本文關鍵詞：基于粒計算的多屬性群決策方法研究　出處：《山西大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：多屬性群決策問題大量存在于人類的生產(chǎn)實踐活動中,是決策分析領域的一個重要的研究內(nèi)容.在當今復雜的社會與經(jīng)濟活動中,決策數(shù)據(jù)常包含著不確定的、模糊的、多視角的、多層次的信息,面對這些復雜的決策數(shù)據(jù),決策者不再滿足于傳統(tǒng)具有嚴格模型假設及較多主觀經(jīng)驗判斷的函數(shù)及關系的模型與方法,而是希望讓實際的決策數(shù)據(jù)“說話”,通過分析與評估實際決策數(shù)據(jù),從中獲取有效決策信息并為復雜決策提供決策支持,這種基于數(shù)據(jù)驅動的決策已成為現(xiàn)代決策分析理論和方法發(fā)展的新趨勢.粒計算是一種模擬人類思考與解決問題的自然模式,是基于粒和粒間關系的數(shù)據(jù)分析及問題求解的新范式,并能夠為復雜問題的滿意求解提供多粒度、多視角、多層次的描述、推理與求解策略.本文將粒計算求解機理引入多屬性群決策問題求解中,從決策因素的粒度分析、多粒度決策信息表達及多視角、多層次求解方法等方面展開深入的研究,獲得的主要研究成果和創(chuàng)新概括如下：(1)對決策相關要素進行粒度分析與優(yōu)勢粒結構構建,為多屬性群決策問題的多粒度求解提供必要的形式表達基礎.根據(jù)決策結果的形態(tài)將排序、分級與選擇任務進行粒度序層次解釋與分析；從不確定性程度方面揭示決策信息粒度變化機理及其在決策求解過程中的轉換關系；構建決策對象集在不同決策表達形式下的優(yōu)勢粒結構;分析經(jīng)典集結算子由于反映數(shù)據(jù)關聯(lián)多寡形成的粒度序.(2)針對多粒度語言的語義尺度不一和轉換復雜問題,提出了一種基于先驗標度數(shù)據(jù)的多粒度語言規(guī)范化標度方法.與其他多粒度語言標度方法相比,規(guī)范化標度方法在語義生成階段獲得具有相同尺度的語義,從而避免了多粒度語言計算中繁瑣的轉換過程,同時該方法也通過規(guī)范化標度函數(shù)搭建了多粒度語言語義交流與通訊的橋梁.(3)將專家直覺粗粒度分級判斷引入決策求解過程,結合專家的多粒度語言偏好信息表達,提出了一種基于優(yōu)勢粒結構的多屬性群排序決策方法.該方法由優(yōu)勢粒結構相似度刻畫專家的一致性權重,同時結合決策數(shù)據(jù)、粗粒度分級判斷與決策者的主觀偏好確定屬性權重.該模型將人類多粒度求解問題的思維與流程融入決策模型中,充分考慮專家的直覺粗粒度分級判斷,客觀地從決策數(shù)據(jù)中獲取更具解釋意義的決策指標并得到有效可靠的決策結果.(4)將專家的方案對優(yōu)勢偏好引入決策過程,提出一種基于模糊信息粒的混合多屬性群決策方法.該方法進一步將優(yōu)勢粒結構相似度拓廣至模糊環(huán)境下從而確定與數(shù)據(jù)類型無關的通用專家權重,同時結合異質決策數(shù)據(jù)、方案對優(yōu)勢偏好與決策者偏好確定有機結合主客觀信息的屬性權重,采用的模糊優(yōu)勢比較技術既方便了決策過程計算又獲得了豐富的決策信息,更易于在實際中推廣使用.(5)依據(jù)人類的參照決策思想,提出一種基于優(yōu)勢粒的混合型多屬性群分級決策方法.該方法不需要設定復雜、不易理解的閾值參數(shù),完全由決策數(shù)據(jù)所驅動,將對象與決策粒內(nèi)、外部樣例進行優(yōu)勢度比較并構造其分屬級別的決策證據(jù),多視角多層次地融合分級決策證據(jù)從而獲得客觀可信的群體分級決策結果.本文在多屬性群決策的多粒度、多視角與多層次求解方法研究方面取得了一系列的研究成果,這些成果為多屬性群決策問題提供全新的求解視角與解決途徑,進一步豐富和發(fā)展多屬性群決策理論與方法.
【學位授予單位】：山西大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O225

【參考文獻】

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本文編號：1309083