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(zhuān)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(zhuān)家權(quán)重提供了基礎(chǔ)。 針對(duì)由專(zhuān)家知識(shí)確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，當(dāng)專(zhuān)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(zhuān)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(zhuān)家權(quán)重的方法從而集結(jié)專(zhuān)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(lèi)不確定多屬性決策問(wèn)題，即專(zhuān)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(zhuān)家信息的不完全性，導(dǎo)致專(zhuān)家無(wú)法給出一些屬性值的概率分布。針對(duì)這類(lèi)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(zhuān)家決策信息得到各專(zhuān)家下的方案的評(píng)價(jià)值，通過(guò)建立集結(jié)各專(zhuān)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(zhuān)家對(duì)不確定的屬性值概率分布有一定的偏好時(shí)，專(zhuān)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(zhuān)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(lèi)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)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 樊治平,張全;具有區(qū)間數(shù)的多屬性決策問(wèn)題的分析方法[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào);1998年04期

2 徐澤水,達(dá)慶利;區(qū)間型多屬性決策的一種新方法[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2003年04期

3 劉智勇;陳曉紅;;群決策沖突過(guò)程中的均衡分析[J];系統(tǒng)工程;2009年02期

4 冀俊忠;胡仁兵;張鴻勛;劉椿年;;一種混合的貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2009年09期

5 趙曰利;郭依禮;孫桂芝;王彬彬;張溫澤;;灰色接近關(guān)聯(lián)度在指紋圖譜模式識(shí)別中的應(yīng)用[J];計(jì)量與測(cè)試技術(shù);2010年11期

6 徐鑫華;王亞春;呂小峰;王香香;;基于灰色關(guān)聯(lián)的進(jìn)口棉花HVI與紗線(xiàn)質(zhì)量的關(guān)聯(lián)度研究[J];中國(guó)制造業(yè)信息化;2011年13期

7 陳英武;高妍方;;貝葉斯網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展研究綜述[J];控制與決策;2008年10期

8 畢文杰;陳曉紅;;群決策中隨機(jī)信息的貝葉斯集結(jié)與統(tǒng)計(jì)模擬方法[J];控制與決策;2009年02期

9 姜廣田;樊治平;劉洋;張曉;;一種具有正態(tài)隨機(jī)變量的多屬性決策方法[J];控制與決策;2009年08期

10 姚爽;郭亞軍;黃瑋強(qiáng);;基于證據(jù)距離的改進(jìn)DS/AHP多屬性群決策方法[J];控制與決策;2010年06期

本文編號(hào)：2819994