一、一种新的模糊多目标群决策方法（论文文献综述）
孟振华[1]（2021）在《卫星组网调度方案评估算法设计与评估决策支持系统实现》文中研究说明卫星组网是海洋环境安全监测的一种重要方式,由于卫星能力的多样性,同一个监测任务下会产生多种卫星分配调度方案。对卫星调度方案实施合理的评估与决策,从而辅助决策者遴选出一个较优方案已成为卫星组网研究的关键问题。目前对于卫星组网系统评估决策的研究还相对较少,因此本文以卫星组网调度方案作为评估决策的对象,针对卫星组网调度方案评估决策方法进行研究。本论文主要完成的工作有:1.根据卫星组网常态化监测任务和应急监测任务的需求,从任务完成情况、资源利用情况和监测时效性三个方面构建了卫星组网调度方案评估指标体系。该体系共包含六个评估指标,文中对每个指标的含义和数学模型进行了详细地分析。2.提出一种基于组合赋权的模糊综合评判方法并应用在卫星组网调度方案评估决策中。该方法将组合赋权法与模糊综合评判法相结合,其中组合赋权是根据对数最小二乘原理和相对熵的概念对主客观赋权的结果进行综合,模糊综合评判则是利用模糊变换原理和最大隶属度原则对备择方案进行评价。最后将该方法应用于卫星组网调度仿真场景下,通过结果分析可知,所提方法可以对卫星调度方案的优劣性进行判断。3.将卫星组网调度方案评估指标体系中实数型的评估指标属性值扩展至直觉模糊数领域,提出一种基于直觉模糊数的多属性决策方法。该方法主要由一种将实数转换为直觉模糊数的方法、一种改进的直觉模糊熵测度方法、一种基于证据推理的集成算子和一种新的得分函数构成。将该方法应用于卫星组网调度方案仿真场景中,结果表明所提方法与基于组合赋权的模糊综合评判方法的决策结果一致。4.在集成开发环境Visual Studio 2013中,设计实现了卫星组网调度方案评估决策系统,并加入到卫星组网监测仿真平台中。从平台的运行效果可知,系统能够对平台生成的卫星调度方案进行评估与决策,并辅助决策者做出最优方案的选择。
黄程文博[2]（2021）在《概率语言交互多属性群决策方法及其在COVID-19应急救援的应用》文中研究说明2019新型冠状病毒是一场前所未有的全球性公共卫生紧急事件。肺炎病例的起源被确认为是一种新型乙型冠状病毒,命名为2019新型冠状病毒（COVID-19或SARSCo V-2或2019-ncov）。2020年3月,世界卫生组织（WHO）确认疫情为大流行。迄今为止,许多国家和地区都采取了强制封锁和严格的社会隔离措施,以阻止病毒的传播。由于疫情传播速度不确定,中国政府积极疏通武汉交通,控制疫情进一步传播。为进一步避免COVID-19疫情的大爆发,2020年2月3日,中国派出四支国际应急医疗队（EMT）驰援武汉。中国的拥有的五支经世卫认证的国际应急医疗队分别来自上海、广东、天津、四川和澳门。其中上海、广东、天津和四川医疗队前往武汉进行救援,而澳门医疗队则留守当地,维护社会稳定。这些国际应急医疗队均由医生、护士和院前急救等医疗卫生人员组成。医疗队成员来自政府、慈善机构、军队或国际组织,均配有齐全的装备,且都是经受过严格的训练,能够在在国内或国外发生突发事件时及时给予支援。由于可以从不同的角度对选派COVID-19应急救援区域进行评价,因而我们可以将COVID-19应急救援的区域选择问题转化为多属性群决策问题看待。本文提出了一种基于概率语言信息的交互多属性群决策方法,并将其应用于COVID-19应急救援的区域选择问题中。首先,对概率语言术语集进行理论改进,通过建立两个语言变量间的新二元关系,依据新二元关系定义了一种新的概率语言术语集的可能度方法,并提出了一种新的对概率语言术语集进行排序的可能度算法。定义了一种新的概率语言术语集的相似度方法,并将其扩展到TOPSIS方法上以求解决策者权重。对概率语言的基本理论进行总结归纳并加以改进创新。其次,对概率语言术语集的运算法则和集结算子进行改进,定义了一些新的基于阿基米德Copulas和co-Copulas的概率语言术语集的运算法则。提出了广义概率语言有序加权平均（GPLOWA）算子、广义概率语言混合加权平均（GPLHWA）算子、广义概率语言Choquet（GPLC）算子和广义概率语言混合Choquet（GPLHC）算子,并介绍了算子的相关性质以及给出了相应的证明。第三,构建了三目标非线性规划模型和基于属性子集的模糊测度的多目标参数优化模型来分别确定决策者权重和属性子集的模糊测度。该模型考虑了决策者权重的重要性程度和属性之间的交互作用,更符合实际的决策情况。第四,本文将概率语言集结算子和扩展后的TOPSIS方法结合,通过使用概率语言Gumbel加权平均算子确定群体规范化决策矩阵,通过使用概率语言Gumbel混合Choquet算子来求解方案的总体评估值。考虑决策者对语言尺度函数的不同偏好,基于不同的决策者偏好来计算相应的可能度,进而根据提出的可能度算法确定方案的排序顺序。最后,将概率语言交互多属性群决策方法运用到COVID-19应急救援区域的选择问题上以验证本文方法的合理性和有效性,为解决概率语言多属性群决策问题提供新方向。
李宁宁[3]（2021）在《基于风险分摊的梯级水库汛期水位动态控制及决策研究》文中研究指明我国水能资源蕴藏量十分丰富,但季节间水资源分布差异显着。水库是一种挖掘水能资源潜力,有效缓解地区水资源分布不均衡的工程措施,可将流域的径流资源存蓄起来,以保障枯水期水资源供给。但是,水库汛期往往承担着艰巨的防洪任务,需要将运行水位控制在防洪限制水位以下,这与水库以水头、水量为基础的发电、供水等需求形成矛盾冲突。随着全球气候变暖,各流域气象水文条件发生显着改变,伴随着调度技术、风险分析能力及应急处置机制日趋完善,规划阶段设计的汛限水位已无法满足现阶段综合利用要求。在防洪风险可控的条件下,适当抬高汛期运行水位,对于提高水库综合利用效益、实现水能资源高效利用具有重要现实意义。本文以金沙江流域溪洛渡-向家坝梯级水库为研究对象,基于统计学、管理学、运筹学、控制论等理论,综合运用黑箱模型、大数据、智能算法、前景理论等方法,以梯级水库汛期运行水位动态控制为研究背景,围绕防洪和发电两个目标,构建了以径流分析及预报为基础,基于“空间风险分摊”的梯级水库联合运行水位动态控制域推求模型,进一步分析了梯级水库水位动态控制组合方案的防洪风险和发电效益,并通过多目标群决策模型进行方案优选,实现了预报-调度-风险效益分析-决策的系统性结合,旨在于风险可控的条件下提高梯级水库汛期发电效益,完善梯级水库汛期运行水位控制理论和方法,为水库平稳安全运行提供技术支撑。主要取得了如下成果:（1）基于径流划分和预报因子筛选的中长期径流预报模型。首先综合运用MK检验、RS检验等方法对溪洛渡历史入库径流序列进行了变化趋势分析;针对现有径流预报未能考虑到径流序列特征的不足,提出了一种基于径流序列特征聚类的径流划分方法,通过K-means聚类方法将历史径流划分为丰、平、枯三种典型类别,根据待预报径流特征,以相应类别的前期径流序列作为预报因子,通过MIC法筛选出相关性强的预报因子作为BP人工神经网络的输入,可以改善神经网络输入侧的条件,提高中长期径流预报精度。（2）基于空间风险分摊思想的梯级水库汛期运行水位动态控制模型。在分析溪洛渡-向家坝梯级汛期运行水位抬高的可行性的前提下,针对梯级水库异步蓄水可能造成系统风险发生时间提前的问题,提出了“等比例蓄水”原则来优化梯级水库防洪库容分配方式,以降低系统风险;在溪洛渡-向家坝调洪规则的基础上考虑“等比例蓄水”原则,推求出了两库汛期联合运行水位动态控制域,从而制订出梯级水库汛期运行水位组合方案,并开展不同水位组合方案的防洪风险分析,为实现洪水资源化利用奠定基础。（3）基于改进电子搜索算法的梯级水库联合优化调度模型。以溪洛渡-向家坝汛期不同水位组合方案为约束条件,建立了两库联合发电优化调度模型;针对电子搜索算法在求解梯级水库优化调度问题时存在搜索空间越限和搜索效率不高的问题,提出可行域内搜索策略以保证每次迭代的个体都是可行解,并采用参数自适应方法以提高算法前期全局搜索速度和后期的局部搜索能力;将改进电子搜索算法与其他算法对比,验证了算法在求解效率方面的优越性;将其应用于溪洛渡-向家坝联合发电优化调度模型的求解,从而优化年内水量分配过程,争取更高的发电效益。（4）基于累积前景理论的专家群体满意度最大群决策模型。建立了基于风险-效益指标的溪洛渡-向家坝汛期运行水位方案决策指标体系;采用组合赋权优化方法以获得兼顾指标排序度和重要度的指标权重;通过累积前景理论获得贴近实际决策心理的个人决策结果,在此基础上根据专家满意度最大原则建立群决策模型,求解出与所有参与决策的专家个人决策结果最贴切的方案作为群决策结果。优选出的方案权衡了风险和效益,可以为实现水资源高效利用提供参考。
