基于效用值形式偏好信息的大群体决策方法研究

论文摘要

随着社会、经济环境的日益复杂和管理、决策任务的愈加困难,群体决策成为现阶段决策理论研究的热点和前沿。但是由于群体规模大,成员分布广,时间和位置不固定,决策需要更加广泛的相关成员参与,因此决策群体已经变成复杂的大群体。但目前关于群体决策方法的研究多是基于小群体,很多方法不适用于大群体决策。效用值形式的偏好信息具有简单、实用的优点,而关于这方面的研究较为凌乱,不成体系。针对这一问题,本文提出了解决属性值为效用值形式偏好信息的大群体决策方法体系。论文的主要工作包括以下几个方面:(1)详细分析了群体决策理论、方法以及群体决策支持系统的研究现状和发展趋势,为后续研究提供理论支持。(2)提出了解决属性值以实数型效用值形式给出的大群体决策问题的一系列方法,形成了处理该类问题的方法体系。首先提出了判断群体成员提供信息量多寡程度的熵权方法,以去除提供较少信息量的成员,简化群体决策过程;其次,利用聚类方法将大群体成员进行聚类,根据聚类结果确定成员的权重,将该权重和效用矩阵合成进而获得决策方案的排序向量;然后,提出成员意见反映度指标来度量群体决策结果反映成员意见的程度,对群决策结果进行评价。(3)将解决属性值以实数型效用值形式给出的大群体决策问题的方法应用到解决属性值以区间数效用值形式给出的大群体决策问题和属性值以不确定语言变量形式给出的大群体决策问题。(4)提出了解决属性值以实数型效用值形式给出的时序多属性大群体决策问题的方法。首先将各时段的多属性大群体决策问题转化为该时段的单属性大群体决策问题,得到各时段的群体决策结果;最后,将时序权重向量与群体决策结果矩阵合成,得到最终的群体决策结果。(5)利用Matlab GUI开发了基于本文所提方法的大群体决策系统,使得该方法拥有很强的应用前景。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 导论
• 1.1 选题背景和意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 研究内容
• 1.3 主要工作和创新点
• 1.4 研究框架及章节安排
• 第二章 文献综述
• 2.1 群体决策理论研究综述
• 2.1.1 群体决策的分类
• 2.1.2 群体决策研究现状
• 2.1.3 群体决策的程序
• 2.1.4 群体决策模式
• 2.1.5 群体决策中群体成员的决策行为分析
• 2.1.6 两种群体决策
• 2.2 群体决策方法研究综述
• 2.3 群体决策支持系统研究综述
• 2.3.1 GDSS的组成和分类
• 2.3.2 GDSS的功能
• 2.4 文献研究小结
• 第三章 属性值为实数型效用值的大群体决策方法研究
• 3.1 大群体决策中成员信息量度量的熵权模型
• 3.1.1 原理与方法
• 3.1.2 熵权的性质
• 3.1.3 阈值的确定方法
• 3.2 大群体决策中确定成员权重的聚类方法
• 3.2.1 成员加权聚类方法
• 3.2.2 成员权重确定方法
• 3.2.3 成员效用的集结方法
• 3.3 大群体决策效果评价方法
• 3.3.1 成员意见反映度指标
• 3.3.2 成员意见差异度指标
• 3.3.3 群体决策效果评价步骤
• 3.4 算例
• 3.5 本章小结
• 第四章 属性值为其它形式效用值的大群体决策方法研究
• 4.1 属性值为区间数的大群体决策方法
• 4.1.1 区间数的定义与性质
• 4.1.2 方案排序方法
• 4.1.3 决策效果评价方法
• 4.1.4 算例
• 4.2 属性值为不确定语言变量的大群体决策方法
• 4.2.1 语言型偏好信息的定义与性质
• 4.2.2 语言型偏好信息的比较
• 4.2.3 方案排序方法
• 4.2.4 群体决策效果评价方法
• 4.2.5 算例
• 4.3 属性值为实数型效用值的时序多属性大群体决策方法
• 4.3.1 原理与方法
• 4.3.2 时序多属性大群体决策步骤
• 4.3.3 算例
• 4.4 本章小结
• 第五章 基于效用值形式偏好信息的大群体决策系统研究
• 5.1 系统分析
• 5.1.1 系统介绍
• 5.1.2 系统面向的用户群体
• 5.1.3 系统需求分析
• 5.2 系统设计
• 5.2.1 系统总体设计
• 5.2.2 系统功能设计
• 5.2.3 系统处理流程
• 5.3 系统实现
• 5.3.1 系统主要界面
• 5.3.2 系统操作说明
• 5.4 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 附录 A 系统主要界面代码
• 附录 B 时序多属性大群体决策成员打分表
• 致谢
• 攻读学位期间公开发表的论文