直觉模糊信息环境下的多属性群决策方法研究

发布时间：2020-07-29 23:12

【摘要】：当今社会实际决策问题的规模扩大化和决策环境的复杂化对多属性群决策(MAGDM)问题提出了新的挑战。采用合理的决策信息并选择适用的决策方法做出有效的决策已经成为决策领域的研究热点。本文主要从决策信息和决策方法两个方面着手对MAGDM问题做出进一步研究。在决策信息的表示方面,给出了两种新的表达决策信息的语言变量。对传统的模糊语言变量进行了拓展,提出了直觉模糊区间语言变量(IFILV)的概念。在直觉三角模糊语言变量(ITFLV)和毕达哥拉斯模糊集(PFS)的基础上,提出了毕达哥拉斯三角模糊语言变量(PTFLV)。IFILV和PTFLV为实际的模糊MAGDM问题提供了有效的语言变量形式,丰富了决策信息的表达方式。此外,我们研究并提出了它们的运算法则和比较方式。在决策方法方面,本文主要以基于集结算子的排序方法为突破点。首先,对属性权重和有序诱导变量进行了研究,提出了基于决策信息本身的客观属性权重向量和有序诱导变量,结合决策者的主观属性权重,我们获得了组合的属性权重。在此基础上,提出了直觉模糊组合有序加权平均(IFCOWA)算子。然后,我们提出了基于IFILV的新的直觉模糊语言混合集结(NIFLHA)算子。此外,我们将PTFLV与Bonferroni均值算子进行有机结合并提出了毕达哥拉斯三角模糊语言Bonferroni均值(PTFLBM)算子及其加权形式(WPTFLBM)。在模糊变量的运算法则的基础上,研究并证明了IFCOWA算子、NIFLHA算子和PTFLBM算子的基本性质。最后,分别提出了基于IFCOWA算子、NIFLHA算子和PTFLBM算子的决策方法。最后,我们将基于以上算子的决策方法应用到MAGDM的实际案例中,验证了其实用性和有效性。
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【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：2774625