刘悦[4]（2021）在《基于三支决策的区间模糊多属性决策方法研究》文中研究说明决策作为人类生活中一种普遍的社会活动,已经在各个领域中被广泛应用,如金融、管理、控制、制造等行业。由于决策问题的复杂性和多元性,多属性决策问题逐渐引起人们的广泛关注。在多属性决策问题中,由于决策环境的复杂性、决策问题的灵活性、决策主体的多变性,决策时常常要面对模糊信息,它们很难用精确数加以描述,常见的描述这类不确定信息的方式有很多,如:区间数、模糊数、语言变量,语义变量等。一种有效的方法是给出信息的上界和下界,通过一种区间数来表达这些模糊信息,这也构成了一类重要的多属性决策问题,即,区间值多属性决策。目前对区间值多属性决策的研究通常采用排序的方式,虽然这类决策结果的决策精度较高,但是在将对象排序时要对全体对象进行排序,也就是说,排序的算法需要对全体对象一一遍历,然后再根据结果给出对象间的优劣关系,在这个过程中会带来较高的计算复杂度和时间复杂度,特别是在较大规模的决策中,这种遍历过程一定会耗费大量的人力物力。由于排序的代价较高,那么寻找一个快速、高效、符合人类认知的决策方法逐渐成为一个值得研究的问题。三支决策最早起源于粗糙集理论,其核心思想是将整体划分为三个部分,并对不同部分采取不同的决策行为和治略方法,根据需要对相应策略进行评价。其一分为三的思想更好的解决了多属性决策中排序代价大和复杂度较高的缺陷,这使得引用三支决策理论解决多属性决策问题（MADM）成为可能。本文以区间值信息系统为背景,研究在区间值信息系统下的多属性决策方法,所做的主要工作有:（1）基于对象评价值是区间数的信息系统,提出了一种通过联系数比较区间数的方法;比较完区间数的大小关系后,定义对象的优劣势类;然后构造出对象的区间模糊优势关系,给出了在某个（些）属性下对象间优势程度的比较方法。（2）距离作为一种流行的度量手段,已经被广泛的应用在决策问题中。为了更好的反映出比较结果,在提出对象间优势程度的比较方法后,本文将程度换成距离,在此基础上建立优势幅度的计算公式,通过该公式对所有对象排序,由此得到对象集的全序关系。（3）为了加快多属性决策的过程,降低决策时的代价,将三支决策理论引入到区间值多属性决策中,构建了基于模糊优势度（fuzzy dominance degree）的三支决策模型（FDD-3WD）。三支的过程实际上就是条件概率与阈值比较,从而决定出划分到的区域,而阈值的确定又和损失函数有密切联系。在对象间优势程度提出的基础上,本文首先给出了一种基于对象相对优势度的损失函数确定方法;然后借助权相对概率矩阵,用其每行的平均值来表示该对象可能优于其他对象的综合优势度,以便得到条件概率,最后将条件概率和阈值比较确定各对象划分到的区域。
张欢欢[5]（2021）在《群决策软共识成本模型及其在借贷共识中的应用》文中研究说明群决策旨在解决需要专家或决策者参与的非结构化决策问题,通常需要决策群体展开广泛和深入的多轮讨论,不断修改其意见偏好,形成群体内成员普遍能接受的共识。群共识的形成是复杂的,会消耗大量人力和物力,如何在有限的资源下达成共识是群决策领域研究的热点问题。本文主要研究了群共识达成的两个重要问题。第一,共识成本优化问题。群共识的达成是一个复杂且耗费资源的过程,成本是需要考量的重要因素之一。在实际群决策过程中,共识的达成需要耗费大量的人力和物力来说服决策个体改变意见,所以需要在有限的资源下对成本进行优化,从而有效的达成群共识。第二,协调者对群共识程度的偏好。群共识的达成过程经常需要一位具有领导统筹作用的重要个体或机构（通常称为协调者）来引导整个共识过程,以减少不确定性,促进群共识的达成或提高共识达成的效率。协调者对共识程度的偏好对决策成本和决策专家意见的变化都有着重要影响,然而,现有的共识成本方法都未考量这一重要因素。本文基于群决策理论和多目标优化理论,针对上述问题开展研究。主要研究内容和研究结果如下:（1）提出了软共识成本的概念,通过定义共识度函数和广义集结算子,构建了一定共识度下的泛化软共识成本模型。在泛化模型的基础上,构建了基于不同加权平均算子的三类软共识成本模型,探讨了软共识成本模型的经济学意义。（2）基于多目标规划对偶理论,从决策专家的视角构建了最大补偿共识模型,并从模型的变量、约束和目标函数三个部分分析了该模型的经济学意义。在此基础上,进一步分析了软共识最小成本模型和最大补偿模型之间的关系。从理论上研究了决策专家预期得到的单位补偿的构成,以及决策专家期望单位补偿各个组成部分和决策专家意见调整之间的关系。（3）在群共识中引入效用概念来刻画协调者对共识度的态度,分别基于协调者中性偏好、激进偏好和混合偏好构建了三类共识优化模型,研究了三类模型的性质和现实意义,分析了这三种协调者偏好类型对共识成本和决策专家意见的影响。（4）提出一种双边沟通机制的软共识达成框架,将协调者的偏好引入群共识达成框架中,充分考虑了共识过程中的两个主体:决策专家的意见和协调者的偏好。该框架反映了现实决策过程中协调者和决策专家之间的双边沟通妥协机制,为群决策的共识达成提供了一种更灵活和更高效的方式。（5）将软共识成本方法应用到网络借贷平台资金供求匹配问题中,构建了一定共识度下的软共识借贷模型。通过分析不同共识水平下协调者（借贷平台）偏好对出借人收益率和总共识成本的影响,验证了所提出模型的有效性。同时,针对大群体借贷共识问题建模,提供了一种新方式来协调大型网络借贷的资金供求,进一步扩展了软共识成本的应用研究。本研究的贡献包括:在理论贡献方面,将最小成本共识理论扩展到了软共识水平下,弥补了软共识成本研究的不足,且从理论层面揭示了协调者和决策专家软共识达成的补偿机制,有助于促进群决策共识的达成。基于协调者共识度偏好的研究对于探究协调者对共识结果的影响,揭示协调者在共识达成机制中的作用有重要的意义,弥补了群决策共识中协调者偏好研究的缺失。在实践方面,本文提出的方法和模型可以应用到网络借贷中,不仅有利于网络借贷平台减少流标几率,而且有助于提高投资者的收益率,提高借贷匹配的效率,具有一定的实践指导意义。
