基于案例推理的多属性分类群决策模型研究

发布时间：2017-05-07 13:18

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【摘要】：多属性群决策是由多个决策者参与的决策，随着决策任务的日益复杂和人们信息交流的更加便利，群决策逐渐成为决策问题中的主要形式。多属性分类决策是多属性决策理论的一个重要方面，是目前研究的热点。由于实际决策问题的复杂性以及决策者认知的局限性，与直接提供分类参数的具体信息相比，让决策者对一些方案进行分类或收集分类的历史数据更容易实现，因此基于案例推理的多属性分类群决策更具实用性。而如何从已有的案例分类信息中提取出分类参数的信息，是该类分类决策问题的关键。本文应用了证据理论和灰色聚类评估的方法研究了基于案例推理的多属性分类群决策问题。 论文首先研究了群决策环境下专家评价信息的集结问题，用证据理论中概率赋值函数对专家评价信息进行了表达，并应用证据理论合成规则对其进行集结，得出了集结后的已有案例的分类信息；构建了基于灰熵的指标权重确定模型，确定了指标权重，然后应用指标权重和案例的白化权函数这两个分类参数采用灰色聚类评价的方法去解决多属性分类决策问题。主要研究内容如下： （1）首先运用证据理论中概率赋值函数对多位专家的不确定性评价信息进行表示，然后分析了证据合成规则的特点与不足，针对在群决策信息集结过程中的证据相关的问题，提出了用灰色关联度来度量证据相似性，并且给出了基于灰色相似性关联度的平均融合规则，对专家的评价信息进行集结最后以此判断对案例所属类别。 （2）在基于案例推理的多属性分类决策问题中，首先分析新案例的可能情况，对指标的取值范围进行延拓，并根据指标的特点确定适合的白化权函数形式，，然后构建了基于灰熵最小的权重确定模型，根据已有案例的分类信息和已知的各指标权重之间的关系信息，提取出了分类过程的权重参数信息，根据灰色聚类的评价方法对待评价的对象进行分类评价。 （3）运用本文构建的模型，对政府低碳政策绩效评价的问题进行了相关研究。在对低碳政策绩效评价的研究背景及必要性进行了分析的基础上，构建了评价的指标体系。选定了较有代表性的省市，收集了各指标的数据，调查专家对这些省市低碳政策绩效的分类评价信息，通过改进后的证据合成方法对专家分类信息进行集结，然后根据集结后的分类信息，使用基于灰熵最小的权重确定模型提取指标权重信息，并对确定的指标权重进行了比较分析。
【关键词】：群决策 多属性分类决策 证据理论 案例推理 灰色聚类
【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】：2013
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 图表清单9-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 研究背景、目的及意义10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究的目的和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 多属性决策12-13
• 1.2.2 多属性分类决策13-14
• 1.2.3 灰色聚类评估方法14-15
• 1.2.4 低碳政策绩效评价15-16
• 1.2.5 现有研究的不足16
• 1.3 主要研究内容和技术路线16-19
• 1.3.1 主要研究内容16-17
• 1.3.2 技术路线17-18
• 1.3.3 结构安排18-19
• 1.4 本章小结19-20
• 第二章 基于案例推理的多属性分类决策问题的理论基础20-31
• 2.1 案例推理技术20-21
• 2.1.1 案例推理技术简介20
• 2.1.2 基于案例推理的基本流程20-21
• 2.1.3 案例推理技术在多属性分类决策中的应用21
• 2.2 灰色关联分析21-26
• 2.2.1 基本概念21-24
• 2.2.2 广义灰色关联度及作用24-26
• 2.3 灰色聚类评估26-30
• 2.3.1 灰色变权聚类26-28
• 2.3.2 基于三角白化权函数的灰色聚类模型28-29
• 2.3.3 灰色聚类评价中的灰熵29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 基于证据理论的群决策信息集结模型31-41
• 3.1 群决策信息的证据理论集结规则31-34
• 3.1.1 现有证据理论的合成规则及不足31-33
• 3.1.2 四种证据合成方法及相关分析33-34
• 3.2 基于证据理论的群决策下专家评价信息集结34-37
• 3.2.1 基于灰色相似关联度的证据相似性测度34-35
• 3.2.2 基于证据相似性的证据可信度计算35-36
• 3.2.3 基于可信度的平均融合规则36-37
• 3.2.4 基于证据理论的多属性群决策信息集结步骤37
• 3.3 算例分析37-40
• 3.4 本章小结40-41
• 第四章 基于案例推理的多属性灰色聚类模型41-51
• 4.1 问题描述41-42
• 4.2 基于灰熵的指标权重规划模型42-43
• 4.2.1 目标函数的确定42
• 4.2.2 约束条件的确定42-43
• 4.3 基于案例推理的多属性灰色聚类模型43-46
• 4.3.1 评价对象指标值范围的延拓43-44
• 4.3.2 评价指标的数据规范化44-45
• 4.3.3 评价对象的白化权函数计算45-46
• 4.3.4 评价对象所属灰类的确定46
• 4.3.5 基于案例推理的多属性灰色聚类步骤46
• 4.4 算例分析46-50
• 4.5 本章小结50-51
• 第五章 政府低碳政策绩效的分类群决策应用研究51-61
• 5.1 政府低碳政策绩效评价研究背景及必要性分析51-52
• 5.1.1 政府低碳政策绩效评价研究背景51
• 5.1.2 政府低碳政策绩效评价研究必要性分析51-52
• 5.2 政府低碳政策评价研究52-59
• 5.2.1 政府低碳政策绩效评价指标体系构建52-54
• 5.2.2 数据收集54-55
• 5.2.3 基于证据理论的低碳政策绩效专家评价信息的集结55-56
• 5.2.4 基于案例推理的低碳政策评价指标权重的确定56-59
• 5.3 评价效果分析59-60
• 5.4 本章小结60-61
• 第六章 总结与展望61-63
• 6.1 本文的主要研究结论61-62
• 6.2 研究展望62-63
• 参考文献63-66
• 致谢66-67
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文67-68
• 附录Ⅰ 第三章算例 Matlab 程序68-72
• 附录Ⅱ 五省市低碳政策绩效评价调查表72

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 罗志增,叶明;用证据理论实现相关信息的融合[J];电子与信息学报;2001年10期

2 王茹;王红梅;;地方政府低碳经济发展评价的关键因素探究[J];经济研究参考;2010年29期

3 孙怀江,杨静宇;一种相关证据合成方法[J];计算机学报;1999年09期

4 马军;周琳;李薇;;城市低碳经济评价指标体系构建——以东部沿海6省市低碳发展现状为例[J];科技进步与对策;2010年22期

5 王锘

本文编号：349944