基于信息熵的语言值软集群决策问题研究

发布时间：2020-06-02 12:33

【摘要】：群决策是若干个专家对备选方案在多个参数下的表现进行评价,通过对评价值的科学处理,从而得到最佳方案的问题。群决策问题的研究包含如下三个关键技术问题,专家和参数权重的赋值,评价信息的聚合方式以及方案的排序方法。本文通过对比研究现有的权重确定方法,提出了一种基于信息熵的语言值软集参数权重的确定方法和离差最大化的专家权重确定方法;在此基础上构造了一种广义Maclaurin加权平均聚合算子,提出了一种基于语言值优势可能度的群决策方法。对比实例验证了本文方法的可行性和合理性。本文主要研究工作如下:首先介绍了群决策问题产生的背景,学习了与软集和群决策相关的理论和经典的算法,深入了解了参数和专家权重确定的方法以及聚合算子和排序方法,并对这些方法的优缺点进行了学习和分析。其次,针对语言值决策问题,我们用三角模糊数将语言值模糊化,提出一种语言值相似程度的度量方法和语言值间优势程度的描述方法。第三,参数和专家的权重大小对群决策的结果会产生很大影响。现有的权重确定方法分主观评定方法和客观确定方法。主观评定方法会受到环境因素和人为因素的影响,很难获得准确的权重。在分析和评述了现有的客观权重确定方法的不足的基础上,结合方案间的相似度和极差,分别提出了专家权重的确定方法和基于信息熵的参数权重的确定方法。通过算例分析,验证了专家权重和参数权重确定方法的合理性。第四,Maclaurin对称平均是一种经典的数据聚合算子,常用于群决策和数据融合等研究领域。本文针对语言值群决策问题提出了一种基于三角模糊数的广义Maclaurin加权平均聚合算子,对语言值数据进行有效融合。详细探讨了算子的各种性质。最后,针对语言值软集的群决策问题,提出了一种基于语言值优势可能度的方案排序方法,并给出了实现语言值软集群决策的算法。通过实例,验证了本文方法的合理性。
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O225;O159

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本文编号：2693161