无决策属性的多属性决策权重融合方法【毕业论文，绝对】

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1、毕业设计（论文）题II:无决策属性的多属性决策权重融合方法毕业设计（论文）任务书题目无决策属性的多属性决策权重融合方法任务与要求预期达到的技术目标：能够运用粗糙集理论对权重融合目标建立-•个规划方程，并给出一个解决方法，该方法要可用于实际问题模型中，解决实际问题。最后，应给出一个实例。预期解决的技术方面的问题及解决方法：针对多属性决策中属性权重的两种确定方法，建立了一个权重融合目标规划方程，给出了一种智能化的权重融合解决方法，该方法避免了在权重融合是引入认为偏重系数影响，是多属性决策属性权重的融合或集成合理化。

2、毕业设计（论文）工作计划起止吋间工作内容3月10口至3月20口杏阅粗糙集理论的相关资料3月21口至3h28口对粗糙集理论的理解与掌握3月29日至4月11日対粗糙集理论进行更深层的理解与掌握4刀12H至4刀25H学习遗传算法，并运用粗糙集理论进行问题论证4刀26H至5刀09H对问题进行数学建模，并求解5月10日至5月23日对整体迓行进一步修改5月24H至6月04H撰写论文6月05H至6月10H准备论文答辩主要参考书目（资料）⑴安利平.基于粗集理论的多属性决策分析[M].北京:科学出版社，200&14-15.（2）

3、李荣钧.模糊多准则决策理论与应用[M].北京:科学出版社，2002,143-147.⑶元昌女，邓松，李文敬，刘海涛等擞据挖掘原理与SPSS应用宝典[M].北京:电子工业出版社,2009,221-228,268-277.主要仪器设备及材料微型计算机一台论文（设计）过程中教师的指导女排每周1・2次地点：2号实验楼133对计划的说明无毕业设计（论文）开题报告课题名称：无决策属性的多属性决策权重融合方法1・本课题所涉及的问题及应用现状综述多属性决策研究是决策理论研究的重点内容之一。H前确定多属性权重分配的方法主耍有两类

4、，第一类为主观赋权法，如特征向量法，最小平方和法和Delphi法；第二类为客观赋权法，如主成分分析法，爛法和多目标最优法。客观赋权法依据当前收集的信息来确定各属性的权重分配，其所依据的事实清楚，理论充足，具有较强的说服力。但其缺点是没有充分利用人类对所考察的系统多年研究成果的积累。主观赋权法反映了人类对于所考察的系统多年來在综合认识上的成果积累，其缺点是忽视了客观系统当前的悄况，所确定的权重分配不能反映客观系统当前的实际情况，同时理论论据不够充分，而且各个专家对同一系统的评价往往因认为偏好不同而产生不同的判断结

5、果。所以，将主观权重与客观权重进行融合或集成是必要的。冃前，有关这两类权垂的融合方法已经一起了垂视，并且得到了一些初步的研究成果。但是冃前的方法在进行主观权重融合是往往乂会引入一个偏好系数，这乂在权重融合中添加了认为影响。在多属性决策研究中，根据研究的对象属性特点不同（连续属性、离散属性、是否具有明确的决策性展性等）而呈现不同的组合情况。国内的文献对系统属性是连续属性且没有明确决策属性的多属性决策系统的客观权重分配进行了讨论，但可能出现的组合爆炸现象。针对这现象，有文献提出了一•种基于客观重要性的多因索权重分配

6、方法，但对于如何将客观权重与主观权重融合并未涉及。针对这一问题进行讨论并提出一种无主观偏好的权重融合方法是必要的。2.本课题需要重点研究的关键问题、解决的思路及实现预期目标的可行性分析关键问题：第一，是利用粗集理论确定屈性的客观重要性权重。粗糙集屮处理的通常是一些决策表，在决策表中，不同属性的重要性不同。为了考察多属性中各个属性的莹要性，采用的方法是从属性表中去掉一个属性，再来考察没有该属性后分类情况发生的变化。若去掉该属性相应分类变化比较人，则说明该属性的强度人，即莹要性高；反Z,说明该属性的强度小，即重要性

7、低。第二，是基于遗传算法的权重融合。其中，遗传算法适应度函数的确定和遗传算法的运行参数的确定是关键。运行参数主要有个体编码串的长度L,初始群体的人小M,交叉概率，变异概率和终止代数T。解决思路：针对多属性决策中属性权重的两种确定方法，建立了一个权重融合忖标规划方程，给出了一种智能化的权重融合解决方法，该方法避免了在权垂融合是引入认为偏重系数影响，是多属性决策属性权重的融合或集成合理化。可行性分析：此研究是多属性分析的结果同时反映了主观权重和客观权重，并且为其他类型的决策知识系统的权重融合集成提供了一个有益的思路

8、。3.完成本课题的工作方案3月10H至3月20H查阅粗糙集理论的相关资料3月21口至3M28口对粗糙集理论的理解与掌握3月29口至4月11口对粗糙集理论进行更深层的理解与掌握4月12日至4月25日学习遗传算法，并运用粗糙集理论进行问题论证4刀26H至5刀09H对问题进行数学建模，并求解5刀10H至5刀23H对整体进行进一步修改5月24日至6月04日撰写论文6月05H至6月10H准备论文