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多准则决策方法研究及其在船舶设计中的应用

作　者: 陈顺怀
导　师: 冯恩德；王呈方
学　校: 武汉交通科技大学
专　业: 船舶与海洋结构物设计制造
关键词: 多准则决策 多属性决策 多目标决策 不确定性决策 模糊随机多目标规划 计算智能技术 遗传算法 船舶设计 高速船 集装箱船 全序
分类号: U662
类　型: 博士论文
年　份: 1999年
下　载: 552次
引　用: 3次
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内容摘要


人们只要做决定,就面临多准则决策问题。多准则决策真正成为一门学科则始于本世纪40年代。但许多具有重大实际意义的决策问题,到目前为止还没有非常有效的分析方法,多准则决策仍然是一片待开发的处女地。本文即选择具有实际应用价值、也是决策领域的研究热门之一(目前也是很不成熟)的不确定性多准则决策作为研究的主要内容;同时试图将遗传算法应用于多目标决策,给人们提供一种新的思路和方法。本论文围绕这些内容展开工作,并在此基础上,将研究成果应用于船舶设计等领域的决策分析中。论文分成3部分共包括九章,具体为: 第一部分为绪论部分,共1章。本部分回顾了多准则决策研究的现状及发展趋势,简要介绍了计算智能技术的概念及其发展,并阐述了将计算智能技术引入多准则决策的必要性,同时介绍了有关的应用。 第二部分为不确定性多准则决策方法,共3章。本部分主要探讨不确定性多属性决策和模糊随机多目标的决策方法,并提出了一种权系数确定方法。第2章在分析不确定性(随机、模糊、未确知)属性特点的基础上,提出不确定性属性的序关系。在此基础上,重点研究了不确定性离散多准则决策方法,包括闭区间多属性决策、模糊多属性决策等,并采用本文方法,对某航线高速客船船型规划进行研究,得出了一些有益的结论;第3章则从可能度的定义出发,将模糊多目标决策的模糊判决原理推广到模糊随机多目标决策,提出了一种基于目标函数的可信度、可能度、满意度的决策方法,建立了可能度—可信度(PR)、可能度—可信度—满意度(PRS)的决策模型,可广泛应用于各种充满不确定性决策信息的复杂决策问题;第4章则讨论了一类基于区间统计的权系数赋值方法,可有效地解决专家评估意见的模糊性和不一致性,并可对专家的评估水平进行分析。通过这一部分,建立了不确定性多准则决策的表述方法及有关模型,这一部分也是后续章节的理论基础。 第三部分为遗传算法及其在多目标决策中的应用。在本部分,首次将遗传算法用于求解确定性多目标优化问题的非劣解集,并采用算例分析了其有效性。利用该方法,对某长江海事船尺度优化、沿海300TEU集装箱船尺度优化、三峡过坝船舶(队)船型规划等进行了计算分析;同时,对各种不确定性的多目标决策模型,在随机模拟和模糊模拟的基础上,提出了相应的遗传算法,并对某三桁架结构进行了评估分析。 总之,采用本文所设计的遗传算法.可有效解决一些建模困难的或常规方

全文目录


第1部分 绪论  10-24
  第1章 绪论  10-24
    1．1 问题的提出  10-11
    1．2 文献综述  11-22
    1．3 论文的意义  22
    1．4 论文主要研究内容  22-24
第2部分 不确定性多准则决策方法  24-77
  第2章 不确定性多属性决策方法研究  30-56
    2．1 闭区间数多属性决策研究  31-41
      2．1．1 闭区间数二元关系研究  31-33
      2．1．2 决策矩阵的规范化方法  33-37
      2．1．3 闭区间数多属性决策在船舶设计中的应用  37-41
    2．2 模糊多属性决策研究  41-54
      2．2．1 模糊数序关系研究  42-46
      2．2．2 模糊多属性决策方法  46-50
      2．2．3 模糊多属性决策方法在船舶设计中的应用  50-54
    2．3 不确定性属性的统一序关系  54-56
  第3章 模糊随机多目标决策方法  56-72
    3．1 概述  56-59
      3．1．1 对称优化模型  56
      3．1．2 非对称模糊优化模型  56-59
    3．2 模糊随机多目标的可能度—可信度—满意度决策方法  59-72
      3．2．1 可能度  60-66
      3．2．2 可信度．  66-67
      3．2．3 模糊随机多目标的可能度—可信度决策方法  67-69
      3．2．4 模糊随机多目标可能度—可信度—满意度决策方法  69-72
  第4章 权系数赋值方法  72-77
    4．1 概述  72
    4．2 方法描述  72-74
    4．3 应用举例  74-77
第3部分 多目标决策的遗传算法  77-115
  第5章 单目标优化的遗传算法  79-81
    5．1 染色体的编码方法  79
    5．2 适应值的定义及比例变换  79-80
    5．3 遗传算法的控制参数和变量  80-81
      5．3．1 复制算子  80
      5．3．2 杂交算子  80
      5．3．3 变异算子  80-81
  第6章 整数规划的遗传算法  81-86
    6．1 染色体编码方式  81-82
    6．2 遗传算法的控制参数和变量  82-83
    6．3 算例分析  83-85
    6．4 小结  85-86
  第7章 多目标非劣解的遗传算法  86-102
    7．1 算法描述  86-87
    7．2 算法有效性分析  87-90
    7．3 多目标遗传算法在船舶设计中的应用  90-102
      7．3．1 应用之一:300TEU集装箱尺度优化  90-92
      7．3．2 应用之二:三峡枢纽过坝船舶(队)船型规划  92-98
      7．3．3 应用之三:长江海事船尺度优化  98-102
  第8章 不确定决策模型的遗传算法  102-113
    8．1 概述  102
    8．2 随机模拟和模糊模拟  102-104
      8．2．1 随机模拟  102-103
      8．2．2 模糊模拟  103-104
    8．3 不确定决策模型的遗传算法  104-107
      8．3．1 求目标函数可能度的遗传算法  104-105
      8．3．2 给定约束水平下的目标函数优化的遗传算法  105-106
      8．3．3 求最大可能度下目标最优的遗传算法  106-107
      8．3．4 可能度—满意度模型(PS模型)的遗传算法  107
    8．4 不确定决策模型的遗传算法应用举例  107-113
  第9章 全文总结  113-115
    9．1 全文工作总结  113-114
    9．2 研究展望  114-115
致谢  115-116
参考文献  116-124
攻读博士学位期间所发表论文、著作及完成科研项目  124-125

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中图分类: > 交通运输 > 水路运输 > 船舶工程 > 船舶设计
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