基于字典序偏好和语言偏好的群体决策

发布时间：2017-09-02 00:08

  本文关键词：基于字典序偏好和语言偏好的群体决策

  更多相关文章： 字典序偏好 语言偏好 混合群体决策 LOWA算子

【摘要】：群体决策的研究近年来受到越来越广泛的关注,其中多属性群决策的研究成为决策科学的一个重要研究领域。所谓的多属性群决策,就是集结群体中所有决策成员的决策信息以形成群体的偏好信息,采用一定的决策方法,最终对方案进行优选排序。它广泛应用于管理、经济、社会等多种领域中,如供应商选择、项目评估、绩效考核、投资决策、资源配置的排序等。群体决策的基础是群体偏好,通常由个体偏好集结得出。个体偏好的表达方式有所不同,常见的偏好表达有效用函数表达式,模糊偏好关系、部分选择、偏好排序、语言偏好关系等。本文从以下三个方面来对个体偏好的表达和集结的多属性群体决策问题进行研究:1、提出多专家的字典序属性偏好集结算法。字典序的偏好表达指的是一种专家对一种属性的偏好不能被另一种属性偏好来代替。字典序偏好的群体决策方法通过两个阶段来进行:(1)个体专家的字典序属性偏好集结算法。从个体专家的字典序属性和对待选对象的排序,计算群体的字典序属性偏好。(2)多专家群体对待选对象的字典序偏好集结算法。从多专家对备选对象的评分值计算群体对它们的评分值,结合群体的字典序属性偏好,得出群体最终对的民主选择结果。2、提出多专家的模糊语言偏好集结算法。模糊语言偏好即采用语言短语的形式给出偏好信息以便对事物进行判断。通过两个阶段来进行群体意见的集结:(1)通过LOWA算子来得到各个属性偏好的权重,并得到每个专家对各个方案的综合评价。(2)将多位专家的偏好进行集结,算出不同备选对象的评分值,得出群体通过模糊语言偏好表达的决策结果。3、提出字典序偏好输入和模糊语言偏好输入的混合集结算法。将不同类型的偏好输入的表达,通过上述1、2两个步骤,以及组内组间方案中专家属性偏好的循环算法得到专家群体对各个属性的偏好排序。与此同时,将模糊语言偏好转换为数值偏好得到各个偏好的群体累加评价值。根据属性的权重排列,得到群体对各个方案的总体评价值后即能从可行方案中选出最优的方案,分数越高表明专家群体越为偏好,从而获得二元偏好表达的混合专家群体的民主选择结果。
【关键词】：字典序偏好 语言偏好 混合群体决策 LOWA算子
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-23
• 1.1 多属性群体决策研究背景和问题的提出10-12
• 1.2 国内外的现状研究12-16
• 1.2.1 国内的现状研究12-14
• 1.2.2 国外的现状研究14-16
• 1.3 基础知识16-21
• 1.3.1 字典序偏好16-17
• 1.3.2 模糊语言决策矩阵17-18
• 1.3.3 LOWA算子18-20
• 1.3.4 多属性群决策20
• 1.3.5 优先序20-21
• 1.4 本文的主要研究成果和内容安排21
• 1.5 技术路线21-23
• 第二章 基于字典序偏好的群决策23-33
• 2.1 单人选择方法23
• 2.2 多专家群体选择方法23-25
• 2.3 算例25-31
• 2.4 本章小结31-33
• 第三章 基于模糊语言偏好的群决策33-41
• 3.1 单人选择方法33-35
• 3.2 多专家群体选择方法35
• 3.3 算例35-40
• 3.4 本章小结40-41
• 第四章 字典序偏好和语言偏好的多属性混合群决策41-53
• 4.1 单对专家和对象的选择方法41-43
• 4.2 多专家群体选择方法43-46
• 4.3 项目投资选择算例46-51
• 4.4 本章小结51-53
• 结论与展望53-56
• 参考文献56-61
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果61-62
• 致谢62-63
• 附件63

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本文编号：775196