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混合多属性群决策方法及其应用研究

发布时间:2022-01-25 00:05
  决策已被广泛运用到社会、军事、经济、工程等多个方面。在社会实践中,涉及决策问题的复杂程度不断增加,使得人们在处理决策问题时,需要综合考虑多个影响决策结果的属性,其中不仅包括定量属性还包括定性属性,选取不同类型的数据来表示属性值能够更好的体现决策者对这些属性的评价结果。此外,在处理决策问题时,为避免因单个决策者思维局限造成决策结果的不准确,往往需要集结多个决策者的意见,这种由多个决策者和不同类型属性共同构成了混合多属性群决策问题。研究混合多属性群决策问题具有广泛的应用前景。本文针对由精确数、区间直觉模糊数、广义犹豫模糊语言项组成的混合多属性群决策问题进行了研究,主要研究内容如下:(1)提出基于二元组语言模型的广义犹豫模糊语言项集概念,定义其运算,分析了广义犹豫模糊语言项的运算及其相关性质,进一步提出广义犹豫模糊语言项之间的似然关系。(2)在混合多属性决策矩阵中,对属性值规范化方法进行了研究。分析现有的精确数和区间数属性值规范化方法各自的优缺点,提出一种改进的区间数比重规范化方法,并将该方法推广运用到区间直觉模糊数,同时验证该规范化方法不改变区间直觉模糊数的类型及序的关系。提出基于三角形隶... 

【文章来源】:西华大学四川省

【文章页数】:66 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文结构与安排
2 基础知识
    2.1 语言信息
    2.2 广义犹豫模糊语言项集
        2.2.1 广义犹豫模糊语言项集定义及其性质
        2.2.2 广义犹豫模糊语言项的似然关系
    2.3 区间直觉模糊集
3 混合多属性群决策中各属性规范化
    3.1 混合多属性群决策模型
    3.2 数值型规范化方法
        3.2.1 精确数的规范化方法
        3.2.2 区间数的规范化方法
        3.2.3 区间直觉模糊数规范化方法
    3.3 模糊语言的规范化方法
        3.3.1 广义犹豫模糊语言项定量转化
        3.3.2 广义犹豫模糊语言项规范化方法
4 混合多属性群决策方法研究
    4.1 基于中间值的混合多属性群决策方法
    4.2 案例分析
5 基于TOPSIS方法的混合多属性群决策
    5.1 基于TOPSIS方法的混合多属性群决策模型
    5.2 案例分析
    5.3 混合多属性群决策方法比较
6 总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表论文及科研成果
致谢


【参考文献】:
期刊论文
[1]面向犹豫模糊语言信息的大型群体分类集结模型[J]. 马珍珍,朱建军,张世涛,王翯华,刘小弟.  控制与决策. 2019(01)
[2]犹豫模糊语言Heronian平均算子在多属性决策中的应用[J]. 于倩,侯福均.  运筹与管理. 2016(02)
[3]犹豫模糊语言的可能度排序方法[J]. 冯向前,谭倩云,钱钢.  控制与决策. 2016(04)
[4]基于相对熵的区间型直觉模糊集多属性决策方法[J]. 闫颖慧,祖璇.  佳木斯大学学报(自然科学版). 2015(01)
[5]三角模糊型属性值的期望值比重规范化方法[J]. 林志明.  山西大同大学学报(自然科学版). 2014(05)
[6]基于二元语义一致性的混合多属性灰关联决策[J]. 郭欢,肖新平,Jeffrey Forrest,刘勇.  控制与决策. 2014(05)
[7]基于TOPSIS的多期混合多属性决策方法[J]. 张龙昌,彭霞.  统计与决策. 2013(20)
[8]一种基于区间直觉模糊集的多属性决策方法[J]. 孙小慧,吴涛,孙恒,白礼虎.  河南科技大学学报(自然科学版). 2013(05)
[9]区间数决策矩阵规范化方法的性质分析[J]. 胡明礼,范成贤,史开泉.  计算机科学. 2013(10)
[10]关于MADM中属性值规范化方法的探讨[J]. 王桂芳,王应明.  统计与决策. 2012(20)

博士论文
[1]不确定环境下的混合型多属性群决策方法及应用研究[D]. 戚筱雯.合肥工业大学 2015
[2]混合型多属性群决策方法研究[D]. 燕蜻.山西大学 2012
[3]面向群评价的混合多属性群决策方法研究[D]. 王武平.天津大学 2008

硕士论文
[1]混合数据多属性决策的后悔理论方法研究[D]. 王小飞.燕山大学 2016
[2]犹豫模糊语言术语集的相关理论及其在决策中的应用[D]. 赵娜.曲阜师范大学 2013
[3]基于可拓数学理论的多属性决策方法研究[D]. 杨丹丹.大连海事大学 2010
[4]基于区间直觉模糊集的多属性决策方法[D]. 王克床.西南大学 2009



本文编号:3607540

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