基于案例学习的多属性群决策问题研究

发布时间：2017-07-08 17:13

  本文关键词：基于案例学习的多属性群决策问题研究

  更多相关文章： 多属性决策 群决策 指标权重 案例学习 群体一致案例集

【摘要】：多属性决策的理论和应用研究备受广泛的关注,主要解决方案的选优、排序及分类问题,且随着利益相关者更进一步的参与决策问题,关于多属性群决策的研究同样越来越重视。对于群决策问题需要考虑所有决策者的判断,通过某种集结方法形成决策群体的判断,从而对备选方案作出评价。在多属性决策或群决策过程中,常常面临指标权重等决策信息未知,各决策者对于方案的的判断具有差异的情况,为此,本文主要针对该类问题,在不同的决策情况下:单个决策者的排序问题、群决策的排序问题以及群决策的分类问题,研究如何确定相应决策问题的未知参数,研究如何集结各决策者的偏好。本文的主要研究工作及创新成果:1)针对指标权重未知的排序问题,定义方案到正负理想方案的距离表示决策者对于方案的偏好,构建基于案例距离的指标权重求解模型获取决策信息,并与TOPSIS法融合将方案排序。2)针对指标权重未知的群决策排序问题,构建各决策者对于案例的两两偏好比较矩阵,在此基础上定义决策者之间的判断相似度,并对所有决策者进行聚类分析,确定各聚类群体的一致案例信息,并利用基于案例距离的排序方法集结各决策群体的判断。3)针对指标权重未知的群决策分类问题,给出本文分类的基本原理,定义群决策分类的协调权,构建群体一致案例集确定模型,并基于群体一致案例信息构建协调权求解模型,从而可以确定决策问题协调权、分类阈值。分别对以上几类多属性决策问题进行了理论研究,并进行相应的案例分析,验证本文决策模型的有效性。
【关键词】：多属性决策 群决策 指标权重 案例学习 群体一致案例集
【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】：2016
【分类号】：O225
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 多属性决策方法10-12
• 1.2.2 多属性群决策方法12-14
• 1.2.3 基于案例学习的决策方法14
• 1.3 多属性决策模型框架14-16
• 1.3.1 多属性决策基本参数14-15
• 1.3.2 多属性决策的一般过程15-16
• 1.3.3 基于案例学习多属性决策方法概述16
• 1.4 论文研究内容与结构16-19
• 1.4.1 研究技术路线图16-17
• 1.4.2 章节安排17-18
• 1.4.3 创新之处18-19
• 第二章 基于案例学习的TOPSIS改进方法19-28
• 2.1 基本问题描述19-22
• 2.1.1 TOPSIS基本模型19-20
• 2.1.2 排序问题案例集的确定20
• 2.1.3 案例距离的定义20-22
• 2.2 基于案例距离的权重求解模型22-24
• 2.2.1 帕累托约简22
• 2.2.2 指标权重求解模型构建22-23
• 2.2.3 本文方法的基本步骤23-24
• 2.3 算例分析-中小企业发展潜力评价24-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 基于偏好融合的案例学习群决策排序方法28-38
• 3.1 基本问题描述28-29
• 3.2 案例偏好一致性分析29-31
• 3.2.1 案例的两两偏好比较矩阵29-30
• 3.2.2 基于相似度的决策者聚类30-31
• 3.3 基于一致案例信息的距离排序算法31-32
• 3.3.1 基于理想方案的距离设定31
• 3.3.2 基于一致案例信息的权重求解模型31-32
• 3.3.3 整体流程总结32
• 3.4 算例分析-R&D技术创新评价32-37
• 3.4.1 基本问题描述33-34
• 3.4.2 案例偏好一致性分析34-35
• 3.4.3 案例距离排序计算35-36
• 3.4.4 方法的分析36-37
• 3.5 本章小结37-38
• 第四章 基于协调权的案例学习群决策分类模型38-50
• 4.1 基本问题描述38-39
• 4.1.1 分类问题参数设定38
• 4.1.2 决策问题效用函数的定义38-39
• 4.2 群决策分类的原则及协调权39-41
• 4.2.1 基于效用函数的分类原则39-40
• 4.2.2 多属性群决策分类问题的协调权40-41
• 4.3 基于一致案例集的多属性群决策分类方法41-44
• 4.3.1 确定群体一致案例集的模型构建41-43
• 4.3.2 基于案例的决策参数获取模型构建43
• 4.3.3 多属性群决策分类方法的基本步骤43-44
• 4.4 算例分析-高校MBA项目评价44-49
• 4.4.1 基本问题描述44-45
• 4.4.2 群体一致案例集确定45-46
• 4.4.3 方案的群体分类46-47
• 4.4.4 方法分析与比较47-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第五章 总结及展望50-52
• 5.1 本文总结50
• 5.2 研究展望50-52
• 参考文献52-56
• 致谢56-57
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文57

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：535514