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基于时序数列的动态多属性决策方法研究及应用

作　者: 周鸣
导　师: 陈晔
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 系统工程
关键词: 多属性决策 时序数列 OWA 动态多属性决策 证据理论
分类号: C934
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


决策是从所有选择的方案中找出决策者最满意的一种方法，作为实现预定目标的策略，应用广泛。实际问题研究系统的复杂，需要从多个角度（属性、目标、指标、时间）进行分析，导致多属性决策在决策过程中的不足。本文根据现实中存在的问题，引入时间因素偏好概念，提出动态多属性决策问题，系统地将历史数据、现实状态和将来预测的结果综合集成，并且对决策结果提出证据理论的决策研究。本文研究的主要创新成果如下：（1）在多属性决策问题中，引入时间偏好序列概念，构建一个基于OWA的动态多属性决策模型，从属性、指标和时间三维空间的角度综合考虑决策结果；（2）将原来对历史数据、现在时间点的决策延伸至对历史数据、现在时间点和将来数据的综合考虑，具有一定的创新性，对很多现实中存在的复杂问题的决策具有重要的理论指导意义；（3）对将来数据的引入，构建了一个基于精度优化的预测模型，在整体决策中将预测结果的精度有效地映射到最终综合评价结果中；（4）整体将历史数据、现在节点和将来数据集成，构建证据推理的精度优化模型，将决策结果给出信任区间，得到最可能的方案。对上述几类问题的研究，均给出了算例，验证了模型的有效性，为今后进一步研究打下基础。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-18
  1.1 问题的提出及研究意义  9-11
  1.2 国内外研究现状及文献评述  11-15
    1.2.1 多属性决策理论综述  11-13
    1.2.2 数据集成方法研究综述  13-14
    1.2.3 时序数列研究总结  14-15
    1.2.4 灰色 GM(1,1)预测模型研究现状  15
  1.3 本文研究目标和论文结构  15-17
    1.3.1 研究目标  15-16
    1.3.2 论文结构  16
    1.3.3 论文章节的布局思想  16-17
  1.4 本章小结  17-18
第二章 多属性决策问题的基本框架  18-24
  2.1 多属性决策问题整体研究框架  18-20
    2.1.1 多属性决策问题描述  18-20
    2.1.2 决策指标权重的确定  20
  2.2 多属性决策问题建模分析  20-22
    2.2.1 多属性决策问题模型的构建  20-21
    2.2.2 多属性决策模型分析过程  21-22
  2.3 算例分析  22-23
  2.4 本章小结  23-24
第三章 基于 OWA 的动态多属性决策方法的模型构建  24-33
  3.1 OWA 算子简介  24
  3.2 动态多属性决策问题的模型构建  24-26
  3.3 基于 OWA 的动态多属性决策的分析步骤  26-28
  3.4 Friedman 在多属性决策的敏感性分析决策中的应用  28-29
  3.5 算例分析  29-32
  3.6 本章小结  32-33
第四章 基于精度优化的时序预测模型研究  33-42
  4.1 问题的现状描述  33-36
    4.1.1 时序数列的定义  33-34
    4.1.2 一元线性回归分析预测模型概述  34
    4.1.3 灰色 GM（1，1）预测模型概述  34-35
    4.1.4 预测结果精度的指标定义  35-36
  4.2 GM（1，1）和一元线性回归组合模型构建  36-38
    4.2.1 灰色预测 GM（1，1）和一元线性回归模型组合的原理  36-37
    4.2.2 GM（1，1）模型和一元线性回归结合的模型构建  37-38
  4.3 应用算例  38-41
    4.3.1 大学指标预测计算  38-39
    4.3.2 预测精度优化算例分析  39-41
  4.4 本章小结  41-42
第五章 基于证据理论的动态多属性决策研究  42-51
  5.1 过去、现在和将来时间点的数据的结合集成  42
  5.2 预测精度的不确定型风险决策构建  42-43
  5.3 基于证据理论的过去将来数据融合  43-45
    5.3.1 证据理论概念及组合规则  43-44
    5.3.2 基于证据理论过去和将来决策结果的修正模型  44-45
  5.4 算例分析  45-49
  5.5 本章小结  49-51
第六章 总结与展望  51-52
参考文献  52-56
致谢  56-57
在学期间的研究成果及发表的学术论文  57

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中图分类: > 社会科学总论 > 管理学 > 决策学
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