基于模糊集理論的不完全信息多屬性決策方法與應用研究.pdf

1、不完全信息下的多屬性決策通常是指一類參數信息不能完全確定的多屬性決策問題。由于此類決策方法不需要決策者預先提供決策參數(如屬性權重、屬性值等信息)的精確值,因此不完全信息下的決策分析能夠減輕決策者認知上的負擔,更加客觀地反映決策問題的不確定性,目前已成為決策領域中極富挑戰(zhàn)性的研究方向。本文以模糊數學為主要理論基礎,利用最優(yōu)化理論和現代科學計算軟件等工具,針對幾類不完全信息多屬性決策問題,進行了以下幾個方面的探索性研究:
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2、1)基于模糊判斷矩陣的一致性分析及決策方法。討論模糊判斷矩陣的平均隨機一致性指標值,改進了模糊判斷矩陣的一致性檢驗指標,并根據該指標提出一種新的模糊判斷矩陣一致性調整算法；給出基于一致性概念的模糊判斷矩陣的加權集結公式,理論分析表明該集結運算可形成有效的群決策；研究基于模糊判斷矩陣的方案排序問題,建立了幾種求解排序向量的最優(yōu)化模型,并對常用最優(yōu)化排序方法進行了總結和比較分析。
　　 (2)三角模糊數型多屬性決策問題研究。通過仿真

3、實驗對不同三角模糊數距離公式分別產生的模糊TOPSIS決策結果進行了比較分析,考察不同距離測度所得決策結果對評價方案實際水平的區(qū)別能力；根據加權屬性值離差最大化思想構建線性規(guī)劃模型,利用三角模糊數期望值公式給出方案的效用函數并對備選方案進行排序,由此提出了解決屬性權重完全未知的三角模糊數型多屬性決策問題的期望值方法。
　　 (3)不完全信息下的直覺模糊多屬性決策問題。基于直覺模糊集的三個參數之間存在的內在聯系,充分考慮了直覺模糊

4、集內在的模糊性,改進了直覺模糊集之間的距離測度,并給出了度量直覺模糊集之間相似度的公式；利用新的相似度測度給出了決策方案到直覺模糊理想點的貼近度公式,根據所有決策方案的綜合貼近度最大化思想構造目標規(guī)劃模型,進而提出了屬性權重信息不完全的直覺模糊TOPSIS決策方法。
　　 (4)區(qū)間直覺模糊多屬性決策途徑。提出了一種基于距離測度的區(qū)間直覺模糊數排序函數,利用加權算術或加權幾何集成算子對區(qū)間直覺模糊信息進行集成,并應用排序函數給出

5、了區(qū)間直覺模糊多屬性決策途徑；實驗分析考察了不同距離測度對區(qū)間直覺模糊多屬性決策結果的影響,實驗結果表明,標準Hamming距離所得決策結果對方案實際水平的區(qū)別能力最強,由此產生的決策結果的可靠性較好。
　　 (5)模糊多屬性決策方法在高校圖書館電子資源服務評價中的應用。針對高校圖書館電子資源服務的實際情況,基于電子資源的評價指標體系,利用模糊多屬性決策方法對高校圖書館電子期刊數據庫的服務績效進行了實證研究,發(fā)現電子資源服務的薄