具有决策偏好和博弈问题两类二型模糊库存模型

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1、致谢本论文是在郭嗣琮老师的悉心指导下完成的，没有郭嗣琮老师的指导、鼓励，本篇论文是不可能得以顺利完成的。郭老师平易近人的工作作风、诲人不倦的育人精神、严谨的学术态度一直深深地影响着我，并在学术的海洋里为我引路，传授给我学术创作的方法和经验。在此，向我的导师致以深深的敬意。感谢辽宁工程技术大学理学院所有领导和老师，在6年多的求学期间给了我极大的关心和帮助。同时，感谢教育部高校博士学科点专项科研基金(20102121110002)的资助。最后，感谢我的所有亲人、同学和朋友，是你们让我有勇气去面对一切困难。摘要近

2、年来库存问题一直被视为生产经营中十分重要的问题。随着研究的不断深入，人们发现人的行为因素对运筹学理论研究起着极大的影响作用。而将人的行为因素与模糊环境结合起来用于讨论库存问题的工作目前较少。本文分析了普通模糊集在应用中的一些缺陷，基于一种二型模糊环境，即模型参数含区间值模糊数，将决策者的决策偏好及非合作博弈行为考虑到库存问题中，进而构建和讨论了两类具有行为因素的二型模糊库存模型。而新库存模型的构建更加符合客观的现实要求，无论对库存理论的发展还是对其现实的应用都有着十分重要的意义。本文的主要工作如下：(1)定

3、义了平凡2−褶数及二重连续算子，给出了区间值模糊数的分解定理，并论述了区间值模糊数在二重连续算子下运算的封闭性。基于模糊结构元方法给出了区间值模糊数四则运算的结构元表示，并给出了其加权特征数及序关系；(2)将决策者的决策偏好转化成一种单一(混合)偏好权函数，从而构建了一类具有缺陷率和决策偏好的二型模糊库存模型。基于模糊结构元方法定义了加权符号距离及加权符号混合距离，提出了一种二次符号距离逆模糊化方法，进而给出了模型的最优经济批量的一般求解方法；-I-(3)构建了供应链中两类非合作博弈二型模糊库存模型。利用区

4、间值模糊数的加权特征数(序关系)对此模型进行了逆模糊化，进而给出了模型的Nash均衡解。关键词：决策偏好；非合作博弈；二型模糊库存模型；序关系；二次符号距离-II-AbstractInventoryproblemsareconsideredveryimportantintheproductionandmanagementinrecentyears.Withthedeepeningofthestudy,itwasdiscoveredthathumanbehaviorfactorsplayagreatroleo

5、ntheoperationsresearchtheory.Currently,theresearchofinventoryproblemsbasedonhumanbehavioralfactorsandfuzzyenvironmentisrelativelysmall.Somedeficienciesoftheordinaryfuzzysetsintheapplicationareanalyzed.Basedonatype-2fuzzyenvironment,thatis,themodelparameter

6、swithinterval-valuedfuzzynumbers,thedecisionmakerspreferencesandnon-cooperativegamebehavioraretakenintoaccountintheinventoryproblem.Thentwotypesoftype-2fuzzyinventorymodelswithbehavioralfactorsarediscussed.Andthenewinventorymodelsareconsideredmoreinlinewit

7、htheobjectiverequirements.Thisresearchisgreatsignificancenotonlyforthedevelopmentoftheinventorytheorybutalsoforthepracticalapplicationoftheinventorytheory.Themaincontentsonthispaperareasfollows:(1)Theordinary2−foldnumbersanddoublecontinuousoperatoraredefin

8、ed.Thedecompositiontheoremoftheinterval-valuedfuzzynumbersis-III-given.Andtheclosedoftheoperationoftheinterval-valuedfuzzynumbersinthedoublecontinuousoperatorisdiscussed.Thearithmeticoftheinterval-valuedfuzzy