不確定多屬性群決策方法及應(yīng)用

目錄
《信息科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)著作叢書》序
前言
第1章 緒論 1
1.1 不確定多屬性群決策問題 1
1.1.1 多屬性決策問題求解的一般過程 1
1.1.2 不確定多屬性群決策問題的描述 3
1.2 研究內(nèi)容及研究現(xiàn)狀 5
1.2.1 主要研究內(nèi)容 5
1.2.2 基于灰色關(guān)聯(lián)的多屬性群決策方法研究現(xiàn)狀 6
1.2.3 基于證據(jù)理論的多屬性群決策方法研究現(xiàn)狀 8
1.2.4 基于群層次分析法的指標(biāo)賦權(quán)方法研究現(xiàn)狀 9
1.2.5 模糊數(shù)及語言型多屬性群決策方法研究現(xiàn)狀 11
第2章 基于灰色關(guān)聯(lián)分析的多屬性群決策方法 13
2.1 問題描述 13
2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析的基本理論和方法 14
2.2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析的基本概念 14
2.2.2 幾種典型的灰色關(guān)聯(lián)度模型介紹 15
2.2.3 灰色關(guān)聯(lián)四公理 18
2.2.4 常用的實(shí)數(shù)型指標(biāo)無量綱化方法 19
2.2.5 灰色關(guān)聯(lián)多屬性決策方法的基本步驟 21
2.3 關(guān)聯(lián)度模型與指標(biāo)無量綱化方法的適用性分析及改進(jìn) 22
2.3.1 幾種典型的灰色關(guān)聯(lián)度模型思路分析 22
2.3.2 基于算例的典型灰色關(guān)聯(lián)度模型適用性分析 24
2.3.3 基于算例的指標(biāo)無量綱化方法的適用性分析 27
2.3.4 兩種指標(biāo)無量綱化方法的改進(jìn) 35
2.3.5 兩種灰色關(guān)聯(lián)度模型的改進(jìn) 38
2.4 群決策矩陣的構(gòu)建方法 39
2.4.1 有序加權(quán)平均算子的定義及其性質(zhì) 40
2.4.2 基于有序加權(quán)平均算子的群決策矩陣構(gòu)建方法 41
2.5 群決策矩陣的相對滿意度分析 46
2.6 基于灰色關(guān)聯(lián)分析的多屬性群決策方法主要步驟 47
2.7 算例分析 48
2.8 本章小結(jié) 55
第3章 基于D-S證據(jù)理論的多屬性群決策方法 57
3.1 D-S證據(jù)理論的基本知識 57
3.1.1 證據(jù)理論的基本概念 57
3.1.2 證據(jù)合成法則 58
3.2 基于證據(jù)加權(quán)的mass函數(shù)及合成法則 60
3.2.1 基于證據(jù)加權(quán)的mass函數(shù) 60
3.2.2 基于證據(jù)加權(quán)的合成法則 61
3.3 基于D-S證據(jù)理論的專家權(quán)重確定方法 61
3.3.1 基于方案評價信息的專家權(quán)重確定方法 62
3.3.2 基于指標(biāo)評價信息的專家權(quán)重確定方法 65
3.3.3 基于多角度信息融合的專家權(quán)重確定方法 67
3.3.4 三類專家權(quán)重確定方法的對比分析 70
3.4 基于證據(jù)理論的多屬性群決策方法 74
3.4.1 基于證據(jù)理論的多屬性群決策方法的兩種思路 74
3.4.2 過程集結(jié)方式下基于證據(jù)理論的多屬性群決策方法 74
3.4.3 結(jié)果集結(jié)方式下基于證據(jù)理論的多屬性群決策方法 81
3.4.4 算例結(jié)果分析 83
3.5 本章小結(jié) 84
第4章 基于群體層次分析法的指標(biāo)權(quán)重求解 85
4.1 層次分析法 85
4.2 群體層次分析法中的信息集結(jié)問題 89
4.2.1 對判斷矩陣的集結(jié)問題 89
4.2.2 對判斷矩陣排序向量的集結(jié)問題 91
4.3 群體層次分析法中的專家權(quán)重確定 91
4.3.1 基于判斷矩陣一致性檢驗(yàn)的專家權(quán)重確定方法 92
4.3.2 基于判斷矩陣相容性檢驗(yàn)的專家權(quán)重確定方法 102
4.3.3 專家權(quán)重的相對合理性分析方法 104
4.3.4 基于一致性和相容性檢驗(yàn)的綜合專家權(quán)重確定方法 109
4.4 基于群體層次分析法的指標(biāo)權(quán)重求解方法 110
4.4.1 基于過程集結(jié)方式的群體層次分析法指標(biāo)權(quán)重求解方法 110
4.4.2 基于結(jié)果集結(jié)方式的群體層次分析法指標(biāo)權(quán)重求解方法 112
4.4.3 算例分析 113
4.5 本章小結(jié) 114
第5章 基于區(qū)間直覺模糊數(shù)的多屬性群決策方法 116
5.1 區(qū)間直覺模糊數(shù)的定義及其運(yùn)算規(guī)則 116
5.1.1 區(qū)間直覺模糊數(shù)的定義 116
5.1.2 區(qū)間直覺模糊數(shù)的運(yùn)算規(guī)則 117
5.2 基于區(qū)間直覺模糊數(shù)的多屬性群決策問題描述 117
5.3 基于區(qū)間直覺模糊數(shù)信息熵的指標(biāo)權(quán)重計算 118
5.3.1 區(qū)間直覺模糊數(shù)的信息熵 118
5.3.2 基于信息熵的指標(biāo)權(quán)重確定 119
5.4 基于灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的專家權(quán)重確定 120
5.5 基于區(qū)間直覺模糊數(shù)的多屬性群決策方法步驟 122
5.6 算例分析 123
5.7 本章小結(jié) 125
第6章 基于混合信息的多屬性群決策方法 126
6.1 基于混合信息的指標(biāo)權(quán)重求解方法 126
6.1.1 專家意見的描述方式 127
6.1.2 專家賦權(quán) 127
6.1.3 基于混合信息的指標(biāo)權(quán)重求解步驟 129
6.1.4 雷達(dá)導(dǎo)引頭抗干擾性能評估指標(biāo)賦權(quán)示例 130
6.2 基于二元語義的多屬性群決策方法 134
6.2.1 二元語義的定義及其運(yùn)算規(guī)則 134
6.2.2 混合信息的二元語義轉(zhuǎn)化 135
6.2.3 基于二元語義的多屬性群決策方法步驟 136
6.2.4 算例分析 139
6.3 本章小結(jié) 141
第7章 總結(jié)與展望 143
7.1 主要工作與創(chuàng)新點(diǎn) 143
7.2 需要進(jìn)一步研究的問題 144
參考文獻(xiàn) 146