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《基于不同類型偏好信息的多屬性決策方法研究》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、摘要論文題目：基于不同類型偏好信息的多屬性決策方法研究授予單位：東南大學(xué)本文研究了七種類型偏好信息的多屬性決策方法．研究了偏好信息為實數(shù)型的多屬性決策問題．對模糊互補判斷矩陣的行和歸一化的排序方法進行了研究，用三種不同方法證明了互補判斷矩陣采用行和歸一化法的有效性；針對多個決策者給出的兩類偏好信息形式——模糊判斷矩陣和AHP判斷矩陣，提出了一種根據(jù)專家提供的信息客觀地確定專家權(quán)重．并且根據(jù)凈流得分來選擇最佳方案的方法：針對專家對不同方案各屬性打分的形式所形成的群決策矩陣問題，提出了一種基于WGA算子和DOWGA算子的多屬性群決策方法．研究了偏好信息為區(qū)間數(shù)型的多屬性決策問題．給出了區(qū)
2、間數(shù)比較的一個等價公式，并提出了集結(jié)區(qū)間數(shù)型信息的UOWGA算子．對專家給出的對方案帶有偏好信息的決策問題，利用UOWGA算子來確定屬性的權(quán)重，并進而對方案進行排序．對于專家給出的混合區(qū)間判斷矩陣的決策問題，給出了線性目標(biāo)規(guī)劃法進行求解．研究了偏好信息為三角模糊數(shù)型的多屬性決策問題．研究了屬性權(quán)重和屬性值都為三角模糊數(shù)型的多屬性決策問題，利用傳統(tǒng)的理想點法的基本思想，給出了基于理想點的三角模糊數(shù)型多屬性決策方法．給出了三角模糊數(shù)比較的可能度公式，在此基礎(chǔ)上給出了基于標(biāo)準(zhǔn)差和平均差的三角模糊數(shù)多屬性決鐿方法．研究了偏好信息為梯形模糊數(shù)型的多屬性決策問題．給出了梯形模糊數(shù)的一些運算法則，
3、提出了TFOWA算子，給出了梯形模糊數(shù)的規(guī)范化方法，并進而給出了基于TFOWA算子的多屬性決策方法．給出了模糊語言與梯形模糊數(shù)之間的轉(zhuǎn)換方法，然后利用IOWA算子的基本思想，提出了ITFOWA算子，研究了ITFOWA算子的性質(zhì)，并進而給出了基于ITFOWA算子的多屬性群決策方法．研究了偏好信息為語言型的多屬性決策問題．給出了語言判斷矩陣及其性質(zhì)，給出了語言判斷矩陣與AHP互反判斷矩陣之際的轉(zhuǎn)換方法及語言判斷矩陣與互補判斷矩陣之間的轉(zhuǎn)換方法，給出了語言判斷矩陣的群決策方法．研究不同粒度語言判斷矩陣的決策問題，給出了不同粒度語言轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)則，提出了符合該準(zhǔn)則的轉(zhuǎn)換函數(shù)，研究該轉(zhuǎn)換函數(shù)的優(yōu)良
4、性質(zhì)，并給出了基于不同粒度語言判斷矩陣的多屬性群決策方法．研究了只具部分屬性權(quán)重信息且屬性值為不確定語言變量的多屬性決策問題，定義了不確定語言環(huán)境中的一些新概念，建立了一些決策者與分析者之間不斷交互的線性規(guī)劃模型．研究了屬性權(quán)重信息不完全已知的不確定語言決策問題：對于屬性權(quán)重信息完全未知的不確定語言多屬性決策問題，建立優(yōu)化模型，求解該模型。得到求解權(quán)重的簡潔公式；對于屬性權(quán)重信息部分已知的不確定語言多屬性決策問題，建立了目標(biāo)規(guī)劃模型，求解該模型得到屬性權(quán)重向量，并進而對方案集結(jié)得到了方案的綜合屬性值，進而利用區(qū)間語言比較的可能度進行方案排序．研究了偏好信息為直覺模糊數(shù)型的多屬性決策問
5、題．定義了直覺模糊數(shù)與區(qū)間直覺模糊數(shù)隸屬度的偏離度和非隸屬度的偏離度的概念，給出了比較規(guī)則．對于屬性值以直覺模糊數(shù)和區(qū)間模糊數(shù)給出的情形，分別建立了基于偏離度的目標(biāo)規(guī)劃模型，繼而提出了相應(yīng)的多屬性決策方法．依據(jù)傳統(tǒng)的編網(wǎng)模糊聚類方法，給出一種基于直覺模糊決策信息的多屬性群聚類方法．研究了偏好信息為殘缺互補判斷矩陣的多屬性決策問題．給出了殘缺互補判斷矩陣可接受的必要條件，提出了求解可接受殘缺積型互補判斷矩陣的權(quán)重的最小平方法和二次規(guī)劃法，并給出了殘缺互補判斷矩陣一致性檢驗的方法．給出了殘缺加型互補判斷矩陣的行和歸一化排序方法、目標(biāo)規(guī)劃法、最小方差法和二次規(guī)劃法．關(guān)鍵詞：多屬性決策；實數(shù)
6、；區(qū)問數(shù)；三角模糊數(shù)；梯形模糊數(shù)；語言變量；直覺模糊數(shù)；殘缺互補判斷．AbstractTopic：StudyonmethodsformultipleattributedecisionmakingbasedondifferenttypesofpreferenceinformationSubmittedTo：SoutheastUniversityThemultipleattributedecisionmakingmethodsofdifferenttypesofpreferenceinformationalestudied．111emultipleattributedecisionmak
7、ingproblemofrealnumberofpreferenceinformationisstudied．Normalizingrankaggregationmetllodfortheadditivetransitivefuzzypreferencerelationisstudied．Todoso，threemetllodsareproposedtoprovethatthenormalizingrankaggregationmethodissimple
