模糊推理的五蕴涵算法与单值智集多属性群决策方法

发布时间：2020-05-25 20:36

【摘要】：模糊推理五蕴涵算法将A和A~*(或B和B~*)的接近程度考虑进去,使得计算结果更接近于人类思考的推理机制.单值智集在处理不确定性和不一致性方面比直觉模糊集和一般模糊集更具有优势.本文主要研究关于模糊推理五蕴涵算法和基于单值智集的多属性群决策问题.具体研究内容以及创新点如下:首先,基于多型变元一阶形式系统MTL?_(ms)给出五蕴涵原则解的谓词形式表示,把五蕴涵算法纳入严格的逻辑框架,为模糊推理五蕴涵算法奠定严格的逻辑基础.其次,基于规范化的Minkowski距离研究区间值模糊推理五蕴涵算法的鲁棒性,给出基于三种特殊的区间值蕴涵算子的五蕴涵算法解的扰动,证明基于区间值?ukasiewicz蕴涵算子的五蕴涵算法是鲁棒的.最后,给出一种新的基于单值智集的正切相似度,并且将直觉模糊最好最坏方法扩张到单值智集的环境下,给出单值智集最好最坏方法,使得这个算法可以解决一些包含不一致性信息的不确定性问题,并通过例子证明该算法的可行性.
【图文】：

中国计量大学硕士学位论文步:确定最好属性和最坏属性.定义4.5 SVNWA,聚合四个单值智集偏好关系:<0.5000,0.5000,0.5000> <0.5240,0.3201,0.3201> <0.9318,0.0200,0.0200> <0.7044,0.3201,<0.4267,0.5041,0.5041> <0.5000,0.5000,0.5000> <0.6560,0.2280,0.2280> <0.5462,0.4015,<0.1645,0.7772,0.7772> <0.3156,0.6690,0.6690> <0.5000,0.5000,0.5000> <0.4448,0.5770,<0.3468,0.5967,0.5967> <0.4201,0.5390,0.5390> <0.6631,0.3276,0.3276> <0.5000,0.5000,上面聚合得到的单值智集偏好关系,我们可以画出有向图如图中我们选择真隶属度Ti j≥ 0.5 (i, j = 1, 2, 3, 4) 的弧, 得到有向.2中所有弧的输出度,得到下列结果: Dout1= 3, Dout2= 2, Dout3= 的排序关系为Dout1> Dout2> Dout4> Dout3.也就是说,最好的属性是C3.

i j≥ 0.5 (i, j = 1, 2, 3, 4) 的弧, 得到有向图如图 4.2.计算图4.2中所有弧的输出度,得到下列结果: Dout1= 3, Dout2= 2, Dout3= 0, Dout4= 1.因此,属性的排序关系为Dout1> Dout2> Dout4> Dout3.也就是说,最好的属性是C1,最坏的属性是C3
【学位授予单位】：中国计量大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O159;O225

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本文编号：2680710