本文關鍵詞：灰關聯(lián)決策方法的靈敏度分析研究

  更多相關文章： 多屬性決策 靈敏度分析 灰關聯(lián)決策 屬性值 屬性權重

【摘要】： 多屬性決策問題普遍存在于社會系統(tǒng)的各個方面,但是決策過程中決策屬性值或決策權重的微小改變可能導致決策結果產生很大的波動,這是決策者不愿意看到的現(xiàn)象,因此我們有必要進行決策的靈敏度分析。而灰關聯(lián)分析技術是灰系統(tǒng)理論的重要組成部分,是一種新興的多屬性決策方法,是灰系統(tǒng)分析、建模、預測、決策的基石。然而目前國內外對靈敏度分析的研究大部分還集中在求解決策敏感的范圍,且針對廣泛使用的灰關聯(lián)決策方法的靈敏度分析研究的還比較少。 本文在總結和吸收前人研究經驗的基礎上,針對灰關聯(lián)決策方法進行了靈敏度分析研究。主要研究工作和取得的成果如下: 1.根據(jù)靈敏度的一般求解方法,證明了靈敏度滿足外測度的三點基本性質,闡述了采用靈敏度分析決策問題的穩(wěn)定性是合理的,也解釋了避免敏感性發(fā)生的可行性,進而提供了一種決策的優(yōu)化方法。 2.針對灰關聯(lián)決策方法,分析了屬性值靈敏度分析的一些性質,給出了屬性值最小改變量的變化范圍;通過給出灰關聯(lián)決策方法中屬性權重改變量有效的條件和性質,以靈敏度最小為目標,根據(jù)決策者的部分偏好信息和現(xiàn)有的賦權方法,建立關于權重的多目標二次優(yōu)化模型,采用粒子群優(yōu)化算法求解,在此權重的基礎上進行灰關聯(lián)決策,最后將該方法應用到RD人力資源的評價中去。結果表明這種決策方法既可以保證決策者偏好信息,又能降低決策的敏感性,對決策者做出合理穩(wěn)定的決策有較大現(xiàn)實意義。 3.從向量相關度闡述了灰關聯(lián)決策敏感性產生的原因,并在矩陣廣義逆的條件下分析了靈敏度與條件數(shù)的關系,發(fā)現(xiàn)靈敏度與條件數(shù)在性質上有一致性;利用灰系數(shù)矩陣條件數(shù)的一些特點,可以得到灰關聯(lián)決策靈敏度最小的充要條件,這對決策者在未做出決策就可以判斷結果的敏感性有一定的現(xiàn)實意義。
【關鍵詞】：多屬性決策 靈敏度分析 灰關聯(lián)決策 屬性值 屬性權重
【學位授予單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：F224;C934
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 引言9-10
• 1.2 靈敏度分析研究的概述10-11
• 1.2.1 靈敏度分析研究的基本內容和方法10-11
• 1.2.2 靈敏度分析研究的目的和意義11
• 1.3 國內外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.4 本文的研究內容及技術路線13-15
• 1.4.1 研究內容13
• 1.4.2 研究方法及技術路線13-15
• 第2章 灰關聯(lián)分析的基礎理論及方法15-21
• 2.1 灰關聯(lián)分析的應用15-16
• 2.2 灰關聯(lián)分析的基礎知識16-19
• 2.2.1 灰關聯(lián)分析的基本原理16
• 2.2.2 灰關聯(lián)度的定義16-17
• 2.2.3 灰關聯(lián)分析的步驟17-19
• 2.3 本章小結19-21
• 第3章 基于屬性權重靈敏度最小的灰關聯(lián)優(yōu)化決策方法研究21-40
• 3.1 靈敏度分析的基本理論21-25
• 3.1.1 靈敏度的基本定義21-22
• 3.1.2 靈敏度的相關性質22-25
• 3.2 灰關聯(lián)決策方法的屬性值靈敏度分析研究25-27
• 3.3 基于偏好信息的灰關聯(lián)決策權重的靈敏度分析研究27-29
• 3.4 基于多目標二次規(guī)劃模型的灰關聯(lián)決策屬性權重的確定29-37
• 3.4.1 常見的賦權方法29-32
• 3.4.2 基于多目標二次規(guī)劃模型的權重確定方法32-34
• 3.4.3 多目標二次規(guī)劃模型的求解算法34-37
• 3.5 實例分析37-39
• 3.6 本章小結39-40
• 第4章 基于矩陣分析的灰關聯(lián)決策方法靈敏度研究40-51
• 4.1 決策敏感性的原因分析40-41
• 4.1.1 向量的相關度40
• 4.1.2 向量組的相關度40-41
• 4.1.3 決策敏感性的原因分析41
• 4.2 靈敏度與條件數(shù)的關系研究41-44
• 4.2.1 一般逆矩陣的情況41-43
• 4.2.2 灰關聯(lián)決策矩陣43
• 4.2.3 決策矩陣的靈敏度與條件數(shù)的關系43-44
• 4.3 灰關聯(lián)系數(shù)矩陣靈敏度最小的充要條件44-50
• 4.3.1 灰系數(shù)矩陣廣義逆譜條件數(shù)下靈敏度最小的充要條件45-46
• 4.3.2 灰系數(shù)矩陣∞-范數(shù)(1-范數(shù))條件數(shù)下靈敏度最小的充要條件46-50
• 4.4 本章小結50-51
• 第5章 總結與展望51-52
• 5.1 本文研究的主要內容51
• 5.2 進一步研究的重點51-52
• 致謝52-53
• 參考文獻53-56
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表論文及參加科研項目情況56

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