吴健[6]（2020）在《基于概率犹豫模糊信息的应急决策方法研究》文中进行了进一步梳理概率犹豫模糊集（Probabilistic hesitant fuzzy sets,PHFSs）作为一种新型模糊集的拓展形式,包含两部分信息:隶属度及其概率。本文基于PHFSs,从系统论的视角考察突发事件的成因、发生以及演化趋势,提出决策方法,以期为应急管理部门提供参考,文章主要工作如下:1)提出基于概率犹豫模糊信息的突发事件成因分析方法。由于专家认知上的犹豫不确定性,模糊认知图（Fuzzy Cognitive Maps,FCMs）模型难以模拟此种情形。因此,本文基于FCMs和PHFSs,提出一种新的模糊认知图模型-概率犹豫模糊认知图（Probabilistic hesitant fuzzy cognitive maps,PHFCM）。并将该模型应用于突发事件成因分析中。2)研究属性之间存在关联性的概率犹豫模糊信息集结问题。基于Bonferroni平均算子和PHFSs,提出几类算子并讨论其性质。另外,提出概率犹豫模糊符号距离用于比较概率犹豫模糊元（Probabilistic hesitant fuzzy element,PHFE）的大小,并应用到应急决策方案选择中。3)研究基于概率犹豫模糊信息的多属性决策问题。由于突发事件应急方案的选择具有较高的紧迫性,所能获得的信息比较少,专家很难在当前时刻对应急方案做出准确的判断。本文依据当前各阶段决策信息,基于GM（1,1）模型预测下一时刻的决策信息。其次,提出一个基于犹豫度的概率犹豫模糊距离测度,并建立概率犹豫模糊信息的灰色关联度模型。最后,通过计算各方案与理想方案的灰色关联度,确定最优的应急方案。4)研究基于概率犹豫模糊信息的动态多属性决策问题。在复杂的决策情形下,仅依据单个阶段的决策信息进行决策,可能出现决策信息未充分利用的情形或决策结果不合理,本文提出一种动态应急决策方法。首先,基于GM（1,1）模型对下一阶段的决策信息进行预测。其次,建立一个基于新平均偏差函数和贴近度的数学规划模型,确定阶段权重信息。最后,基于概率犹豫模糊TOPSIS方法对应急方案进行择优排序。5)研究带有不完全概率信息的概率犹豫模糊多属性群决策问题。首先,基于PHFSs和累积剩余熵（Cumulative residual entropy,CRE）,建立了概率犹豫模糊累积剩余熵（Probabilistic hesitant fuzzy cumulative residual entropy,PHFCRE）;然后,基于PHFCRE和最大熵理论,建立一个数学模型用于求解不完全概率信息。另外,基于PHFCRE和传统熵权法,建立新的属性权重确定方法。最后,基于方案的概率犹豫模糊满意度对应急方案进行择优排序。上述研究成果在理论层面、方法层面和应用层面丰富了基于概率犹豫模糊信息的应急决策方法的内容。对于推进应急管理体系建设、保障人民生命和财产安全具有重要的意义。
姜渴鑫[7]（2020）在《基于博弈理论的竞争式多属性群决策研究》文中研究说明多属性群决策主要研究群体专家根据属性指标对方案进行评价和排序。然而,现有的关于多属性群决策的研究没有考虑到外部环境对决策结果的影响。即多属性群决策过程可能处于一种激烈竞争的环境下,这种问题通常称为竞争式多属性群决策问题。针对上述的竞争式多属性群决策问题,参与决策的专家往往给出关于方案的主观评价,而在众多主观评价信息中二维二元语言变量和二维不确定型语言变量能更加直接且精确地描述专家的主观偏好。因此,如何确定二维二元语言变量和二维不确定型语言变量下的竞争式多属性群决策问题的纳什均衡点是一个亟待解决的问题。本文基于改进证据组合理论和高斯分布的3σ原则分别集结了二维二元语言变量和二维不确定型语言变量,然后基于博弈理论确定了竞争式多属性群决策问题的纳什均衡点。首先,针对二维确定型语言变量,本文从证据源和证据组合规则两个角度改进了证据组合理论,提出了一种新的二维二元语言变量的聚合算子,并通过算例分析证明了该算子可行性和优点。其次,针对二维不确定语言变量,本文分析了现有的二维不确定语言变量得分函数和测度公式的缺点并基于高斯分布的3σ原则定义了新的得分函数和测度公式,然后基于新的测度公式建立二维不确定语言变量的权重求取模型并基于加权平均算子集结二维不确定语言变量,最后基于新的得分函数确定各方案的综合评价值。最后,本文基于非合作博弈理论建立联立的优化模型以确定两种语言变量下竞争式多属性群决策问题的纳什均衡点。
杜康[8]（2020）在《几类区间直觉模糊多属性决策方法及其应用研究》文中进行了进一步梳理多属性决策是指决策者基于已知的决策信息,运用一定的决策方法对具有多个属性指标的备选方案进行评价与择优的过程。目前,多属性决策问题已经普遍存在于经济、管理以及军事等诸多领域。由于社会经济环境的日益复杂化、人们对模糊事物认知的局限性以及数据的缺失等原因,决策者在实际决策过程中,往往很难以精确值的形式给出评价信息。为此,本文主要选取区间直觉犹豫模糊数和区间直觉二元语义变量来表示决策者的模糊评价信息,以更好地刻画决策者在决策过程中的不确定性。首先,针对属性指标值为区间直觉犹豫模糊数的多属性决策问题,分别研究了属性指标的相关性和不完全理性的决策者对实际决策结果的影响,并提出了两种区间直觉犹豫模糊多属性决策方法;然后,进一步针对属性指标值为区间直觉二元语义变量的多属性群决策问题,分别研究了属性指标的相关性和不完全理性的决策者对实际群决策结果的影响,并提出了两种区间直觉二元语义多属性群决策方法。具体研究内容如下:（1）基于简化的区间直觉犹豫模糊加权Bonferroni平均算子的多属性决策方法研究考虑到属性指标之间的相关性对决策结果的影响,针对属性指标权重完全未知、属性指标相关且属性值为区间直觉犹豫模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于简化的区间直觉犹豫模糊加权Bonferroni平均算子的多属性决策方法。首先,将区间直觉犹豫模糊数与Bonferroni平均算子结合,提出了区间直觉犹豫模糊Bonferroni平均算子、简化的区间直觉犹豫模糊Bonferroni平均算子和简化的区间直觉犹豫模糊加权Bonferroni平均算子;其次,利用熵值法确定属性指标的权重向量;接着,利用简化的区间直觉犹豫模糊加权Bonferroni平均算子计算各备选方案的综合属性值;然后,计算各方案综合属性值的得分函数值和精确函数值,并以此对各方案进行排序,选出最优方案;最后,通过灵敏度分析和比较分析验证了该方法的有效性和可行性,并将该方法应用到公司关于人才招聘的模糊多属性决策问题中。（2）基于前景理论的区间直觉犹豫模糊多属性决策方法研究考虑到决策者的风险态度对决策结果的影响,针对属性指标权重完全未知且属性值为区间直觉犹豫模糊数的多属性决策问题,提出了一种基于前景理论的区间直觉犹豫模糊多属性决策方法。首先,定义了区间直觉犹豫模糊数的距离公式,并以此构建区间直觉犹豫模糊数的前景价值函数;其次,利用熵值法确定属性指标的权重向量;然后,计算各备选方案的综合前景值,并以此对各方案进行排序,选出最优方案;最后,通过灵敏度分析和比较分析验证了该方法的有效性和可行性,并将该方法应用到公司关于人才招聘的模糊多属性决策问题中。（3）基于简化的区间直觉二元语义加权Bonferroni平均算子的多属性群决策方法研究考虑到属性指标之间的相关性对群决策结果的影响,针对属性指标权重完全未知、决策者权重已知,属性指标相关且属性值为区间直觉二元语义变量的多属性群决策问题,提出了一种基于简化的区间直觉二元语义加权Bonferroni平均算子的多属性群决策方法。首先,将区间直觉二元语义变量与Bonferroni平均算子结合,提出了区间直觉二元语义Bonferroni平均算子、简化的区间直觉二元语义Bonferroni平均算子和简化的区间直觉二元语义加权Bonferroni平均算子;其次,利用组合赋权法确定属性指标的权重向量;接着,利用简化的区间直觉二元语义加权Bonferroni平均算子计算各备选方案的综合属性值,并对各个决策者的评价信息进行加权平均,进而求得各方案的群体综合属性值;然后,计算各方案群体综合属性值的得分函数值和精确函数值,并以此对各方案进行排序,选出最优方案;最后,通过灵敏度分析和比较分析验证了该方法的有效性和可行性,并将该方法应用到公司关于投资方案选择的模糊多属性群决策问题中。（4）基于前景理论的区间直觉二元语义多属性群决策方法研究考虑到决策者的风险态度对群决策结果的影响,针对属性指标权重完全未知、决策者权重已知,且属性值为区间直觉二元语义变量的多属性群决策问题,提出了一种基于前景理论的区间直觉二元语义多属性群决策方法。首先,定义了区间直觉二元语义变量的距离公式,并以此构建区间直觉二元语义变量的前景价值函数;其次,利用组合赋权法确定属性指标的权重向量;然后,计算各备选方案的综合前景值,并以此对各方案进行排序,选出最优方案;最后,通过灵敏度分析和比较分析验证了该方法的有效性和可行性,并将该方法应用到公司关于投资方案选择的模糊多属性群决策问题中。
