基于正态云模型的不确定信息集结模型研究

发布时间：2017-09-12 04:43

  本文关键词：基于正态云模型的不确定信息集结模型研究

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【摘要】：随着决策科学化、管理民主化以及实际问题的复杂化，越来越多的决策采用集思广益的方式，群体决策一直是科学研究的热点。在决策过程中，由于人类思维的有限理性、外部环境的不确定性、决策问题的复杂化，如何将具有不同偏好的决策信息进行融合以及选择恰当的方式表达决策者信息是决策领域研究的重点。 随机性和模糊性是各类不确定性特征中最为关键的，受到了人们较多的关注。云模型通过特定的算法构成，是由李德毅院士在模糊数学与概率论的基础上提出的，可以实现定性概念与定量表示的相互转换，成为研究不确定知识表示的重要方法。针对不确定多属性决策问题，本文提出运用正态云模型表达决策者的偏好信息，给出了一种基于正态云模型的不确定多属性群决策方法。 本文针对现有正态云模型相似度测算方法中存在的不足，提出了一种新的综合相似度测算方法，同时考虑正态云模型的图形特征以及数字特征，研究了综合相似度所具有的的性质，通过与现有相似度测算方法的比较验证了其有效性，并用算例验证其实用性。 针对群体决策问题，提出用正态云模型表达语言决策信息，并运用新的综合相似度测算方法从方案决策向量以及属性决策向量双重角度挖掘决策者之间潜在的联系，通过构造正态云模型相似矩阵及其等价矩阵实现决策者聚类，最后提出运用新的正态云模型集结方法实现同类决策者信息的融合。 提出一种新的基于随机云滴生成的云距离测算方法，根据已得出的决策者分类，，构建基于云距离测度的群体类间决策者权重估算模型，提出考虑决策者权重的正态云模型集结方法，生成多类决策者综合云决策，并提出了一种基于贴进度的排序方法。 最后，考虑当决策者权重未给出的情况，定义了可用于衡量正态云模型之间差异的偏差熵，并建立了正态云模型偏差熵的灰靶决策方法，并得出各方案的优劣排序。
【关键词】：正态云模型 群决策 相似度 聚类 集结 权重
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究背景及研究意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究目的和意义11-12
• 1.2 决策理论与方法的国内外研究现状综述12-15
• 1.2.1 不确定性决策理论与方法研究现状12-13
• 1.2.2 群体决策的理论与方法研究现状13-14
• 1.2.3 决策权重分布研究现状14
• 1.2.4 云模型研究现状14-15
• 1.2.5 现有文献研究特点15
• 1.3 研究内容15-16
• 1.4 研究特色及创新点16
• 1.5 研究思路与框架16-18
• 第二章 一种新的正态云模型综合相似度测算及其应用18-31
• 2.1 引言18-19
• 2.2 云模型的基础知识19-20
• 2.3 正态云模型的综合相似度测算方法20-28
• 2.3.1 正态云模型相似度的测算思路20-21
• 2.3.2 基于云滴距离的正态云相似度测算21-23
• 2.3.3 基于数字特征的相似度测算23-25
• 2.3.4 综合相似度计算25-27
• 2.3.5 综合相似度的应用研究27-28
• 2.4. 算例分析28-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 基于云模型相似度的决策者聚类及信息融合31-42
• 3.1 引言31-32
• 3.2 问题描述32-35
• 3.3.1 云模型及相关知识32-34
• 3.3.2 问题描述及思路34-35
• 3.3 主要方法及结果35-37
• 3.3.1 基于方案及属性决策向量的决策者相似度测度方法35-36
• 3.3.2 基于云模型相似度的聚类方法36-37
• 3.4 算例分析37-41
• 3.4.1 背景及基础数据37-38
• 3.4.2 计算结果分析38-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第四章 基于云距离测度的正态云模型集结方法42-51
• 4.1 引言42
• 4.2 问题描述及思路42-43
• 4.3 主要方法及结果43-47
• 4.3.1 基于正态云模型距离的决策者权重测算方法43-46
• 4.3.2 考虑决策者权重的综合正态云生成及分析方法46-47
• 4.4 算例研究47-50
• 4.5 本章小结50-51
• 第五章 正态云模型偏差熵及其灰靶决策方法51-62
• 5.1 引言51
• 5.2 云模型偏差熵及其相关性质51-55
• 5.3 基于云偏差熵的灰靶云决策方法55-57
• 5.3.1 正态云模型矩阵的构造55
• 5.3.2 基于云偏差熵的指标权重测算方法55-56
• 5.3.3 基于云偏差熵的靶心设置及靶心距测算56-57
• 5.4 算例分析57-61
• 5.5 本章小结61-62
• 第六章 结论与展望62-64
• 6.1 研究总结62
• 6.2 研究展望62-64
• 参考文献64-68
• 致谢68-69
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李海林;郭崇慧;邱望仁;;正态云模型相似度计算方法[J];电子学报;2011年11期

2 王洪利,冯玉强;基于云模型具有语言评价信息的多属性群决策研究[J];控制与决策;2005年06期

3 韩敏;李政;;基于云-神经网络的多属性模糊规则分类[J];控制与决策;2009年06期

4 柳炳祥;李海林;杨丽彬;;云决策分析方法[J];控制与决策;2009年06期

5 万树平;董九英;;多属性群决策的直觉梯形模糊数法[J];控制与决策;2010年05期

6 万俊;邢焕革;张晓晖;;基于熵理论的多属性群决策专家权重的调整算法[J];控制与决策;2010年06期

7 刘培德;;一种基于前景理论的不确定语言变量风险型多属性决策方法[J];控制与决策;2011年06期

8 李海林;郭崇慧;;基于云模型的时间序列分段聚合近似方法[J];控制与决策;2011年10期

9 张英俊;马培军;苏小红;张池平;;属性权重不确定条件下的区间直觉模糊多属性决策[J];自动化学报;2012年02期

10 李鹏;刘思峰;朱建军;;基于新直觉模糊相似度的聚类方法[J];控制与决策;2013年05期

本文编号：835192