基于直覺模糊信息的綜合評價問題研究.pdf

1、作為經(jīng)濟統(tǒng)計學的一個重要分支，綜合評價越來越引起社會的關(guān)注，其理論與方法廣泛應用于經(jīng)濟、管理、工程和軍事等諸多領(lǐng)域。
　　 在傳統(tǒng)的綜合評價中，數(shù)據(jù)格式都是以實數(shù)點值的形式來表現(xiàn)的，無法處理具有模糊性和不確定性的信息與數(shù)據(jù)的情況。Zadeh提出了模糊集理論，用隸屬度來描述模糊性，為我們描述模糊現(xiàn)象提供了有效的方法和工具。雖然這一理論在社會生活的諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應用，但因其用單一隸屬度同時表示模糊性的2個對立面，無法表示其中立

2、狀態(tài)，從而在實際應用中具有一定的局限性。作為模糊集的擴展，直覺模糊集具有更強的對模糊信息的表達作用，能夠較為準確地表達參與者對一個問題的贊同、反對和猶豫的態(tài)度，在考慮主觀因素方面也就更加細膩，其研究成果已經(jīng)被廣泛的應用到模式識別、醫(yī)療診斷、投資決策和人才選拔等諸多領(lǐng)域中。隨著直覺模糊集理論研究的不斷深入以及其應用范圍的不斷擴展，使得對直覺模糊信息的綜合評價問題的研究迫在眉睫。針對于此，本文系統(tǒng)地研究指標值為直覺模糊數(shù)的綜合評價問題，主要

3、工作概括如下:
　　 1、直覺模糊信息集成算子研究。在現(xiàn)有直覺模糊信息集成方法研究的基礎(chǔ)上，提出了一類直覺模糊依賴型信息集成算子，包括直覺模糊依賴型有序加權(quán)平均(IFDOWA)算子和直覺模糊依賴型混合平均(IFDHA)算子，研究了該類算子的性質(zhì)和優(yōu)點，給出了基于IFDOWA和IFDHA算子的綜合評價方法，最后通過應用實例說明了該方法的有效性和實用性。
　　 2、直覺模糊距離測度研究。(1)從有序加權(quán)角度出發(fā)，對直覺模糊距

4、離測度進行深入研究，提出了直覺模糊有序加權(quán)距離(IFOWD)測度，研究了其性質(zhì)、特殊形式和權(quán)重確定方法，并研究了IFOWD在專家有偏好信息的群體綜合評價問題中的應用;(2)在上述研究的基礎(chǔ)上，提出了一種直覺模糊混合加權(quán)距離測度(IFHWD)。該距離測度不但能考慮距離偏差本身的重要性，還可考慮其位置的重要性。研究了IFHWD在群體一致性分析的應用，并提出了兩種專家一致性意見集結(jié)算法，最后通過應用實例說明了該方法的有效性和實用性。
　

5、　 3、基于直覺模糊判斷矩陣的交互式群評價方法研究。針對具有直覺模糊判斷矩陣信息的交互式群評價問題，在分析了一般交互式群評價方法的基礎(chǔ)上，提出了一種改進的交互式群評價方法。首先利用直覺模糊加權(quán)算子將個體意見集成為群直覺模糊判斷矩陣;然后基于專家個體的直覺模糊判斷矩陣與群直覺模糊判斷矩陣之間的相似度，針對多數(shù)人占優(yōu)等情形提出了三種專家權(quán)重的修正方法;并提出了一種基于群直覺模糊判斷矩陣與理想解的相似度的方案排序方法，最后對評價信息為直覺模

6、糊判斷矩陣的評價問題進行實例研究，同時對該法與其他方法進行對比分析。
　　 4、權(quán)重信息不完全的直覺模糊評價問題研究。(1)針對專家權(quán)重完全未知的直覺模糊多指標綜合評價問題，提出了一種基于專家個體評價值與理想評價值之間投影大小來確定專家權(quán)重的方法，使得每個專家對不同的評價指標可以賦予不一樣的權(quán)重，與一般方法相比，該方法能充分利用客觀信息，得到的權(quán)重更加客觀和合理，并提出了一種基于投影方法的方案新的排序方法;(2)針對指標權(quán)重部分