基于廣義直覺模糊集的群決策模型研究與應(yīng)用
發(fā)布時間:2024-10-05 03:16
在社會快速發(fā)展,倡導全球一同構(gòu)建人類命運共同體的今天,人類社會活動相生相克,緊密聯(lián)系。各種活動相互影響、相互作用。決策活動中不確定因素的增多使得實際決策問題變得日益困難。決策質(zhì)量的好壞在本質(zhì)上取決于信息的不確定性、決策所需的時間、決策者對問題的認知程度等。在當前的多屬性決策環(huán)境下,存在著許多典型又具體的實際決策問題,如評價信息的不確定性、屬性之間存在一定程度的關(guān)聯(lián)性、決策者具有明顯的個體偏好性等。本文的核心研究內(nèi)容是探尋基于廣義直覺模糊集下的群決策模型和方法的構(gòu)建及其應(yīng)用。首先,對決策信息差異性進行分析,提出了畢達哥拉斯模糊數(shù)直角三角形幾何中心距離測度,隨后采用反映信息不確定性的熵測度對屬性進行賦權(quán),并且結(jié)合前景理論分析,應(yīng)用于公司海外擴張風險投資案例,驗證了其實用性;然后,對大群體的特點和屬性權(quán)重獲取方法進行研究,構(gòu)造了基于直覺模糊聚類分析模型,獲得了不同的群組權(quán)重,利用目標規(guī)劃得到了群組視角下的屬性權(quán)重。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合VIKOR方法應(yīng)用于多準則應(yīng)急救災(zāi)決策中,驗證了模型的有效性。最后,研究了q階矯正模糊集理論,并且通過研究q階矯正模糊集的特性,提出了基于Shapley值的Gq-RO...
【文章頁數(shù)】:85 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
注釋表
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 廣義直覺模糊集群決策研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要工作和研究內(nèi)容
1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 基礎(chǔ)理論
2.1 廣義直覺模糊集
2.1.1 直覺模糊集
2.1.2 畢達哥拉斯模糊集
2.1.3 q階矯正模糊集
2.2 多屬性決策方法
2.2.1 經(jīng)典前景理論
2.2.2 經(jīng)典VIKOR理論
2.2.3 經(jīng)典TODIM
第3章 基于前景理論的畢達哥拉斯模糊群決策模型及應(yīng)用
3.1 引言
3.2 現(xiàn)有的畢達哥拉斯模糊距離測度
3.3 新的畢達哥拉斯模糊距離測度
3.4 基于前景理論的群決策模型及算法
3.5 基于前景理論的風險投資群決策
3.5.1 問題描述
3.5.2 評價步驟
3.5.3 對比分析
3.6 本章小結(jié)
第4章 基于多目標規(guī)劃和VIKOR的直覺模糊群決策模型及應(yīng)用
4.1 引言
4.2 基于直覺模糊集的聚類方法和組權(quán)重的確定
4.2.1 聚類方法
4.2.2 組權(quán)重的確定
4.3 基于多目標規(guī)劃和VIKOR的多準則群決策模型及算法
4.4 基于目標規(guī)劃和VIKOR的多準則群決策模型在突發(fā)公共事件中的應(yīng)用
4.5 本章小結(jié)
第5章 基于Shapley和相對熵的TODIM q階模糊群決策模型及應(yīng)用
5.1 引言
5.2 基于Shapley指標權(quán)重的Gq-ROFWA算子
5.2.1 Shapley指標權(quán)重
5.2.2 基于Shapley指標的q階矯正模糊加權(quán)平均算子
5.3 一種新的q階矯正模糊數(shù)相對熵
5.4 基于q階模糊數(shù)的TODIM多屬性群決策模型及算法
5.5 基于q階模糊數(shù)的TODIM多屬性群決策模型在商業(yè)投資選擇中的應(yīng)用
5.5.1 問題描述
5.5.2 評價步驟
5.5.3 對比分析
5.6 小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 本文總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間從事的科研工作及取得的成果
本文編號:4007476
【文章頁數(shù)】:85 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
注釋表
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 廣義直覺模糊集群決策研究現(xiàn)狀
1.3 論文主要工作和研究內(nèi)容
1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 基礎(chǔ)理論
2.1 廣義直覺模糊集
2.1.1 直覺模糊集
2.1.2 畢達哥拉斯模糊集
2.1.3 q階矯正模糊集
2.2 多屬性決策方法
2.2.1 經(jīng)典前景理論
2.2.2 經(jīng)典VIKOR理論
2.2.3 經(jīng)典TODIM
第3章 基于前景理論的畢達哥拉斯模糊群決策模型及應(yīng)用
3.1 引言
3.2 現(xiàn)有的畢達哥拉斯模糊距離測度
3.3 新的畢達哥拉斯模糊距離測度
3.4 基于前景理論的群決策模型及算法
3.5 基于前景理論的風險投資群決策
3.5.1 問題描述
3.5.2 評價步驟
3.5.3 對比分析
3.6 本章小結(jié)
第4章 基于多目標規(guī)劃和VIKOR的直覺模糊群決策模型及應(yīng)用
4.1 引言
4.2 基于直覺模糊集的聚類方法和組權(quán)重的確定
4.2.1 聚類方法
4.2.2 組權(quán)重的確定
4.3 基于多目標規(guī)劃和VIKOR的多準則群決策模型及算法
4.4 基于目標規(guī)劃和VIKOR的多準則群決策模型在突發(fā)公共事件中的應(yīng)用
4.5 本章小結(jié)
第5章 基于Shapley和相對熵的TODIM q階模糊群決策模型及應(yīng)用
5.1 引言
5.2 基于Shapley指標權(quán)重的Gq-ROFWA算子
5.2.1 Shapley指標權(quán)重
5.2.2 基于Shapley指標的q階矯正模糊加權(quán)平均算子
5.3 一種新的q階矯正模糊數(shù)相對熵
5.4 基于q階模糊數(shù)的TODIM多屬性群決策模型及算法
5.5 基于q階模糊數(shù)的TODIM多屬性群決策模型在商業(yè)投資選擇中的應(yīng)用
5.5.1 問題描述
5.5.2 評價步驟
5.5.3 對比分析
5.6 小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 本文總結(jié)
6.2 研究展望
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間從事的科研工作及取得的成果
本文編號:4007476
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