基于自信模糊偏好关系的双边匹配决策方法

基于自信模糊偏好关系的双边匹配决策方法

论文摘要

双边匹配决策问题广泛存在于人类社会生活中,即一方匹配主体集合中的成员与另一方匹配主体集合中的成员进行匹配的问题,如婚姻匹配、人员与岗位匹配、风险投资商与投资企业匹配等。近年来,针对双边匹配决策问题的研究受到了国内外学者的广泛关注,并取得了丰富的研究成果。但在实际双边匹配决策问题中,匹配主体可能给出自信模糊偏好关系,并且匹配主体对于匹配结果可能产生失望和欣喜两种心理感知。基于此,本文考虑匹配主体的失望心理行为,对基于自信模糊偏好关系的双边匹配决策问题进行了研究,主要研究工作总结如下:(1)研究了自信模糊偏好关系的排序权重向量生成方法和一致性改进算法。首先,对可接受的自信模糊偏好关系,建立了求解排序权重向量的对数最小二乘模型,并给出了模型的解析解。在此基础上,通过计算自信模糊偏好关系与排序权重向量之间的偏差,对自信模糊偏好关系的一致性水平进行度量,对不具有可接受乘性一致性的自信模糊偏好关系,提出了改进其一致性的两种算法。对不可接受的自信模糊偏好关系,提出了一种算法生成其排序权重向量,并对其一致性进行度量和改进。(2)针对基于自信模糊偏好关系的双边匹配决策问题,考虑匹配主体的失望心理,提出一种决策方法。首先,以自信模糊偏好关系的排序权重向量生成方法和一致性改进算法为基础,提出了匹配主体初始满意度的计算方法。然后,基于失望理论,提出了失望值和欣喜值的计算方法,在此基础上,提出了调整后满意度的计算方法。最后,考虑稳定匹配条件,建立了使双方匹配主体满意度最大的稳定匹配模型,通过求解模型,确定双方主体的最优稳定匹配。(3)以风险投资双边匹配决策问题为例,对本文提出的模型和方法进行了说明,并对不同条件下的匹配结果作了对比分析。结果表明,稳定条件和自信度会对双边匹配结果产生一定影响。本文提出的模型与算法不仅丰富了双边匹配决策理论与方法,而且可以用来解决实际双边匹配决策问题,在理论层面和应用层面都具有一定的意义和价值。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  •   1.1 研究背景与研究意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 双边匹配决策问题
  •     1.2.2 基于模糊偏好关系的决策模型与方法
  •     1.2.3 已有研究中存在的问题
  •   1.3 研究内容
  • 2 相关工作
  •   2.1 双边匹配决策问题的形式化描述
  •   2.2 自信模糊偏好关系
  •     2.2.1 模糊偏好关系
  •     2.2.2 二元语义模型
  •     2.2.3 自信模糊偏好关系
  •   2.3 失望理论
  •   2.4 本章小结
  • 3 自信模糊偏好关系的排序权重向量生成和一致性改进方法
  •   3.1 可接受自信模糊偏好关系的排序权重向量生成方法
  •   3.2 可接受自信模糊偏好关系的一致性改进方法
  •     3.2.1 可接受自信模糊偏好关系的一致性度量
  •     3.2.2 改进可接受自信模糊偏好关系乘性一致性的算法Ⅰ
  •     3.2.3 改进可接受自信模糊偏好关系乘性一致性的算法Ⅱ
  •   3.3 不可接受自信模糊偏好关系的排序权重向量生成和一致性改进算法
  •   3.4 本章小结
  • 4 考虑匹配主体失望心理行为和自信水平的双边匹配决策方法
  •   4.1 问题描述
  •   4.2 双边匹配决策方法
  •     4.2.1 匹配主体初始满意度计算
  •     4.2.2 匹配主体调整后的满意度计算
  •     4.2.3 匹配模型建立与求解
  •   4.3 本章小结
  • 5 风险投资双边匹配决策问题算例分析
  •   5.1 风险投资问题描述
  •   5.2 风险投资匹配问题求解
  •   5.3 对比分析
  •     5.3.1 稳定匹配条件对匹配结果的影响
  •     5.3.2 自信度对匹配结果的影响
  •   5.4 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表学术论文及参加科研项目情况
  • 致谢
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 寇馨月

    导师: 张震

    关键词: 自信模糊偏好关系,双边匹配,失望理论,稳定匹配

    来源: 大连理工大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,经济与管理科学

    专业: 数学,金融,投资

    单位: 大连理工大学

    分类号: F830.59;O225

    DOI: 10.26991/d.cnki.gdllu.2019.001837

    总页数: 67

    文件大小: 981K

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