刘欣[9]（2020）在《直觉模糊环境下的知识量度量方法及其在多属性群决策中的应用》文中指出随着社会经济和技术的发展,现实中的决策问题愈加复杂。单个决策者无法考虑问题的方方面面,需要多个专家共同参加决策,因此,多属性群决策应运而生。同时,由于决策者在评价过程中犹豫不决,从而导致评价信息具有不确定性和模糊性。直觉模糊集作为模糊集理论中的重要工具,既能表示隶属度又能表示非隶属度,可以更好地描述决策者的评价信息。另外,随着绿色建筑的发展,新型建筑材料的种类繁多,专家为目标建筑选择合适的新型建筑材料既能够满足建筑的施工要求,又能够节省成本、保护环境,提升建筑商的竞争力。然而,专家在评价新型建筑材料时经常会表现出一定的犹豫性。因此,新型建筑材料选择问题可以归纳为一类典型的直觉模糊多属性群决策问题。直觉模糊环境下的多属性群决策方法有很多。但是现有基于信息测度的直觉模糊多属性群决策方法还存在以下三点不足:一是在许多研究中,主观给定专家权重和属性权重,造成最终决策结果具有主观性;二是基于知识测度的直觉模糊多属性群决策方法相对较少,同时,现有的信息测度存在许多不足;三是现有的这些方法很少考虑决策者的决策状况,在对评价信息进行决策时,没有综合考虑决策者的决策情绪和决策偏好。为了弥补现有直觉模糊多属性群决策方法的不足,本文提出基于知识测度的多属性群决策方法,充分考虑决策者的决策状况,并应用于新型建筑材料选择问题中。本文的主要工作分为以下三个方面:（1）构建了一个新的带参数的直觉模糊集知识测度模型。首先,综合信息内容、信息清晰和信息有效度三个方面来度量直觉模糊集的知识量。通过比较现有信息熵测度及知识测度指出这些信息测度存在的不足之处,并说明在刻画直觉模糊集模糊性方面,知识测度比信息熵更有优势。然后,对本文提出的知识测度进行参数分析,突出了本文提出的知识测度的灵活性。最后,与现有信息测度进行比较,验证了本文提出的知识测度的合理性和有效性。（2）提出了基于知识量的多属性群决策方法。首先,基于本文提出的知识测度度量评价矩阵的知识量,并根据各个属性的知识量占个人综合知识量的比重确定属性权重,提出考虑决策者决策状况的知识量比值法。其次,通过比较两直觉模糊集的信息内容、信息清晰和信息有效度,定义了基于知识量的直觉模糊集差异模型,用于度量两直觉模糊集在知识量方面的差异。通过个体评价信息和群体评价信息在知识量方面的差异,定义群体知识量一致性（群体知识量一致性=1-差异）,建立最大化群体知识量一致性模型求解专家权重。最后,定义了群体知识测度模型,用于度量综合评价信息中关于支持方案的知识量,进而根据知识量大小对方案排序。（3）将本文提出的直觉模糊多属性群决策方法应用于新型建筑材料选择问题中,分别选出四类新型建筑材料中最优的材料,组成最佳施工材料组合。实际案例分析验证该方法的有效性和实用性。通过改变参数值来研究参数对最终排序结果的影响,说明所提方法充分考虑到决策者的决策状况,符合实际决策情况。最后与现有信息测度比较,说明本文提出方法的普适性和有效性。
罗南方[10]（2020）在《基于广义直觉模糊集的群决策模型研究与应用》文中研究说明在社会快速发展,倡导全球一同构建人类命运共同体的今天,人类社会活动相生相克,紧密联系。各种活动相互影响、相互作用。决策活动中不确定因素的增多使得实际决策问题变得日益困难。决策质量的好坏在本质上取决于信息的不确定性、决策所需的时间、决策者对问题的认知程度等。在当前的多属性决策环境下,存在着许多典型又具体的实际决策问题,如评价信息的不确定性、属性之间存在一定程度的关联性、决策者具有明显的个体偏好性等。本文的核心研究内容是探寻基于广义直觉模糊集下的群决策模型和方法的构建及其应用。首先,对决策信息差异性进行分析,提出了毕达哥拉斯模糊数直角三角形几何中心距离测度,随后采用反映信息不确定性的熵测度对属性进行赋权,并且结合前景理论分析,应用于公司海外扩张风险投资案例,验证了其实用性;然后,对大群体的特点和属性权重获取方法进行研究,构造了基于直觉模糊聚类分析模型,获得了不同的群组权重,利用目标规划得到了群组视角下的属性权重。在此基础上,结合VIKOR方法应用于多准则应急救灾决策中,验证了模型的有效性。最后,研究了q阶矫正模糊集理论,并且通过研究q阶矫正模糊集的特性,提出了基于Shapley值的Gq-ROFWA算子。随后,运用相对熵的概念改进了传统的TODIM方法,并拓展至q阶矫正模糊环境中,应用于企业风投评价的案例中,验证了其合理性。
二、一种新的模糊多目标群决策方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种新的模糊多目标群决策方法（论文提纲范文）
（1）卫星组网调度方案评估算法设计与评估决策支持系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卫星系统效能评估决策工作研究现状 |
| 1.2.2 卫星系统效能评估决策方法研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构安排 |
| 第二章 卫星组网调度方案评估指标体系构建 |
| 2.1 卫星组网调度方案评估指标设定 |
| 2.1.1 常态化监测下的评估指标 |
| 2.1.2 应急监测下的评估指标 |
| 2.2 卫星组网调度方案评估指标体系分析 |
| 2.2.1 评估指标体系的构建原则 |
| 2.2.2 评估指标体系的构建流程 |
| 2.2.3 评估指标体系的构建 |
| 2.3 卫星组网调度方案评估指标建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于组合赋权的模糊综合评判方法设计 |
| 3.1 评估决策方法选择 |
| 3.2 基于组合赋权的模糊综合评判方法 |
| 3.2.1 主观赋权法 |
| 3.2.2 客观赋权法 |
| 3.2.3 组合赋权法 |
| 3.2.4 模糊综合评判 |
| 3.2.5 组合赋权法结合模糊综合评判 |
| 3.3 群决策方法 |
| 3.4 应用实例分析 |
| 3.4.1 调度方案信息获取 |
| 3.4.2 评估指标权重确定 |
| 3.4.3 模糊关系矩阵确定 |
| 3.4.4 模糊合成运算 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于直觉模糊数的多属性决策方法设计 |
| 4.1 直觉模糊多属性决策的相关理论 |
| 4.1.1 直觉模糊集的相关概念 |
| 4.1.2 直觉模糊多属性决策的一般理论 |
| 4.1.3 直觉模糊多属性决策的步骤 |
| 4.2 基于直觉模糊数的多属性决策方法 |
| 4.2.1 实数型指标到直觉模糊数型指标的转换 |
| 4.2.2 一种改进的直觉模糊熵构造公式计算指标权重 |
| 4.2.3 基于证据推理的直觉模糊集成算子 |
| 4.2.4 一种新的得分函数对备择方案排序 |
| 4.2.5 基于直觉模糊数的多属性决策 |
