语言型双极二元语义决策模型及其应用研究.pdf

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1、分类号：密级：学号：2015200125单位代码：10759石河子大学硕士学位论文语言型双极二元语义决策模型及其应用研究学位申请人牛翠萍指导教师张娜副教授申请学位门类级别经济学硕士学科、专业名称统计学研究方向管理统计分析所在学院经济与管理学院中国·新疆·石河子2018年06月StudyonBipolartwo-tupleLinguisticDecision-makingModelandItsApplicationUnderLinguisticEnvironmentADissertationSubmittedtoShihe

2、ziUniversityInPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEconomicsByNiuCui-ping(Statistics)DissertationSupervisor:Prof.ZhangNaJune,2018摘要语言型决策是决策领域内非常重要的研究内容，它的相关理论在经济、社会、政治等多个领域均具有较大研究价值。由于客观事物总存在一定程度的不确定性，决策者通常倾向于用语言型的形式表达偏好信息。二元语义决策方法因能较好的处理语言型信息

3、而逐渐受到学术界的重视。但由于二元语义采用正单极语言集表示双极语言集的语义，可能会造成与人类直觉相反的结果。故文章选择利用双极语言集表示双极语言集语义，并将语言型决策信息转换成双极二元语义形式进行单决策、群决策、多阶段动态群决策研究。本文主要有以下内容：（1）基于云计算的双极二元语义决策模型及应用研究语言型决策问题时，由于语言型信息的模糊性，通常会导致决策过程部分信息丢失和决策结果不准确。云模型在解决决策事物的模糊性方面具有较大优势，且在集结信息时可最大程度的防止决策信息丢失。本章针对决策信息为语言形式且准则权重未知情况

4、下的风险型决策问题，构建融合了云计算与前景理论的双极二元语义决策模型。首先，将语言型信息转换成双极二元语义形式并使用G1—离差最大化法计算各准则组合权重；其次，利用双极二元语义加权平均算子将各状态各方案多准则下的决策信息集结为综合双极二元语义决策阵；然后，利用云模型的数字特征公式将综合双极二元语义决策阵转化为综合云决策阵，结合前景理论分析确定所有方案的综合云前景值。案例研究验证了新模型的科学性与适用性。（2）基于可靠性自判的双极二元语义群决策模型及应用在信息量繁杂的决策问题中，单个决策者的认知及信息量的掌握情况使决策结果

5、难以达到全面合理，因而群决策在近年来得到越来越多的关注。实际群决策过程中，决策者因自身偏好和对事物认知能力的不同，所给评价信息的可靠性会存在差异，决策结果显然会受到较大影响。本章针对多准则语言型群决策复杂问题，构建了可靠性自判的双极二元语义群决策模型，并将其应用于新一轮对口援疆问题。首先，把语言型决策表转换成双极二元语义矩阵，并计算得到各决策者针对各方案的多准则权重矩阵；其次，利用多准则权重对各决策者各方案多准则下的评价信息进行集结，并在双极二元语义基础上引入信息灰度，基于各决策者的先验主观权重及其一致性，以及信息可靠性

6、确定决策者综合权重；然后，将各决策者针对各方案的决策信息阵集结为各方案综合群决策信息集，并计算最终集结结果及结果的可靠度。最后，对新一轮对口援疆项目的选择进行决策分析，验证了该模型的科学性与适用性。（3）基于灰关联的双极二元语义动态群决策模型及应用实际决策过程中，决策者对事物的认知能力随时间流逝不断变化。只基于当前阶段的自身特征来确定时间权重，可能会导致最终评价结果区分度较小而无法作出决策。只有完全掌握时间阶段信息才可能满足动态群决策的需求，作出有效决策。本章针对多决策者多准则下多阶段决策的语言型复杂问题，提出基于灰关联

7、的双极二元语义动态群决策模型。首先，把语言型决策表转换成双极二元语义决策阵，并依据方案量变和质变的判定指标和判断信息质量的测度指标对多阶段决策信息进行质量分析；其次，基于灰色关联分析理论构建双极二元语义时间权重确定模型，求得时间权重后将多阶段双极二元语义决策信息集结为单阶段决策信息集，并依据求解单阶段语言信息群决策的方法确定专家综合权重；然后，将各专家单阶段的信息集结成群综合决策信息集并计算各方案集结结果对应的可靠度。最后，进一步对新一轮对口援疆项目的选择评估进行多阶段动态决策分析，验证了该模型的有效性与可靠性。关键词：

8、双极二元语义；云计算；可靠性自判；灰色关联度；多阶段群决策IAbstractMultipleattributedecisionmakingisanimportantpartofmoderndecisiontheory.Itstheoryandmethodhavebeenappliedmoreandmorewidely