不確定環(huán)境下的混合型多屬性群決策方法及應用研究.pdf

1、由于客觀事物的復雜性和人類思維認知的模糊性，在當前的多屬性決策環(huán)境下，存在著許多典型又具體的實際決策問題，如評價信息的不確定性、屬性之間存在一定程度的關聯(lián)性、決策者具有明顯的個體偏好性等。同時，在更大規(guī)模的群體決策環(huán)境下，由不同決策主體所形成的決策問題，如同時包含多種決策信息形式的混合型群決策問題，需要統(tǒng)一優(yōu)化決策者意見的交互式群決策問題，這兩個問題也是需要重點研究的典型群決策問題。本文主要基于以上提出的研究點，從城市突發(fā)事件應急管理中

2、提煉具體的決策問題，在不確定環(huán)境下研究改進的多屬性決策方法和群決策方法，論文的主要研究內容安排如下:
　　(1)針對含有決策者偏好信息的不確定型多屬性群決策問題，定義了不確定型誘導混合集成算子，并引入TOPSIS方法確定算子中的誘導變量，能夠體現(xiàn)不同決策者偏好，進而解決決策部門偏好的應急預案選擇問題。首先基于直覺模糊數(shù)（包括區(qū)間直覺模糊數(shù)）和猶豫模糊數(shù)兩種不確定型信息形式，定義了不確定型誘導混合集成算子，誘導型混合集成算子同時考慮

3、位置權重信息、與數(shù)據(jù)相關的權重信息和體現(xiàn)決策者偏好的誘導變量信息，且在滿足集成算子相關性質的基礎上包含其他各種算子，從而更充分的利用決策信息，得到全面科學的決策結果。進一步，提出了一種基于TOPSIS推導誘導變量的方法，能夠通過誘導變量反映群決策環(huán)境下決策者的不同偏好信息，更好的處理含有決策者偏好的群決策問題。
　　(2)針對屬性值和屬性本身存在關聯(lián)性的不確定型多屬性群決策問題，研究了幾種不確定環(huán)境下的power集成算子，并應用在

4、城市突發(fā)事件救援過程中路徑的選擇問題中。首先，基于直覺模糊數(shù)（包括區(qū)間直覺模糊數(shù)）和猶豫模糊數(shù)兩種不確定型信息形式，研究了廣義power集成算子的相關性質和權重確定方法。然后，在直覺模糊數(shù)環(huán)境下提出了一種power權重確定方法，用于解決屬性值之間存在關聯(lián)度的決策問題;在猶豫模糊數(shù)環(huán)境下提出了一種衡量屬性本身存在關聯(lián)度的power權重確定方法，并基于此提出了廣義power混合集成算子。最后，用路徑選擇的實際案例驗證了廣義power集成算子

5、能夠同時處理屬性值和屬性之間存在關聯(lián)的決策問題，并通過參數(shù)的變化提供不同的決策選擇。
　　(3)針對含有決策者態(tài)度參數(shù)的直覺模糊多屬性群決策問題，研究直覺模糊熵和相對熵的信息模糊測度方法，進而構建了屬性權重和專家權重確定模型，后將模型應用在城市突發(fā)事件相關處理部門的應急能力評價中。首先，改進了Zhang的區(qū)間直覺模糊相對熵測度方法，加入決策者態(tài)度參數(shù)，細化模糊程度。然后，在此方法基礎下，定義了一種新的熵測度方法，討論了相關性質。將

6、基于熵和相對熵的群決策方法與傳統(tǒng)的熵方法進行對比，體現(xiàn)了該方法的準確性和完整性，進一步分析了不同決策者態(tài)度參數(shù)對決策結果的影響。
　　(4)針對同時包含定性信息和定量信息的混合型多屬性群決策問題，研究了兩種典型的混合型不確定多屬性群決策方法，并應用在應急預案實施效果的評價中，其中混合型決策矩陣是由語言評價信息、直覺模糊數(shù)、區(qū)間直覺模糊數(shù)構成。第一種方法將語言型信息歸一化到直覺模糊數(shù)和區(qū)間直覺模糊數(shù)的基礎上進行群決策，第二種方法通過

7、將多個混合矩陣構建成為混合猶豫模糊評價矩陣，后采用TOPSIS方法得到?jīng)Q策結果。第一種方法存在信息損失，且決策較復雜，但是能夠考慮權重信息;第二種方法簡單且信息損失較少，但不易考慮決策過程中存在的信息。兩種方法各具特點，在實際環(huán)境中根據(jù)不同的決策問題選擇相應的決策方法。
　　(5)針對需要逐步優(yōu)化不同決策者意見的混合型不確定多屬性群決策問題，在兩種處理混合型不確定多屬性群決策方法的基礎上，進一步提出了交互式混合多屬性群決策方法，并