| 4.3 应用实例分析 |
| 4.3.1 调度方案直觉模糊决策矩阵构建 |
| 4.3.2 评估指标权重确定 |
| 4.3.3 直觉模糊决策矩阵与指标权重集成 |
| 4.3.4 直觉模糊综合评价值排序 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 卫星组网调度方案评估决策系统设计与实现 |
| 5.1 卫星组网调度方案评估决策系统结构设计 |
| 5.1.1 卫星组网调度方案评估决策处理流程 |
| 5.1.2 卫星组网调度方案评估决策系统框架 |
| 5.2 卫星组网调度方案评估决策系统功能模块 |
| 5.2.1 方案获取模块 |
| 5.2.2 指标分析模块 |
| 5.2.3 权重设定模块 |
| 5.2.4 综合评估模块 |
| 5.2.5 方案决策模块 |
| 5.2.6 辅助决策模块 |
| 5.3 卫星组网调度方案评估决策系统运行界面 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 读研期间发表的论文 |
| 读研期间参加的科研项目 |
（2）概率语言交互多属性群决策方法及其在COVID-19应急救援的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 多属性群决策的研究现状 |
| 1.2.2 概率语言术语集的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容、方法、技术路线和结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.3.4 结构安排 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 语言术语集 |
| 2.2 概率语言术语集的相关概念 |
| 2.2.1 概率语言术语集的定义 |
| 2.2.2 规范化准则 |
| 2.2.3 语言尺度函数 |
| 2.2.4 比较方法 |
| 2.2.5 距离测度 |
| 2.2.6 相似度 |
| 2.3 模糊测度和Choquet积分 |
| 2.4 不完全信息结构 |
| 2.4.1 决策者权重的不完全信息结构 |
| 2.4.2 属性模糊测度的不完全信息结构 |
| 2.5 TOPSIS方法的理论知识 |
| 2.6 阿基米德Copulas与 co-Copulas的理论知识 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 概率语言术语集的理论改进 |
| 3.1 概率语言术语集的可能度算法 |
| 3.2 概率语言术语集的相似度算法 |
| 3.3 基于阿基米德Copulas与 co-Copulas的概率语言运算法则 |
| 3.4 概率语言术语集的集结算子 |
| 3.4.1 广义概率语言有序加权平均算子 |
| 3.4.2 广义概率语言混合加权平均算子 |
| 3.4.3 广义概率语言Choquet算子 |
| 3.4.4 广义概率语言混合Choquet算子 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于概率语言信息的交互多属性群决策方法 |
| 4.1 基于概率语言信息的交互多属性群决策问题描述 |
| 4.2 基于拓展的TOPSIS方法构建三目标规划模型确定决策者权重 |
| 4.3 决策过程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 COVID-19 应急救援区域选择的应用 |
| 5.1 背景描述 |
| 5.2 概率语言交互多属性群决策过程 |
| 5.3 灵敏度分析 |
| 5.4 比较分析 |
| 5.4.1 与Pang等人的方法进行比较 |
| 5.4.2 与Liu等人的方法进行比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士期间的科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于风险分摊的梯级水库汛期水位动态控制及决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 中长期径流预报 |
| 1.2.2 汛期运行水位动态控制 |
| 1.2.3 梯级水库联合优化调度 |
| 1.2.4 多目标决策 |
| 1.3 目前存在的主要问题及发展趋势 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 溪洛渡径流特性分析及中长期径流预报模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究区域概况 |
| 2.3 径流特性分析 |
| 2.3.1 径流年内分配 |
| 2.3.2 径流年际变化 |
| 2.4 基于径流划分和预报因子筛选的中长期径流预报 |
| 2.4.1 基于K-means聚类法的径流划分 |
| 2.4.2 基于MIC的预报因子筛选方法 |
| 2.4.3 基于BP人工神经网络的中长期径流预报模型 |
| 2.5 实例应用 |
| 2.5.1 径流丰平枯划分及代表年选取 |
| 2.5.2 预报因子筛选 |
| 2.5.3 中长期径流预报 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 溪洛渡-向家坝汛期联合运行水位动态控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究区域概况 |
| 3.3 基于空间风险分摊思想的梯级水库蓄洪规则 |
| 3.3.1 梯级水库联合防洪调度“等比例蓄水”原则 |
| 3.3.2 防洪调度结果分析 |
| 3.4 梯级水库汛期联合运行水位动态控制 |
| 3.4.1 溪-向汛期运行水位动态控制可行性分析 |
| 3.4.2 梯级水库汛期联合运行水位动态控制域 |
| 3.5 实例应用 |
| 3.5.1 动态控制域下限 |
| 3.5.2 动态控制域上限 |
| 3.5.3 考虑洪水发生时间预报误差的水位动态控制风险分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 IESA及其在梯级水库发电优化调度中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 改进电子搜索算法 |
| 4.2.1 电子搜索算法 |
| 4.2.2 可行域内搜索策略 |
| 4.2.3 逐步收敛的参数自适应方法 |
| 4.2.4 算法步骤 |
| 4.3 梯级水库联合发电优化调度模型 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 算法性能分析 |
| 4.5 实例应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于专家群体最大满意度原则的群决策模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 组合赋权优化方法 |
| 5.4 基于累积前景理论的个人决策 |
| 5.4.1 决策矩阵归一化处理 |
| 5.4.2 价值函数和概率权重函数 |
| 5.4.3 综合前景价值 |
| 5.5 基于专家满意度最大原则的群决策模型 |
| 5.5.1 专家满意度最大原则 |
