群决策方法81-83
• 6.2.3 案例分析83-86
• 6.2.4 小结86
• 6.3 基于参数型直觉三角模糊数偏好的多属性大群体决策方法86-96
• 6.3.1 三角直觉模糊数和参数型直觉三角模糊数86-90
• 6.3.2 参数型直觉三角模糊数间的相似度90-91
• 6.3.3 参数型直觉三角模糊数偏好的多属性大群体决策方法91-93
• 6.3.4 案例分析93-96
• 6.3.5 小结96
• 6.4 本章小结96-98
• 7 基于梯形模糊数偏好的多属性大群体决策方法98-135
• 7.1 改进的TOPSIS方法在梯形模糊偏好多属性决策问题中的应用98-106
• 7.1.1 梯形模糊数及其性质98-100
• 7.1.2 改进TOPSIS方法及应用100-102
• 7.1.3 案例分析102-105
• 7.1.4 小结105-106
• 7.2 基于参数型直觉梯形模糊数偏好的多属性决策方法106-113
• 7.2.1 参数型直觉梯形模糊数及相似度106-109
• 7.2.2 参数型直觉梯形模糊数偏好多属性决策方法109-110
• 7.2.3 案例分析110-112
• 7.2.4 小结112-113
• 7.3 考虑属性二元关系的参数型直觉梯形模糊偏好多属性大群体决策113-124
• 7.3.1 基于属性间二元关系的参数型直觉梯形模糊数的相似度113-114
• 7.3.2 参数型直觉梯形模糊偏好大群体聚类方法114-115
• 7.3.3 聚类案例分析115-118
• 7.3.4 基于属性二元关系的参数型直觉梯形模糊偏好大群体决策方法118-120
• 7.3.5 案例分析120-124
• 7.3.6 小结124
• 7.4 区间梯形模糊数型偏好多属性大群体决策方法124-134
• 7.4.1 区间梯形模糊数及相似度125-128
• 7.4.2 区间梯形模糊数型偏好多属性大群体决策方法128-130
• 7.4.3 案例分析130-134
• 7.4.4 小结134
• 7.5 本章小结134-135
• 8 结论与展望135-140
• 8.1 本文结论135-139
• 8.1.1 主要工作135-136
• 8.1.2 创新点136-139
• 8.1.3 研究不足139
• 8.2 研究展望139-140
• 参考文献140-153
• 附录 主要程序153-172
• 攻读博士学位期间主要科研成果172-174
• 致谢174

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：702112