21045.語言型廣義多屬性群決策模型及其應(yīng)用

1、獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰雩過的研究成果，也不包含為獲得安徽大學(xué)或其他教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料?；浳乙煌ぷ鞯耐緦Ρ狙芯克龅娜魏呜暙I(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：1晦糝偈簽字日期：pf年f月)，r日＼J學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解安徽大學(xué)有關(guān)保留、使

2、用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)安徽大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文作者簽名：卻惺P乃岔簽字日期：少lf年(El夕r日導(dǎo)師簽名：／鏟魚軍長乙簽字日期：矽lf年r月0跆的決策信息應(yīng)用ToPSIS方法，繼而轉(zhuǎn)化為實(shí)值型多屬性決策問題進(jìn)行求解：第二，

3、分別考慮專家權(quán)重優(yōu)先和屬性權(quán)重優(yōu)先的信息集成方法，其中前者能夠很好的維護(hù)專家和屬性權(quán)重的統(tǒng)一性，而后者則更貼近實(shí)際。(3)將軟集理論和模糊軟集理論分別拓展到二元語義和不確定語言環(huán)境下，提出二元語義軟集(2兒鼴)和不確定語言軟集(ULSS)的概念。系統(tǒng)地研究了兩類語言軟集的集合運(yùn)算、邏輯運(yùn)算和代數(shù)運(yùn)算。特別地，考慮了不同的封閉運(yùn)算環(huán)境下兩類語言軟集的代數(shù)運(yùn)算，同時(shí)將信息集成的原理引入到軟集的信息處理過程當(dāng)中。在此基礎(chǔ)上，給出了包括經(jīng)典軟集

4、決策算法和基于信息集成原理的軟集決策方法在內(nèi)的若干新語言型廣義多屬性群決策方法。(4)在模糊集合和區(qū)間值模糊集信息測度理論的基礎(chǔ)上，給出了語言信息與不確定語言信息熵的公理化體系。結(jié)合已有的研究成果，分別提出了兩類語言信息熵的構(gòu)造：首先，基于一般的熵函數(shù)進(jìn)行構(gòu)造；其次，基于距離測度和熵測度之間存在的轉(zhuǎn)換關(guān)系進(jìn)行構(gòu)造。為研究其在群決策問題中的應(yīng)用，給出了語言型群決策問題的語言信息熵權(quán)方法和基于熵測度的最優(yōu)化賦權(quán)方法，通過實(shí)證分析給出了兩類賦

5、權(quán)方法的具體應(yīng)用。(5)針對群決策中的群體性問題，將合作博弈理論與群決策問題結(jié)合起來，提出一類基于合作博弈理論的廣義多屬性群決策模型。文中定義了群決策誤差的概念，并應(yīng)用Shapley值方法確定群決策誤差在參與人(專家)之間的分配，設(shè)計(jì)了基于Shapley值的廣義多屬性群決策貼迭代賦權(quán)算法，討論了算法的收斂性和時(shí)間復(fù)雜度。繼而將其應(yīng)用到基于模糊語言偏好關(guān)系的廣義多屬性群決策問題中，給出了此類問題的求解新思路，結(jié)合實(shí)例表明本文所提出的方法具