發(fā)布時間：2020-04-02 05:46

【摘要】：多屬性群決策在現(xiàn)代決策科學中扮演著重要的角色,并被廣泛的應(yīng)用至科技、文化、政治等諸多領(lǐng)域�？紤]到現(xiàn)實生活中客觀事物的復雜性和人類思維的局限性,決策者在作出評價時更傾向于給出定性的評價信息,而語言變量作為一種定性的評價信息,能夠便捷,直觀的表達出模糊評價信息,所以語言評價問題更加貼切實際,而且得到了廣泛的關(guān)注,并取得了豐富的成果。在決策者給出其語言評價信息時,還存在著這樣一類情況,那就是決策者不僅需要對評估對象給出自己的評價結(jié)果,還可能以類似“自信程度”這樣的形式給出自己對評判結(jié)果的可靠判斷,即決策者使用了二維語言變量來進行評價判斷。其中,第一維語言評價信息是用來描述決策者對需要進行評價的事物給出的評價結(jié)果,第二維語言評價信息是決策者用來表達對于自己給出的評價結(jié)果自信程度的主觀評價,二維語言變量也提高了決策者對決策對象評價的準確性。本文針對多屬性群決策問題中評價信息為二維語言變量及其相關(guān)評價信息的問題進行了探討和研究,主要完成的工作和結(jié)果如下:第一章著重敘述說明了該論文的研究意義,同時分析了目前國內(nèi)外對于語言決策的研究現(xiàn)狀,并提出了本文所要研究和探討的問題。第二章,介紹了多屬性群決策、語言變量和二維語言變量一些基本的概念,為后文做了一些鋪墊工作。第三章,針對梯形模糊信息環(huán)境下,考慮一類風險型多屬性群決策問題,其中專家權(quán)重和屬性權(quán)重均未知,提出了梯形模糊相似性測度,在此基礎(chǔ)之上,以相似測度最大化為準則,通過構(gòu)建的優(yōu)化模型來獲得最優(yōu)專家以及屬性權(quán)重,然后提出了基于梯形模糊相似測度的多屬性群決策方法,最后通過風險投資實證分析說明該方法的可行性和有效性。第四章,針對評價信息為二維語言變量的多屬性決策問題,提出了基于二維語言變量的TOPSIS和TODIM多屬性決策方法。該方法首先將二維語言變量中第二維語言評價信息定量化,同時用決策者的主觀風險態(tài)度刻畫了二維語言變量存在的不確定性,進而提出了基于二維語言變量的語言信度結(jié)構(gòu)。為合理的分配信度權(quán)重,建立了語言信度分配模型,并定義了二維語言變量基于語言信度結(jié)構(gòu)的距離測度,在此基礎(chǔ)上提出了基于TOPSIS和TODIM方法的模糊多屬性決策方法。最后通過算例說明該方法的可行性和有效性。第五章,針對評價信息為梯形二維語言變量的多屬性群決策問題,提出了一種新的梯形二維語言變量的相似性測度。基于相似性測度最大化準則構(gòu)建了兩個優(yōu)化模型分別求解多屬性群決策問題中的專家權(quán)重和屬性權(quán)重,進而提出了一種新的基于梯形二維語言變量相似性測度的多屬性群決策方法,最后通過實例驗證了新方法的合理性和有效性。最后,對全文的工作進行了總結(jié),并對未來的研究工作進行展望。
【學位授予單位】：安徽大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：O225

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