| 5.5.2 EMGDM构建步骤 |
| 5.6 实例应用 |
| 5.6.1 决策矩阵建立 |
| 5.6.2 指标权重计算 |
| 5.6.3 个人决策 |
| 5.6.4 群决策 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）基于三支决策的区间模糊多属性决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多属性决策研究现状 |
| 1.2.2 区间值多属性决策 |
| 1.2.3 多属性决策与其他理论结合 |
| 1.3 论文主要研究工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 多属性决策问题描述 |
| 2.2 区间值信息系统 |
| 2.2.1 区间数和联系数 |
| 2.2.2 区间序优势关系 |
| 2.2.3 区间数的比较方法 |
| 2.3 属性权重分类和作用 |
| 2.3.1 属性权重定义和表示 |
| 2.3.2 属性的赋权方法 |
| 2.4 三支决策理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于优势距离的区间值多属性决策研究 |
| 3.1 基于区间数比较的联系数方法 |
| 3.1.1 将区间数用联系数表示 |
| 3.1.2 决策模型 |
| 3.2 区间模糊优势关系 |
| 3.3 基于模糊优势距离的对象排序方法 |
| 3.3.1 区间数指标差异客观赋权法 |
| 3.3.2 矩阵集结 |
| 3.3.3 基于优势幅度的对象排序 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.4.1 决策步骤 |
| 3.4.2 算例分析 |
| 3.4.3 对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于三支决策的区间模糊多属性决策模型 |
| 4.1 相对损失函数 |
| 4.2 基于模糊优势度的三支决策模型 |
| 4.3 三支加速决策规则 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）群决策软共识成本模型及其在借贷共识中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 相关理论与研究综述 |
| 1.3.1 群决策软共识研究 |
| 1.3.2 最小成本共识研究 |
| 1.3.3 协调者参与的共识过程研究 |
| 1.3.4 大群体共识研究 |
| 1.3.5 网络借贷共识相关研究 |
| 1.4 研究内容与研究框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.5 创新点 |
| 第二章 软共识成本模型 |
| 2.1 泛化模型构建 |
| 2.1.1 共识度函数的定义 |
| 2.1.2 集结算子 |
| 2.1.3 泛化软共识成本模型构建 |
| 2.2 基于集结算子的模型扩展 |
| 2.2.1 扩展模型构建 |
| 2.2.2 拓展模型应用情景 |
| 2.3 经济学意义解释 |
| 2.4 算例 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 软共识最大补偿模型 |
| 3.1 模型构建 |
| 3.2 最大补偿模型的两个充分条件 |
| 3.3 最大补偿模型经济学意义解释 |
| 3.3.1 变量的经济学意义 |
| 3.3.2 约束条件的经济学意义 |
| 3.3.3 目标函数的经济学意义 |
| 3.4 软共识最小成本与最大补偿模型的关系 |
| 3.5 算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于协调者偏好的软共识成本模型和共识达成框架 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 不同偏好类型的协调者共识测度 |
| 4.2.1 中性偏好协调者共识测度函数 |
| 4.2.2 激进偏好协调者共识测度函数 |
| 4.2.3 混合偏好协调者共识测度函数 |
| 4.3 共识模型构建 |
| 4.3.1 集结算子的扩展研究 |
| 4.3.2 中性偏好协调者的软共识成本模型 |
| 4.3.3 激进偏好协调者的软共识成本模型 |
| 4.3.4 混合偏好协调者的软共识成本模型 |
| 4.3.5 群体初始共识度的测度方法 |
| 4.3.6 模型对比分析 |
| 4.4 基于协调者偏好的交互式共识过程 |
| 4.5 算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 软共识成本应用研究 |
| 5.1 软共识成本的应用情景特征 |
| 5.2 借贷共识应用研究——以拍拍贷为例 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 软共识成本模型的应用 |
| 5.3 .网络平台偏好下的借贷共识应用研究——以Lending club为例 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 基于平台偏好的共识优化模型构建 |
| 5.3.3 模型讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 大群体借贷共识研究 |
| 6.1 背景介绍和应用假设 |
| 6.1.1 背景介绍 |
| 6.1.2 应用假设 |
| 6.2 大群体网络借贷共识模型 |
| 6.2.1 同质偏好意见群组借贷共识模型 |
| 6.2.2 异质偏好意见群组借贷共识模型 |
| 6.3 实证分析研究 |
| 6.3.1 数据 |
| 6.3.2 实证结果 |
| 6.3.3 敏感性分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（6）基于概率犹豫模糊信息的应急决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 突发事件应急决策方法 |
| 1.3.2 概率犹豫模糊集结算子 |
| 1.3.3 概率犹豫模糊信息测度 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 第二章 基于概率犹豫模糊认知图的突发事件成因分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基本概念 |
| 2.2.1 模糊认知图 |
| 2.2.2 概率犹豫模糊集 |
| 2.2.3 概率犹豫模糊距离与相似度 |
| 2.3 主要结论与方法 |
| 2.3.1 问题描述 |
| 2.3.2 概率犹豫模糊运算规则 |
| 2.3.3 概率犹豫模糊信息集结方法 |
| 2.3.4 概率犹豫模糊认知图 |
| 2.4 决策步骤 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于Bonferroni算子的概率犹豫模糊应急决策方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基本概念 |
| 3.3 主要结论与方法 |
| 3.3.1 问题描述 |
| 3.3.2 概率犹豫模糊Bonferroni算子 |
