發(fā)布時(shí)間：2020-11-08 10:00

　　 模糊多屬性決策理論是現(xiàn)代決策科學(xué)的重要組成部分。與傳統(tǒng)的多屬性決策方法相比，模糊多屬性決策方法可以更好地應(yīng)對(duì)客觀(guān)事物的不確定性、復(fù)雜性和人類(lèi)思維的模糊性，其理論與方法在國(guó)家、社會(huì)、企業(yè)及個(gè)人等各個(gè)層面都有著非常廣泛而成功的應(yīng)用。所以，開(kāi)展模糊多屬性決策理論及其方法的研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文針對(duì)模糊多屬性決策問(wèn)題，從以下幾個(gè)方面進(jìn)行了探索性的研究： 1.直覺(jué)模糊集之間距離和貼近度測(cè)度方法研究。本文提出了一種新的直覺(jué)模糊集之間距離測(cè)度方法并證明其滿(mǎn)足距離的公理化定義要求。該方法假定直覺(jué)模糊集（區(qū)間模糊集）所對(duì)應(yīng)區(qū)間上的各點(diǎn)在距離距離或貼近度測(cè)度中提供了不同的信息量，即區(qū)間中點(diǎn)信息量最大，離中點(diǎn)越近的點(diǎn)提供的信息量越大，該方法包含了直覺(jué)模糊集（區(qū)間模糊集）所對(duì)應(yīng)區(qū)間上全部點(diǎn)的信息，因此可以較好地解決距離和貼近度的測(cè)度過(guò)程中的信息損失問(wèn)題。 2.直覺(jué)模糊熵度量方法研究。本文以常用的直覺(jué)模糊集之間距離的測(cè)度方法為基礎(chǔ)提出一組拓展的直覺(jué)模糊集之間距離測(cè)度方法，并構(gòu)建了一系列基于上述拓展的直覺(jué)模糊集距離和直覺(jué)模糊指數(shù)的直覺(jué)模糊熵并證明它們滿(mǎn)足直覺(jué)模糊熵的公理化定義要求，這些直覺(jué)模糊熵同時(shí)考慮隸屬度、非隸屬度和直覺(jué)指數(shù)三個(gè)函數(shù)，從而有利于避免決策人做出不符合人們直覺(jué)的判斷。 3.屬性權(quán)重信息不完備且屬性值為區(qū)間直覺(jué)模糊集的多屬性決策研究。本文提出了兩種屬性權(quán)重信息不完備且屬性值為區(qū)間直覺(jué)模糊集的屬性權(quán)重確定方法。第一種方法綜合利用H p,q轉(zhuǎn)化函數(shù)、模糊線(xiàn)性規(guī)劃和拓展的TOPSIS來(lái)確定屬性權(quán)重；第二種方法先是建立了一系列代表各方案績(jī)效的線(xiàn)性規(guī)劃模型，然后將這些線(xiàn)性規(guī)劃模糊綜合為一個(gè)線(xiàn)性規(guī)劃模型，求解該模型即得到屬性權(quán)重；依據(jù)拓展的TOPSIS和可能度理論對(duì)各方案進(jìn)行排序。 4.基于區(qū)間二元語(yǔ)義信息集結(jié)算子的多屬性（群）決策研究。本文提出一種新的區(qū)間二元語(yǔ)義模型并提出了區(qū)間二元語(yǔ)義的得分函數(shù)和精確函數(shù)；提出了一系列的區(qū)間二元語(yǔ)義集結(jié)算子：區(qū)間二元語(yǔ)義加權(quán)算術(shù)平均、區(qū)間二元語(yǔ)義有序加權(quán)平均算子、區(qū)間二元語(yǔ)義幾何平均算子、區(qū)間二元語(yǔ)義有序加權(quán)幾何平均算子、區(qū)間二元語(yǔ)義有序加權(quán)二次型平均算子、區(qū)間二元語(yǔ)義有序加權(quán)調(diào)和平均算子、廣義區(qū)間二元語(yǔ)義有序加權(quán)平均算子、廣義區(qū)間二元語(yǔ)義加權(quán)算術(shù)平均算子、廣義區(qū)間二元語(yǔ)義有序加權(quán)平均算子等并討論了其相關(guān)性質(zhì)；提出了一種基于精確度的確定區(qū)間二元語(yǔ)義集結(jié)算子權(quán)重向量的方法并將其應(yīng)用于模糊多屬性決策。 5.模糊多屬性決策在服務(wù)創(chuàng)新管理中的應(yīng)用-以網(wǎng)絡(luò)銀行為例。本文在質(zhì)量功能展開(kāi)和服務(wù)創(chuàng)新四維模型相結(jié)合的基礎(chǔ)上提出了基于顧客滿(mǎn)意的服務(wù)創(chuàng)新模型；以上述模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建了基于顧客滿(mǎn)意的網(wǎng)絡(luò)銀行服務(wù)創(chuàng)新模型，并綜合運(yùn)用模糊多屬性決策方法確定了各項(xiàng)顧客需求的重要度、顧客需求與創(chuàng)新要素的關(guān)系密切程度、創(chuàng)新要素的重要度等；基于評(píng)價(jià)結(jié)果提出了提高網(wǎng)絡(luò)銀行服務(wù)創(chuàng)新績(jī)效的對(duì)策和建議。
【學(xué)位單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2013
【中圖分類(lèi)】：O159;C934
【部分圖文】：

方法 2 假定：在區(qū)間模糊集（由直覺(jué)模糊集轉(zhuǎn)化而中，中點(diǎn)所包含該區(qū)間的信息量最大；而且離中點(diǎn)越近的點(diǎn)包含了區(qū)間上所有點(diǎn)的信息，所以該方法在一定程度上能克服距缺陷。 A 和 B 轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的對(duì)稱(chēng)三角模糊數(shù)： ( , ,1 A A A = μm ， ( 1 ) / 2A A Am = μ+ v、 ( 1 ) / 2B B Bm = μ+ v。不失一般=B， 則 A = B。如下圖 1-3 所示兩對(duì)稱(chēng)三角模糊數(shù)之間的()~tAμ ()~tBμAB()~tAμ()~tBμ

上海大學(xué)博士學(xué)位論文圖 3 中 A和B所夾部分的面積為 0。為便于計(jì)算，U 可以慮到 A和B是“對(duì)稱(chēng)”三角模糊數(shù)，U 和 I 的取值有互相d ( A, B )。下面以圖 4 為例，證明 d ( A, B) 是測(cè)度直覺(jué)模糊模集 A1aA B C2a1b2b1c2cDEFAmBm()~tB~ (t)μAμ1a2a2b1bCDA B

上海大學(xué)博士學(xué)位論文圖 3 中 A和B所夾部分的面積為 0。為便于計(jì)算，U 可以慮到 A和B是“對(duì)稱(chēng)”三角模糊數(shù)，U 和 I 的取值有互相d ( A, B )。下面以圖 4 為例，證明 d ( A, B) 是測(cè)度直覺(jué)模糊模集 A1aA B C2a1b2b1c2cDEFAmBm()~tB~ (t)μAμ1a2a2b1bCDA B
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本文編號(hào)：2874628