两类区间语言型多属性群决策方法

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1、密级:学校代码:10075分类号:学号:20101448管理学硕士学位论文两类区间语言型多属性群决策方法学位申请人:山敏指导教师:哈明虎教授田大增教授学位类别:管理学硕士学科专业:管理科学与工程授予单位:河北大学答辩日期:二〇一三年五月ClassifiedIndex:CODE:10075U.D.C.:NO:20101448ADissertationfortheDegreeofM.ManagementTwoTypesofIntervalLinguisticMulti-attributeGroupDecisionMakingMethodCand

2、idate:ShanMinSupervisor:Prof.HaMinghuProf.TianDazengSpecialty:ManagementScience&EngineeringAcademicDegreeAppliedfor:MasterofManagementDateofOralExamination:May,2013摘要摘要多属性群决策是管理科学中一个重要分支,其研究成果已经被广泛应用于医疗、经济、军事等多个领域。在运用多属性群决策处理实际问题时,由于事物的模糊性和定量评价的局限性,决策者们常常会采用诸如区间语言型([一般,好],

3、[好,较好]等)定性的信息来对事物进行评价。因此,区间语言型多属性群决策应运而生。区间语言型多属性群决策自提出以来,就引起了学者们的极大兴趣,并取得了丰硕的成果。但是它仍然存在一些问题,如:⑴对属性权重确定,评价信息不完全的问题处理方法过于单一;⑵对属性权重不确定,评价信息完全情况下,如何根据决策者分别赋给的权重来确定统一的属性权重的问题很少进行过研究。基于此,本文探讨了这两类区间语言型多属性群决策问题。主要内容如下:1、对属性权重确定,属性值含有残缺区间语言信息和属性值为不同粒度区间语言信息的多属性群决策问题进行了研究。针对含有残缺区间语

4、言属性值的决策问题,给出了最大最小算子的公式来填充残缺矩阵,然后基于UEWAA算子和ULHA算子对决策问题进行排序求解。针对不同粒度区间语言属性值的决策问题,提出了一种能统一量纲的优势可能度定义,依据优势可能度及简单加权法得到群体两两方案的综合优势可能度矩阵,再利用优先次序法排序。同时,结合算例说明方法的有效性。2、对两种属性权重不确定的区间语言型多属性群决策问题进行了探讨。针对不同数值型属性权重,结合各决策者分别给出的信息,给出了确定统一属性权重的算法步骤,并依据各方案与理想解的相对贴近度大小对备选方案排序;针对不同区间语言型属性权重,根

5、据可能度定义求得可能度矩阵,以它的排序向量作为属性权重,然后基于正理想点和LHA算子对各方案进行排序。同时,结合算例说明方法的有效性。关键词多属性群决策残缺区间语言不同粒度区间语言属性权重IAbstractAbstractMulti-attributegroupdecisionmakingisanimportantbranchofmanagementscience,theresearchhasbeenwidelyusedinmedical,economic,militaryandotherfields.Whenwemakedecision,

6、duetothefuzzinessofobjectsandthelimitationsofquantitativeevaluation,decision-makerswilloftengivethequalitativeevaluationinformationsuchasintervaltypelanguage([common,good],[good,preferably],etc.).Therefore,intervallinguisticmulti-attributegroupdecisionmakingarisedatthehist

7、oricmoment.Sinceintervallinguisticmulti-attributegroupdecisionmakingwasputforward,itarousedgreatinterestofscholars,andachievedfruitfulresults.Butintervallinguisticmulti-attributegroupdecisionmakingalsohavesomeproblems,suchas:(1)Themethodwhichdealwiththeproblemthatattribute

8、weightsaredeterminedandtheassessmentinformationisincompleteistoosingle;(2)Howtodeterminet

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