| 3.3.3 概率犹豫模糊加权(几何)Bonferroni算子 |
| 3.3.4 概率犹豫模糊符号距离 |
| 3.4 决策步骤 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于GM(1,1)与灰色关联分析的概率犹豫模糊应急决策方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基本概念 |
| 4.2.1 GM(1,1)模型 |
| 4.2.2 灰色关联度 |
| 4.3 主要结论与方法 |
| 4.3.1 问题描述 |
| 4.3.2 基于GM(1,1)的概率犹豫模糊决策信息预测 |
| 4.3.3 基于GM(1,1)的属性权重确定方法 |
| 4.3.4 基于灰色关联度的概率犹豫模糊多属性决策方法 |
| 4.4 决策步骤 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于GM(1,1)与TOPSIS方法的概率犹豫模糊动态应急决策方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基本概念 |
| 5.3 主要结论与方法 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 基于犹豫度的概率犹豫模糊距离 |
| 5.3.3 概率犹豫模糊TOPSIS方法 |
| 5.3.4 概率犹豫模糊阶段权重确定方法 |
| 5.4 决策步骤 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于概率犹豫模糊信息与累积剩余熵的应急群决策方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基本概念 |
| 6.2.1 概率犹豫模糊熵 |
| 6.2.2 熵权法 |
| 6.2.3 满意度 |
| 6.3 主要结论与方法 |
| 6.3.1 问题描述 |
| 6.3.2 基于累积剩余熵的元素概率确定方法 |
| 6.3.3 基于累积剩余熵的属性权重确定方法 |
| 6.3.4 基于概率犹豫模糊满意度的决策方法 |
| 6.4 决策步骤 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论着情况 |
| 致谢 |
（7）基于博弈理论的竞争式多属性群决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多属性群决策研究现状 |
| 1.2.2 二维语言变量的决策理论与方法研究现状 |
| 1.2.3 证据组合理论的研究现状 |
| 1.2.4 博弈理论的研究现状 |
| 1.3 研究特色及创新点 |
| 1.4 本文内容安排 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 二维确定型语言变量 |
| 2.1.1 二元语义模型 |
| 2.1.2 二维确定型语言变量模型 |
| 2.2 二维不确定型语言变量 |
| 2.3 证据组合理论 |
| 2.4 博弈理论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 二维确定型语言变量下的竞争式多属性群决策方法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 基于改进证据组合理论的二维确定型语言变量集结方法 |
| 3.2.1 基本概率分配函数 |
| 3.2.2 证据源权重求取模型 |
| 3.2.3 改进的证据组合规则 |
| 3.3 基于博弈理论的二维确定型语言变量竞争式多属性群决策方法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 二维不确定型语言变量下的竞争式多属性群决策方法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 二维不确定型语言变量的得分函数与测度公式 |
| 4.2.1 二维不确定语言变量的得分函数 |
| 4.2.2 二维不确定语言变量的测度公式 |
| 4.3 二维不确定型语言下竞争式多属性群决策问题的权重求取方法 |
| 4.3.1 专家权重的求取模型 |
| 4.3.2 属性权重的求取模型 |
| 4.4 基于博弈理论的二维不确定型语言变量竞争式多属性群决策方法 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（8）几类区间直觉模糊多属性决策方法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 |
| 1.2.1 区间直觉犹豫模糊集研究现状 |
| 1.2.2 区间直觉二元语义变量研究现状 |
| 1.2.3 Bonferroni平均算子研究现状 |
| 1.2.4 研究评述 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文创新点 |
| 1.5 论文结构与技术路线 |
| 1.5.1 论文结构 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 区间直觉犹豫模糊集理论 |
| 2.1.1 区间直觉犹豫模糊集的相关概念 |
| 2.1.2 区间直觉犹豫模糊集的运算法则 |
| 2.1.3 区间直觉犹豫模糊平均算子 |
| 2.2 区间直觉二元语义变量 |
| 2.2.1 区间直觉二元语义变量的相关概念 |
| 2.2.2 区间直觉二元语义变量的运算法则 |
| 2.2.3 区间直觉二元语义平均算子 |
| 2.3 Bonferroni平均算子 |
| 2.4 前景理论 |
| 2.4.1 价值函数 |
| 2.4.2 前景权重函数 |
| 2.5 赋权方法 |
| 2.5.1 层次分析法 |
| 2.5.2 熵值法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于区间直觉犹豫模糊数的多属性决策方法 |
| 3.1 基于简化的区间直觉犹豫模糊加权Bonferroni平均算子的多属性决策方法 |
| 3.1.1 多属性决策问题的描述 |
| 3.1.2 简化的区间直觉犹豫模糊加权Bonferroni平均算子的构建 |
| 3.1.3 多属性决策方法的构建 |
| 3.1.4 实例分析 |
| 3.1.5 灵敏度分析 |
| 3.2 基于前景理论的区间直觉犹豫模糊多属性决策方法 |
| 3.2.1 多属性决策问题的描述 |
| 3.2.2 区间直觉犹豫模糊前景价值函数的构建 |
| 3.2.3 多属性决策方法的构建 |
| 3.2.4 实例分析 |
| 3.2.5 灵敏度分析 |
| 3.3 比较分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于区间直觉二元语义变量的多属性群决策方法 |
| 4.1 基于简化的区间直觉二元语义加权Bonferroni平均算子的多属性群决策方法 |
| 4.1.1 多属性群决策问题的描述 |
| 4.1.2 简化的区间直觉二元语义加权Bonferroni平均算子的构建 |
| 4.1.3 多属性群决策方法的构建 |
| 4.1.4 实例分析 |
| 4.1.5 灵敏度分析 |
| 4.2 基于前景理论的区间直觉二元语义多属性群决策方法 |
| 4.2.1 多属性群决策问题的描述 |
