复杂偏好下多属性大群体决策方法研究

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1、中图分类号￡窆3垒UDC303博士学位论文学校代码!Q5三三：密级公珏复杂偏好下多属性大群体决策方法研究’argeGroutDecisionmakingMethodwithComplexL(JroupDeClslon-maklngethodwithomDlexargePreference作者姓名：张丽媛学科专业：管理科学与工程研究方向：管理决策模型与方法学院(系、所)：商学院指导教师：徐选华教授副指导教师：论文答辩日期型!!：￡：3／答辩委员会主席中南大学2013年6月原创性声明㈣I@Bt@IB24㈣24㈣2《4⋯9ⅧY本人声明，所呈交的学位论文是本人在导

2、师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确的说明。作者签名：班函磕．日期：兰盟L年五月羔日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信

3、息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。日期：掣年』月乒日II复杂偏好下多属性大群体决策方法研究摘要：近年来，我国自然灾害和公共危机不断发生，给国家经济和人民生命财产造成了重大损失，使得应急决策成为研究的热点和重点。分析应急决策问题与其他决策问题的不同，根据应急决策问题的环境复杂多变，决策任务具有复杂性、动态性、不确定性和时效性，决策属性之间存在复杂的关系，提出了复杂偏好的概念。利用相似度模型解决复杂偏好下多属性大群体应急决策问题，并与其他大群体决策方法做比较，从数值结果可以看出本文方法的优势。论文的工作主要

4、包括以下几个方面：(1)确定型偏好，主要研究矢量偏好型多属性大群体决策问题。首先介绍了两矢量之间的J一相似度、E-相似度和C一相似度，分析了它们的缺陷，在它们基础上构造了变系数相似度模型，并证明变系数相似度满足自反性、对称性、有界性。把变系数相似度模型以及现有的三种相似度模型应用到应急决策问题中，比较湖南省三个地级市(长沙市、株洲市、湘潭市)的重大冰雪应急管理能力，通过计算三个城市的评价矢量与理想方案的评价矢量之间的加权相度，排列三个城市。决策结果表明变系数相似度方法是有效的，其计算简单，可广泛应用到应急决策问题中。(2)关联偏好，考虑决策属性之间的关联。

5、首先考虑决策属性之间的层次关系，提出了基于三角函数的决策属性权重确定方法。利用群决策方法中偏好集结的思想，将决策结果逐层集结，得到最终决策结果。最后，利用属性层次偏好决策方法对2002—2009全国自然灾害的数据，按年份划分等级，决策结果与实际一致。再次考虑决策属性之间的二元关系，提出了属性二元关系偏好的大群体决策方法。该方法基于二元关系形成群体成员偏好矢量属性关系矩阵，借助该关系矩阵是0—1矩阵及其范数性质，构建了两个决策成员偏好矢量相似度模型，基于该模型提出了一种大群体决策聚类方法和决策方案排序方法。最后以湖南省重大冰雪灾害应急管理能力评价为案例，对该

6、方法进行了应用。(3)模糊偏好，详细的给出了直觉模糊集偏好型、三角模糊数偏好型、直觉三角模糊数偏好型、梯形模糊数语言值偏好型、直觉梯形模糊数偏好型、考虑属性二元关系直觉梯形模糊数偏好型、区间III梯形模糊数偏好型多属性大群体决策方法，以及决策属性权重确定方法，通过构造相应的加权相似度模型，得到相应的方案排序方法。把每一种模糊偏好型多属性大群体决策方法去解决应急决策问题，与其他群决策方法比较，案例结果表明本文方法的有效性、可行性。图15幅，表40个，参考文献181篇。关键词：多属性决策；应急决策；复杂偏好；大群体；相似度方法分类号：C934IVLargeGr

7、oupDecision—makingMethodwithComplexPreferenceAbstract：Inrecentyear,thenaturaldisasterandpubliccrisishavebeencontinuingtooccur，whichcausedsignificantdamagetothenationaleconomyandpeople’Slivesandproperty，SOemergencydecisionmakingproblembecomethefocusandemphasisofdecisionscience．Wean

8、alyzethedifferencebetweentheemerg