基于模糊集理论的不完全信息多属性决策方法与应用研究

发布时间：2017-05-11 01:08

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【摘要】：不完全信息下的多属性决策通常是指一类参数信息不能完全确定的多属性决策问题。由于此类决策方法不需要决策者预先提供决策参数(如属性权重、属性值等信息)的精确值,因此不完全信息下的决策分析能够减轻决策者认知上的负担,更加客观地反映决策问题的不确定性,目前已成为决策领域中极富挑战性的研究方向。本文以模糊数学为主要理论基础,利用最优化理论和现代科学计算软件等工具,针对几类不完全信息多属性决策问题,进行了以下几个方面的探索性研究: (1)基于模糊判断矩阵的一致性分析及决策方法。讨论模糊判断矩阵的平均随机一致性指标值,改进了模糊判断矩阵的一致性检验指标,并根据该指标提出一种新的模糊判断矩阵一致性调整算法;给出基于一致性概念的模糊判断矩阵的加权集结公式,理论分析表明该集结运算可形成有效的群决策;研究基于模糊判断矩阵的方案排序问题,建立了几种求解排序向量的最优化模型,并对常用最优化排序方法进行了总结和比较分析。 (2)三角模糊数型多属性决策问题研究。通过仿真实验对不同三角模糊数距离公式分别产生的模糊TOPSIS决策结果进行了比较分析,考察不同距离测度所得决策结果对评价方案实际水平的区别能力;根据加权属性值离差最大化思想构建线性规划模型,利用三角模糊数期望值公式给出方案的效用函数并对备选方案进行排序,由此提出了解决属性权重完全未知的三角模糊数型多属性决策问题的期望值方法。 (3)不完全信息下的直觉模糊多属性决策问题。基于直觉模糊集的三个参数之间存在的内在联系,充分考虑了直觉模糊集内在的模糊性,改进了直觉模糊集之间的距离测度,并给出了度量直觉模糊集之间相似度的公式;利用新的相似度测度给出了决策方案到直觉模糊理想点的贴近度公式,根据所有决策方案的综合贴近度最大化思想构造目标规划模型,进而提出了属性权重信息不完全的直觉模糊TOPSIS决策方法。 (4)区间直觉模糊多属性决策途径。提出了一种基于距离测度的区间直觉模糊数排序函数,利用加权算术或加权几何集成算子对区间直觉模糊信息进行集成,并应用排序函数给出了区间直觉模糊多属性决策途径;实验分析考察了不同距离测度对区间直觉模糊多属性决策结果的影响,实验结果表明,标准Hamming距离所得决策结果对方案实际水平的区别能力最强,由此产生的决策结果的可靠性较好。 (5)模糊多属性决策方法在高校图书馆电子资源服务评价中的应用。针对高校图书馆电子资源服务的实际情况,基于电子资源的评价指标体系,利用模糊多属性决策方法对高校图书馆电子期刊数据库的服务绩效进行了实证研究,发现电子资源服务的薄弱环节所在,帮助改进和提高电子资源的服务质量。
【关键词】：不完全信息 多属性决策 模糊判断矩阵 三角模糊数 TOPSIS方法
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：C934;F224
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-13
• 第一章 绪论13-29
• 1.1 引言13-16
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 问题的提出14-16
• 1.2 国内外研究现状16-25
• 1.2.1 模糊多属性决策研究综述16-21
• 1.2.2 语言多属性决策研究综述21
• 1.2.3 模糊多属性群决策研究概述21-22
• 1.2.4 属性权重信息不完全的多属性决策研究进展22-24
• 1.2.5 多属性决策方法的应用研究24
• 1.2.6 存在的问题及发展前景24-25
• 1.3 论文的研究内容及结构安排25-27
• 1.3.1 研究内容25-26
• 1.3.2 结构安排26-27
• 1.4 研究方法与技术路线27-29
• 1.4.1 主要研究方法27
• 1.4.2 技术路线27-29
• 第二章 模糊判断矩阵的一致性分析及决策方法研究29-51
• 2.1 一致性调整方法29-38
• 2.1.1 一致性的相关概念29-31
• 2.1.2 一致性检验方法31-35
• 2.1.3 一致性调整算法35-37
• 2.1.4 数值算例37-38
• 2.2 群组集结方法38-43
• 2.2.1 群组判断矩阵38-40
• 2.2.2 相关性质40-41
• 2.2.3 一致性分析41-43
• 2.3 最优化排序方法综述43-50
• 2.3.1 最优化排序方法43-49
• 2.3.2 排序方法的比较分析49-50
• 2.4 本章小结50-51
• 第三章 基于三角模糊数的多属性决策方法研究51-73
• 3.1 引言51-52
• 3.2 不同距离测度下三角模糊TOPSIS 方法及其实验分析52-67
• 3.2.1 三角模糊TOPSIS 方法52-56
• 3.2.2 实验分析56-67
• 3.3 三角模糊数多属性决策问题的期望值方法67-71
• 3.3.1 基于期望值的三角模糊数多属性决策方法67-70
• 3.3.2 算例分析70-71
• 3.4 本章小结71-73
• 第四章 属性权重信息不完全的直觉模糊多属性决策方法73-91
• 4.1 基本概念74-78
• 4.1.1 直觉模糊集74-75
• 4.1.2 直觉模糊集之间的距离75-78
• 4.2 新的直觉模糊集距离测度78-85
• 4.2.1 距离公式的改进78-81
• 4.2.2 数值分析81-85
• 4.3 不完全信息下的直觉模糊TOPSIS 方法85-89
• 4.3.1 不完全信息下的直觉模糊多属性决策问题85
• 4.3.2 属性权重信息不完全的直觉模糊TOPSIS 方法85-88
• 4.3.3 算例分析88-89
• 4.4 本章小结89-91
• 第五章 区间直觉模糊多属性决策方法91-105
• 5.1 相关概念91-95
• 5.1.1 区间直觉模糊集91-94
• 5.1.2 区间直觉模糊集的距离测度94-95
• 5.2 基于距离测度的区间直觉模糊数排序方法95-96
• 5.3 区间直觉模糊多属性决策方法96-97
• 5.4 区间直觉模糊决策方法的实验分析97-104
• 5.5 本章小结104-105
• 第六章 模糊多属性决策在高校图书馆电子资源服务评价中的应用105-113
• 6.1 研究背景105-106
• 6.2 电子资源用户满意度评价指标体系106-108
• 6.3 高校电子资源服务绩效评价108-112
• 6.3.1 调查设计108-109
• 6.3.2 调查结果109-112
• 6.4 本章小结112-113
• 第七章 总结与展望113-116
• 7.1 总结113-115
• 7.1.1 主要结论113-114
• 7.1.2 主要创新点114-115
• 7.2 展望115-116
• 参考文献116-129
• 致谢129-130
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文130-131
• 附录1 三角模糊TOPSIS 决策之实验程序131-135
• 附录2 图书馆电子资源服务评价用户调查问卷135-137

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 孙彦武;现代综合评价方法有效性分析与ANN&GA集成方法研究[D];江西理工大学;2013年

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本文编号：355893