多粒度语言模糊决策方法及其在物流服务中的应用

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1、东南大学博士学位论文多粒度语言模糊决策方法及其在物流服务中的应用姓名：蔡玫申请学位级别：博士专业：管理科学与工程指导教师：刘新旺2012-04-25多粒度语言模糊决策方法及其在物流服务中的应用物流服务业在我国的地位越来越高，而传统的模糊决策方法无法解决复杂的不确定情境下物流服务的评估与优化问题。需要结合决策者有限理性、决策语言多样性以及物流服务不确定性强的特征，提出更加符合实际决策情境的模型。在分析服务科学最新研究成果的基础上，提出物流服务集成商面临的三大决策问题：物流服务供应商选择、供应链组建和供应商评价

2、。语言计算是近年来为描述模糊信息、建立模糊逻辑、处理模糊现象发展起来的一种新的信息处理和管理决策工具。多粒度语言为偏好的模糊决策已经应用于项目管理、投资评估中并取得成果。在深入研究基于扩展原理和符号化方法的语言计算模型基础上，重新给出多粒度语言‘的分类。根据语言能否用模糊数描述，提出隶属度函数已知和未知两种情况的表示方法和计算模型，在此基础上构建具体的决策模型求解和计算方法，并应用于物流服务的评估和优化过程。主要内容如下：1、构建隶属度函数已知的语言变量的数值模拟模型，以及计算模型并在决策中应用。用特征值和

3、标准方差二维数值反映语言的共性和特性，将隶属度函数包含的信息模拟成数值，不仅保留了语言的模糊性信息，而且实现了符号化语言的便捷性，有助于模糊推理和模糊决策。在此基础上设计了多粒度语言的计算规则，发展出三种常用集结算子，证明其正确性。将此方法与代表性的三种符号化方法进行比较，得出数值模拟方法更适合于多粒度语言决策问题的结论。2、构建隶属度函数未知的语言变量数值模拟模型，以及计算模型并在决策中应用。通过语占变量在多粒度语言集中的位置指数和集合的粒度反映变量的大小与模糊性。在此基础上设计了多粒度语言‘的计算规则，

4、发展出三种常用集结算子，证明其iF确性。通过隶属度函数已知和未知两种情况的数值模拟模型的比较，发现其内在的一致性。用算例证明其比二元语义方法优越。新方法的提出减少了有序语言的使用限制，降低了计算的复杂程度。3、针对物流服务供应商的选择问题，提出基于顾客期望的模糊选择模型。该模型首次在模糊语言‘的情境下提出6I『景理论，给出前景理论的模糊价值函数。把供应商以往的服务水平转化成顾客的感知价值作为评价的数值，再采用加权平均算子综合成最后的评价给供T应商排序。该方法能有效地反映客户的主观感受价值，提高服务科学中顾客

5、的影响力，变客观的服务评价为主观的满意度评价。4、提出基于多粒度语言决策模型的资源配置方案评价方法，采用加权语言标签空

6、’白J描述物流网络中各个节点的特征，用数值描述节点的一种可能特征，同时用多粒度语言描述这个数值发生的可能性，提高了PERT方法解决物流网络设计问题的性能。并提出基于数值模拟的加权语言标签空I'UJ计算方法。5、研究复杂环境下物流服务决策中信息不完全情况的决策问题。扩展了模糊数残缺矩阵的应用领域，提出基于数值模拟模型的模糊语言偏好判断矩阵一致性评价方法，以及残缺矩阵信息补齐方法，特别适用于解

7、决群决策中专家评价为多粒度语言的情况。将其应用于物流服务供应商评价问题，实现供应商动态实时信息管理。关键词：模糊决策；多粒度语言；语言计算；符号化方法；网络设计；服务科学AbstractFUZZYDECISIONMODELOFMUIJI—GRANULAIUTYLINGUISTICTERMSETSANDIT’SAPPLICATIONSINLOGISTICSSERVICELogisticsserviceindustryhasbecomemoreandmoreimportantin0111"country．Whi

8、letraditionalfuzzydecisionmethodscannotsolveevaluationandoptimizationproblemoflogisticsserviceunderuncertainenvironment．Soweneedtoimprovetheparadigmoftraditionalfuzzydecisionmaking，andproposeamorerealisticdecisionmodeminwhichdecisionmakersareboundedrationa

9、lity，preferencesofdecisionmakersarevariedanddecisionobjects(109isticsservices)areuncertain．Therearethreemaindecisionproblemssupplychainintegratedproviderhastofaceafterdeepanalyzingservicesscience．Theyareservi