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《基于方案區(qū)分度的組合賦權(quán)優(yōu)化研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、南京理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于方案區(qū)分度的組合賦權(quán)優(yōu)化研究姓名：朱艷申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：管理科學(xué)與工程指導(dǎo)教師：江文奇201203碩士論文基于方案區(qū)分度的組合賦權(quán)優(yōu)化研究摘要多屬性決策已廣泛應(yīng)用于社會經(jīng)濟管理領(lǐng)域。在各類多屬性決策方法中，屬性權(quán)重對最終決策結(jié)果的影響較為敏感，依據(jù)獲得的權(quán)重進(jìn)行綜合評價，呈現(xiàn)一些方案的評估值非常接近，特別涉及到排序在前幾位方案的方差較小的現(xiàn)象，會導(dǎo)致難以做出最終決策。于是，有必要深入研究組合賦權(quán)與方案區(qū)分度之間的關(guān)系，進(jìn)而提高決策績效。針對論文涉及的科學(xué)問題，主要沿著如下思路加以展開：首先回顧了現(xiàn)有的賦權(quán)方法的具體思想和研究思路，指出了寫作框架
2、；接著，論文對方案區(qū)分度進(jìn)行了詳細(xì)定義，分析了無量綱化和方案數(shù)量這兩個因素對方案區(qū)分度的影響；再次，論文提出了一種組合賦權(quán)的兩階段優(yōu)化模型，該模型將組合賦權(quán)問題劃分為兩個階段，其一是依據(jù)統(tǒng)計學(xué)的相關(guān)理論，設(shè)計假設(shè)檢驗?zāi)Ｐ蛯Ψ桨傅臄?shù)量進(jìn)行刪減，其二是考慮到組合權(quán)重與主客觀權(quán)重偏差以及方案綜合評估值之間的差異，以優(yōu)選的無量綱化方法為基礎(chǔ)，構(gòu)建與主客觀權(quán)重偏差最小以及各方案之間離差最大的組合賦權(quán)模型；同時，針對組合賦權(quán)后評價結(jié)果的可接受性，設(shè)計了組合權(quán)重信度判別的基本準(zhǔn)則和修正步驟，以很好地彌補單階段優(yōu)化難以顯著改善方案區(qū)分度的難題；最后，論文將提出的研究思路進(jìn)行了實證研究，以表明提
3、出方法應(yīng)用的可行性。論文的主要貢獻(xiàn)在于：(1)提出了多屬性決策中方案區(qū)分度的概念，分析了影響方案區(qū)分度的兩類因素；(2)基于兩階段優(yōu)化思想，分別從方案篩選和組合優(yōu)化兩個方面構(gòu)建組合賦權(quán)模型；(3)針對組合優(yōu)化后方案區(qū)分度仍不顯著的難題，提出了權(quán)重信度判別準(zhǔn)則和修正的具體步驟。關(guān)鍵詞：多屬性決策，組合賦權(quán)，方案區(qū)分度，信度判別，修正Abstract碩士論文Multi-attributedecisionmakinghasbeenwidelyappliedinmanyareas．Manykindsofmulti·attributedecisionmakingmethodareprop
4、osed．Inmanyofthesemethods，theeffectthatattributeweighthasonfinaldecisionisverysensitive．Evaluatingalternativebasedonattributeweight，alternativevalueisfoundveryclosetoeachother,especiallythealternativewhicharerankedveryhigh．Soitisnoteasytomakedecision．Inordertoimprovedecisionperformance，itisn
5、ecessarytodoresearchontherelationbetweencombinationweightinganditemdiscrimination．Thepaperfollowstheideabellow：Firstly,previousresearchisreviewedandtheframeworkofthepaperispointedout．Then，itemdiscriminationisdefinited，andtheeffectthatdimensionlessofdataandalternativequantityhaveonitemdiscrim
6、inationisanalyzed．Next,twophaseoptimizationalgorithmofcombinationweightingisproposed．Inthefirstphase，thepaperselectssomealternativesbystatisticalmethod，toreduceseveralalternatives．Inthesecondphase，acombinationweightingmodelissupposed，combiningtwogoals：m“m娩ingthedeviationbetweencombinationwei
7、ghtandsubjectiveweightandobjectiveweight；maximizingthedeviationbetweenalternatives．Meanwhile，modificationalgorithmofcombinationweightbasedonitemdiscriminationisproposed．Inmodification,criteriaforjudgingcombinationweightisdesigned，andthestepsofweigh
