基于语言信息的群决策建模与应用研究

基于语言信息的群决策建模与应用研究

论文摘要

随着当代智能社会的发展,人们面临的智能决策环境越发繁杂,加之决策者的学识和经验的不足等缘由,使得在对复杂决策问题进行评估时具有一定程度的不确定性。采用合理的语言评价信息并选择适用的决策方法做出有效地决策已经成为决策领域的研究热点。在语言评价信息的表示方面,直觉模糊语言变量、区间Pythagorean模糊语言变量和概率语言术语集为实际的多属性群决策(MAGDM)问题提供了有效的语言变量形式,丰富了决策信息的表达方式。因此,本文的核心研究内容是探寻基于直觉模糊语言变量、区间Pythagorean模糊语言变量和概率语言术语集的决策模型和方法的构建及其应用。一方面,以熵作为切入点,提出了直觉模糊区间语言熵测度,随后提出了直觉模糊区间语言熵组合加权算子,并且应用于人才选拔案例,验证了其有效性;另一方面,对区间Pythagorean模糊语言信息的特点和属性权重获取方法进行研究,构造了基于区间Pythagorean模糊语言信息的主成分分析模型,利用方差贡献度,获得了决策者主成分和属性主成分的权重。在此基础上,将传统的TODIM方法拓展至区间Pythagorean模糊语言环境中,提出了基于区间Pythagorean模糊语言主成分的TODIM决策模型并且应用于应急决策,验证了该模型的有效性。此外,结合概率理论,并且通过研究概率语言术语集的特性,提出了可视化比较算法和相似测度。随后,将传统的TOPSIS方法拓展至概率语言环境中,提出了基于概率语言术语集的TOPSIS模型并且应用于舆情系统评价,验证了其实用性和合理性。

论文目录

  • 摘要
  • abstract
  • 注释表
  • 第1章 绪论
  •   1.1 研究背景及意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 研究现状
  •     1.2.2 现存问题
  •   1.3 论文主要工作和创新点
  •   1.4 论文章节安排
  • 第2章 经典语言信息与多属性群决策方法
  •   2.1 语言术语集
  •   2.2 多属性群决策方法
  •     2.2.1 TODIM决策方法
  •     2.2.2 TOPSIS决策方法
  •   2.3 小结
  • 第3章 基于IFLV的决策模型及应用研究
  •   3.1 预备知识
  •   3.2 新的直觉模糊区间语言熵
  •   3.3 基于直觉模糊区间语言熵组合加权平均算子
  •   3.4 基于IFLV的决策模型及算法
  •   3.5 基于IFLV的人才选拔应用研究
  •     3.5.1 人才选拔
  •     3.5.2 对比分析
  •   3.6 小结
  • 第4章 基于IVPFLV的决策模型及应用研究
  •   4.1 预备知识
  •     4.1.1 基础知识
  •     4.1.2 主成分分析
  •   4.2 区间Pythagorean模糊语言主成分分析
  •     4.2.1 基本运算法则
  •     4.2.2 基于IVPFLV的统计特征
  •     4.2.3 基于IVPFLV的主成分模型
  •     4.2.4 标准化(10)
  •   4.3 基于IVPFL-PCA的 TODIM决策模型及算法
  •   4.4 基于IVPFLV的应急决策应用研究
  •     4.4.1 地震应急决策
  •     4.4.2 对比分析
  •   4.5 小结
  • 第5章 基于PLTS的决策模型及应用研究
  •   5.1 预备知识
  •   5.2 基于可能度的可视化算法
  •     5.2.1 新的可能度
  •     5.2.2 可视化的比较算法
  •   5.3 新的相似测度
  •   5.4 基于PLTS的 TOPSIS决策模型及算法
  •   5.5 基于PLTS的舆情系统选择应用研究
  •     5.5.1 舆情系统选择
  •     5.5.2 对比分析
  •   5.6 小结
  • 第6章 总结与展望
  •   6.1 本文总结
  •   6.2 研究展望
  • 参考文献
  • 附录 A 统计特征证明
  • 附录 B 评价信息
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 殷雨波

    导师: 鲜思东

    关键词: 多属性群决策,直觉模糊区间语言熵,区间模糊语言主成分分析,概率语言术语集,可视化比较算法

    来源: 重庆邮电大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 数学,计算机软件及计算机应用

    单位: 重庆邮电大学

    基金: 重庆市教育委员会研究生科研创新项目

    分类号: TP391.1;O225

    DOI: 10.27675/d.cnki.gcydx.2019.000713

    总页数: 76

    文件大小: 2187K

    下载量: 60

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