| 4.2.2 区间直觉二元语义前景价值函数的构建 |
| 4.2.3 多属性群决策方法的构建 |
| 4.2.4 实例分析 |
| 4.2.5 灵敏度分析 |
| 4.3 比较分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间科研成果 |
（9）直觉模糊环境下的知识量度量方法及其在多属性群决策中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 直觉模糊环境下信息量度量方法研究现状 |
| 1.2.2 直觉模糊环境下群决策方法研究现状 |
| 1.2.3 新型建筑材料选择问题研究现状 |
| 1.3 研究内容、方法和组织结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 组织结构 |
| 1.4 本文的拟创新点 |
| 2. 直觉模糊集和模糊群决策的相关理论 |
| 2.1 直觉模糊集相关概念 |
| 2.1.1 直觉模糊集的定义 |
| 2.1.2 直觉模糊集的运算 |
| 2.1.3 直觉模糊集的距离、相似度和集结算子 |
| 2.2 直觉模糊多属性群决策相关理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3. 直觉模糊集信息量度量方法 |
| 3.1 直觉模糊信息熵 |
| 3.1.1 直觉模糊信息熵相关理论 |
| 3.1.2 现有的直觉模糊信息熵 |
| 3.2 直觉模糊集的知识测度 |
| 3.2.1 直觉模糊集的知识测度相关概念 |
| 3.2.2 现有的直觉模糊集的知识测度 |
| 3.2.3 比较分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4. 新的带参数的直觉模糊知识测度 |
| 4.1 信息内容函数、信息清晰函数和信息有效度 |
| 4.2 基于信息量的新的知识测度模型 |
| 4.3 参数分析 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 知识测度与信息熵的联系 |
| 4.6 基于知识量的直觉模糊集比较方法 |
| 4.7 本章小结 |
| 5. 基于知识测度的直觉模糊多属性群决策方法 |
| 5.1 基于知识测度的直觉模糊多属性群决策问题描述 |
| 5.2 基于知识量的属性权重确定方法 |
| 5.3 不完全信息专家权重求解方法 |
| 5.4 基于群体知识测度的排序方法 |
| 5.5 基于知识测度的直觉模糊多属性群决策方法步骤 |
| 5.6 本章小结 |
| 6. 案例分析 |
| 6.1 某建筑项目新型建筑材料选择案例背景描述 |
| 6.2 新型建筑材料选择问题方案评价指标体系 |
| 6.3 求解过程 |
| 6.3.1 新型墙体材料选择 |
| 6.3.2 新型建筑防水材料选择 |
| 6.3.3 新型保温隔热材料选择 |
| 6.3.4 新型建筑装饰材料选择 |
| 6.4 参数对排序结果的影响分析 |
| 6.5 与已有方法的比较 |
| 6.6 本章小结 |
| 7. 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士期间的科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于广义直觉模糊集的群决策模型研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 广义直觉模糊集群决策研究现状 |
| 1.3 论文主要工作和研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 基础理论 |
| 2.1 广义直觉模糊集 |
| 2.1.1 直觉模糊集 |
| 2.1.2 毕达哥拉斯模糊集 |
| 2.1.3 q阶矫正模糊集 |
| 2.2 多属性决策方法 |
| 2.2.1 经典前景理论 |
| 2.2.2 经典VIKOR理论 |
| 2.2.3 经典TODIM |
| 第3章 基于前景理论的毕达哥拉斯模糊群决策模型及应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 现有的毕达哥拉斯模糊距离测度 |
| 3.3 新的毕达哥拉斯模糊距离测度 |
| 3.4 基于前景理论的群决策模型及算法 |
| 3.5 基于前景理论的风险投资群决策 |
| 3.5.1 问题描述 |
| 3.5.2 评价步骤 |
| 3.5.3 对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多目标规划和VIKOR的直觉模糊群决策模型及应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于直觉模糊集的聚类方法和组权重的确定 |
| 4.2.1 聚类方法 |
| 4.2.2 组权重的确定 |
| 4.3 基于多目标规划和VIKOR的多准则群决策模型及算法 |
| 4.4 基于目标规划和VIKOR的多准则群决策模型在突发公共事件中的应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于Shapley和相对熵的TODIM q阶模糊群决策模型及应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于Shapley指标权重的Gq-ROFWA算子 |
| 5.2.1 Shapley指标权重 |
| 5.2.2 基于Shapley指标的q阶矫正模糊加权平均算子 |
| 5.3 一种新的q阶矫正模糊数相对熵 |
| 5.4 基于q阶模糊数的TODIM多属性群决策模型及算法 |
| 5.5 基于q阶模糊数的TODIM多属性群决策模型在商业投资选择中的应用 |
| 5.5.1 问题描述 |
| 5.5.2 评价步骤 |
| 5.5.3 对比分析 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
四、一种新的模糊多目标群决策方法（论文参考文献）
- [1]卫星组网调度方案评估算法设计与评估决策支持系统实现[D]. 孟振华. 内蒙古大学, 2021(12)
- [2]概率语言交互多属性群决策方法及其在COVID-19应急救援的应用[D]. 黄程文博. 江西财经大学, 2021(10)
- [3]基于风险分摊的梯级水库汛期水位动态控制及决策研究[D]. 李宁宁. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]基于三支决策的区间模糊多属性决策方法研究[D]. 刘悦. 哈尔滨师范大学, 2021(08)
- [5]群决策软共识成本模型及其在借贷共识中的应用[D]. 张欢欢. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]基于概率犹豫模糊信息的应急决策方法研究[D]. 吴健. 安徽工业大学, 2020(07)
- [7]基于博弈理论的竞争式多属性群决策研究[D]. 姜渴鑫. 沈阳工业大学, 2020(01)
- [8]几类区间直觉模糊多属性决策方法及其应用研究[D]. 杜康. 安徽财经大学, 2020(08)
- [9]直觉模糊环境下的知识量度量方法及其在多属性群决策中的应用[D]. 刘欣. 江西财经大学, 2020(12)
- [10]基于广义直觉模糊集的群决策模型研究与应用[D]. 罗南方. 重庆邮电大学, 2020(02)