基于区间直觉正态模糊数的多准则决策方法研究

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1、万方数据中图分类号——UDC硕士学位论文学校代码!Q533密级公珏基于区间直觉正态模糊数的多准则决策方法研究Multi··criteriadecision—·makingbasedonintervalintuitionisticnormalfuzzynumbers作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：副指导教师：阚火显管理科学与工程决策理论与应用商学院陈可副教授论文答辩日期!!：23答辩委员会主席中南大学2013年11月万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果

2、。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教育机构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已在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：罄!k壁。学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索

3、，可以采用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。作者签名：立嫂日期：丛／年且月连日导师签名日期：婴止年止月步万方数据基于区间直觉正态模糊数的多准则决策方法研究摘要：模糊多准则决策问题在现实生活中非常常见，直觉模糊多准则决策问题作为其中的一个重要分支，已引起了学者的广泛关注，并取得了重大的进展。由于现实环境的复杂性以及决策者自身能力有限等方面的原因，决策者往往会选择用区间数代替精确数来表述直觉模糊数的隶属度和非隶属度。本文在直觉正态模糊数的基础上，给出了区间直觉正态模糊数的定义及其相关概念，针对准则值为区间直觉

4、正态模糊数的多准则决策问题，提出了几种多准则决策方法，主要工作有三个方面，第一方面定义了区间直觉正态模糊数及其运算规则、比较规则，并证明了运算规则的相关性质。对于准则间相互独立的情况，定义了区间直觉正态模糊集结算子，给出了它们的相关性质与证明。针对决策者特殊的要求，即只需满足某些准则的问题，给出了区间直觉正态模糊点算子，并研究了该算子的各种变形，讨论了算子的相关特例。对于准则权重已知，准则间相互独立，准则值为区间直觉正态模糊数的多准则决策问题，给出了基于本文构建的区间直觉正态模糊集成算子的多准则决策方法。对于只需满足某些准则的问题，给出了基

5、于区间直觉正态模糊点算子的多准则决策方法。第二方面定义了区间直觉正态模糊数的距离测度、熵以及交叉熵测度，研究了这些测度的相关性质，并给出了证明。针对准则权重不完全，准则间独立，准则值为区间直觉正态模糊数的多准则决策问题，分别给出了基于距离测度和基于熵及交叉熵测度的两种多准则决策方法。最后针对两类多准则决策问题，结合前景理论，分别给出了相关的决策方法。第一类是针对准则权重不完全，准则值为区间直觉正态模糊数的多准则决策问题，给出了一种基于前景理论的决策方法。第二类是在各状态发生概率随机的情况下，针对准则权重不完全，准则值为区间直觉正态模糊数的多

6、准则决策问题，提出了一种随机多准则TOPSIS决策方法。图0幅，表28个，参考文献112篇。关键词：模糊多准则决策；区间直觉正态模糊数；区间直觉正态模糊集结算子；记分函数；测度：前景理论分类号：C934万方数据II万方数据万方数据theattributeweightsarenotcompleteknownandattributevaluestakeformofintervalintuitionisticnormalfuzzynumbers．themethodareproposedbasedondistancemeasureandentrop

7、ymeasure。‘，T1‘‘·一‘一‘respectwely．1helastlScombinedwithprospecttheory,severalapproachesaregivenwithrespecttotwokindsofmultiplecriteriadecisionmakingproblems，respectively．Thefirstmulti-criteriaproblemisthatincriteriaweightsisincompleteandcriterionvaluesisgivenbyimervalintuiti

8、onisticnormalfuzzynumbers．adecisionmethodbasedonprospecttheoryisproposed．Thesecondtypeist