發(fā)布時(shí)間：2020-09-16 14:56

【摘要】：隨著管理決策任務(wù)的愈加困難和人們的信息交流愈加便利，越來(lái)越多的決策傾向于集思廣益的方式，群體決策逐漸成為決策問(wèn)題中的焦點(diǎn)。在決策過(guò)程中，由于問(wèn)題的復(fù)雜性和人們對(duì)問(wèn)題認(rèn)知的不確定性，往往導(dǎo)致決策專家無(wú)法準(zhǔn)確的給出決策信息，因此就形成了不確定性決策問(wèn)題。本文針對(duì)不確定性多屬性決策問(wèn)題，給出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的雙重信息決策方法。 為了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建，本文首先基于現(xiàn)有的接近關(guān)聯(lián)度模型的不足之處提出了一種新的絕對(duì)接近關(guān)聯(lián)度模型，分析了其計(jì)算公式和性質(zhì)，并用算例證明了其有效性和實(shí)用性，為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖構(gòu)建中確定專家權(quán)重提供了基礎(chǔ)。 針對(duì)由專家知識(shí)確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，當(dāng)專家所給信息是直覺(jué)模糊數(shù)形式的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)生成問(wèn)題，為了確定各專家的權(quán)重，基于新的絕對(duì)接近關(guān)聯(lián)度模型定義了一種新的直覺(jué)模糊集關(guān)聯(lián)測(cè)度模型，研究了新關(guān)聯(lián)度的性質(zhì)，給出了確定專家權(quán)重的方法從而集結(jié)專家信息確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，介紹了該網(wǎng)絡(luò)生成方法的詳細(xì)步驟。 網(wǎng)絡(luò)生成之后，針對(duì)一類不確定多屬性決策問(wèn)題，即專家所給決策信息中有部分屬性的值不是唯一確定的，而是以一定的概率分布的。此時(shí)由于問(wèn)題的復(fù)雜性和專家信息的不完全性，導(dǎo)致專家無(wú)法給出一些屬性值的概率分布。針對(duì)這類問(wèn)題，提出了考慮雙重信息的基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理的決策方法。首先根據(jù)實(shí)際問(wèn)題的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖，推理出未知概率分布的屬性的概率分布，進(jìn)而結(jié)合專家決策信息得到各專家下的方案的評(píng)價(jià)值，通過(guò)建立集結(jié)各專家對(duì)方案的評(píng)價(jià)值模型進(jìn)而得到方案綜合評(píng)價(jià)值，從而得出決策結(jié)果。 最后，考慮了雙重不完全信息的多屬性決策問(wèn)題，即當(dāng)專家對(duì)不確定的屬性值概率分布有一定的偏好時(shí)，專家以不確定形式區(qū)間數(shù)形式給出了對(duì)屬性值概率分布的偏好，而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中部分節(jié)點(diǎn)的條件概率分布也是區(qū)間數(shù)形式時(shí)，提出了集結(jié)雙重不確定信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理決策模型。首先根據(jù)專家決策信息計(jì)算了方案評(píng)價(jià)值所在范圍，再利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理出屬性值概率分布的數(shù)學(xué)表達(dá)式，進(jìn)而得出方案評(píng)價(jià)值表達(dá)式，最后建立使得二者偏差最小的集結(jié)模型，最終得出方案的綜合評(píng)價(jià)信息，得到各方案間的優(yōu)劣排序。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：C934
【圖文】：

比如，在某重大突發(fā)事件應(yīng)急策略制定過(guò)程中，圖 1.1 說(shuō)明由于涉及繁雜的推理分析、擁有的決策信息具有復(fù)雜性特點(diǎn)，決策問(wèn)題要素（如方案及屬性，事件及發(fā)生概率等）的準(zhǔn)確確定并非易事。若單純集結(jié)決策者偏好信息而不追究本源差異（如考慮因素是否全面，決策參數(shù)是否一致，推理是否合理等），重大決策問(wèn)題情景下群體就很難達(dá)成共識(shí)，難以保證決策結(jié)果可靠性。從這個(gè)角度來(lái)看，群體信息集結(jié)與決策過(guò)程不單是決策者偏好信息的集結(jié)，更體現(xiàn)在推理基礎(chǔ)上的集結(jié)。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2819994