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几种二维不确定语言多属性决策方法研究

作　者: 刘英
导　师: 刘培德
学　校:
专　业: 管理科学与工程
关键词: 二维不确定语言变量二维有序加权算子 TOPSIS 灰色关联分析法 VIKOR
分类号: C934
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要

由于客观事物的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性，基于不确定语言信息的多属性决策问题在人们的现实中越来越重要，对于不确定多属性决策方法的研究已经成为国内外学者在多属性决策领域的一个研究热点,并取得了丰硕成果。本文针对属性值为二维不确定语言变量，从属性权重是否己知的方面入手，讨论了基于二维不确定语言变量的多属性决策方法。通过对此类多属性决策理论和方法进行研究，可以对现实问题做出更合理的决策，具有前沿性和探索性，此研究在理论和实际应用方面都具有非常重要的意义。本文针对属性权重已知、未知情况下，属性值为二维不确定语言变量的多属性决策问题，介绍了基于二维不确定语言有序加权集成算子、TOPSIS方法、灰色关联度法、VIKOR法以及基于TOPSIS和灰色关联分析法相互结合的多属性决策方法。本文的创新点在于：（1）在不确定语言变量的基础上，定义二维不确定语言变量的距离以及期望值公式，为二维不确定语言变量在决策领域的研究奠定数学理论基础；（2）针对属性权重已知条件下提出基于有序加权集结算子、TOPSIS法的二维不确定语言变量多属性决策方法；（3）针对属性权重未知的二维不确定多属性决策问题，通过离差最大化法确定属性权重，提出基于TOPSIS和灰色关联分析法相结合的决策方法，丰富和发展了多属性决策理论。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-19
  1.1 研究背景及目的意义  9-12
    1.1.1 研究背景  9-11
    1.1.2 研究目的及意义  11-12
  1.2 国内外研究综述  12-16
    1.2.1 多属性决策方法研究现状  12-13
    1.2.2 基于不确定语言变量的多属性决策方法研究现状  13-16
  1.3 本文的研究内容和结构安排  16-17
  1.4 本文的创新点  17-19
第2章理论基础  19-34
  2.1 多属性决策理论  19-28
    2.1.1 多属性决策中属性权重的确定方法  20-22
    2.1.2 常用的多属性决策方法  22-28
  2.2 二维不确定语言变量  28-33
    2.2.1 不确定语言变量  28-29
    2.2.2 二维不确定语言变量的定义  29
    2.2.3 二维不确定语言变量的运算规则与性质  29-32
    2.2.4 二维不确定语言变量之间的距离  32-33
    2.2.5 二维不确定语言变量的期望值  33
  2.3 本章小结  33-34
第3章属性权重已知的二维不确定语言变量多属性决策方法研究  34-45
  3.1 基于二维不确定语言集结算子的决策方法  34-40
    3.1.1 GOWA 算子  34-38
    3.1.2 问题描述  38-39
    3.1.3 基于二维语言有序加权平均算子的决策方法  39
    3.1.4 应用算例  39-40
  3.2 基于 TOPSIS 法的二维不确定语言变量多属性决策方法  40-43
    3.2.1 问题描述  40-41
    3.2.2 基于 TOPSIS 的决策方法  41-42
    3.2.3 算例分析  42-43
  3.3 本章小结  43-45
第4章基于属性权重未知的多属性决策方法  45-65
  4.1 基于二维不确定语言变量灰色关联分析法的决策方法  45-50
    4.1.1 问题描述  45
    4.1.2 基于变异系数的客观权重  45-46
    4.1.3 基于灰色关联分析法的多属性决策方法  46-48
    4.1.4 算例分析  48-50
  4.2 基于 TOPSIS 法和灰色关联分析的多属性决策方法研究  50-58
    4.2.1 问题描述  51
    4.2.2 基于离差最大化的客观权重  51-53
    4.2.3 决策步骤  53-56
    4.2.4 算例分析  56-58
  4.3 基于二维不确定语言变量的多属性 VIKOR 法  58-63
    4.3.1 问题描述  58-59
    4.3.2 基于熵权的客观权重  59-60
    4.3.3 基于 VIKOR 法的多属性决策方法  60-62
    4.3.4 算例分析  62-63
  4.4 本章小结  63-65
第5章总结与展望  65-68
参考文献  68-73
攻读硕士学位期间取得的学术成果  73-74
致谢  74

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