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《基于案例推理多屬性分類群決策模型的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、fIiilllllllllEIIIIIIIIIIIffIY2446NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSch001CollegeofEconomicsandManagementResearchonMulti·-criteriaSortingGroupDecisionMakingBasedonCase-—BasedReasoningAThesisinManagementScienceandEngineeringShenJunAdvisedbyProf．GuanYeqingSubmittedinPartialFu
2、lfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofPhilosophyJune，2013蛐4㈣4塒眥叫Ⅲ●1■承諾書本人聲明所呈交的博／碩士學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果，也不包含為獲得南京航空航天大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過(guò)的材料。本人授權(quán)南京航空航天大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本承諾書)作者簽名：f魚定。El
3、期：j叫■與南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要多屬性群決策是由多個(gè)決策者參與的決策，隨著決策任務(wù)的日益復(fù)雜和人們信息交流的更加便利，群決策逐漸成為決策問(wèn)題中的主要形式。多屬性分類決策是多屬性決策理論的一個(gè)重要方面，是目前研究的熱點(diǎn)。由于實(shí)際決策問(wèn)題的復(fù)雜性以及決策者認(rèn)知的局限性，與直接提供分類參數(shù)的具體信息相比，讓決策者對(duì)一些方案進(jìn)行分類或收集分類的歷史數(shù)據(jù)更容易實(shí)現(xiàn)，因此基于案例推理的多屬性分類群決策更具實(shí)用性。而如何從已有的案例分類信息中提取出分類參數(shù)的信息，是該類分類決策問(wèn)題的關(guān)鍵。本文應(yīng)用了證據(jù)理論和灰色聚類評(píng)估的方法研究了基于案例推理的多屬性分類群決策問(wèn)題。論文首先研究了群決
4、策環(huán)境下專家評(píng)價(jià)信息的集結(jié)問(wèn)題，用證據(jù)理論中概率賦值函數(shù)對(duì)專家評(píng)價(jià)信息進(jìn)行了表達(dá)，并應(yīng)用證據(jù)理論合成規(guī)則對(duì)其進(jìn)行集結(jié)，得出了集結(jié)后的已有案例的分類信息；構(gòu)建了基于灰熵的指標(biāo)權(quán)重確定模型，確定了指標(biāo)權(quán)重，然后應(yīng)用指標(biāo)權(quán)重和案例的白化權(quán)函數(shù)這兩個(gè)分類參數(shù)采用灰色聚類評(píng)價(jià)的方法去解決多屬性分類決策問(wèn)題。主要研究?jī)?nèi)容如下：(1)首先運(yùn)用證據(jù)理論中概率賦值函數(shù)對(duì)多位專家的不確定性評(píng)價(jià)信息進(jìn)行表示，然后分析了證據(jù)合成規(guī)則的特點(diǎn)與不足，針對(duì)在群決策信息集結(jié)過(guò)程中的證據(jù)相關(guān)的問(wèn)題，提出了用灰色關(guān)聯(lián)度來(lái)度量證據(jù)相似性，并且給出了基于灰色相似性關(guān)聯(lián)度的平均融合規(guī)則，對(duì)專家的評(píng)價(jià)信息進(jìn)行集結(jié)最后以此判斷對(duì)
5、案例所屬類別。(2)在基于案例推理的多屬性分類決策問(wèn)題中，首先分析新案例的可能情況，對(duì)指標(biāo)的取值范圍進(jìn)行延拓，并根據(jù)指標(biāo)的特點(diǎn)確定適合的白化權(quán)函數(shù)形式，然后構(gòu)建了基于灰熵最小的權(quán)重確定模型，根據(jù)已有案例的分類信息和已知的各指標(biāo)權(quán)重之間的關(guān)系信息，提取出了分類過(guò)程的權(quán)重參數(shù)信息，根據(jù)灰色聚類的評(píng)價(jià)方法對(duì)待評(píng)價(jià)的對(duì)象進(jìn)行分類評(píng)價(jià)。(3)運(yùn)用本文構(gòu)建的模型，對(duì)政府低碳政策績(jī)效評(píng)價(jià)的問(wèn)題進(jìn)行了相關(guān)研究。在對(duì)低碳政策績(jī)效評(píng)價(jià)的研究背景及必要性進(jìn)行了分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系。選定了較有代表性的省市，收集了各指標(biāo)的數(shù)據(jù)，調(diào)查專家對(duì)這些省市低碳政策績(jī)效的分類評(píng)價(jià)信息，通過(guò)改進(jìn)后的證據(jù)合成方
6、法對(duì)專家分類信息進(jìn)行集結(jié)，然后根據(jù)集結(jié)后的分類信息，使用基于灰熵最小的權(quán)重確定模型提取指標(biāo)權(quán)重信息，并對(duì)確定的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行了比較分析。關(guān)鍵詞：群決策，多屬性分類決策，證據(jù)理論，案例推理，灰色聚類基于案例推理的多屬性分類群決策模型研究ABSTRACTWimtheincreasingcomplexityofdecision-makingtasksandmoreconvenientofpeople’Sinformationexchange，Multi-criteriaSortingGroupDecisionMakingisbecomingthefocusofthedecisionprobl
7、em．Multi-criteriaSortingGroupDecisionMakingisanimportantaspectoftheMulti—criteriaGroupDecisionMakingtheory，andit’Salsothefocusofcurrentresearch．Duetothecomplexityoftheissueoftheactualdecision-makingandpolicymakerscognitivelimitati
