两种不完全信息多属性决策模型及其灵敏度分析

论文摘要

针对具有区间信任结构的不完全信息的多属性决策问题,建立了一组集结各属性区间信任度的优化模型,得到每个方案属于各个评价等级的总体信任度。在这一优化模型的基础上,建立了计算期望效用值的约束优化模型,通过求解该优化问题,得到各方案的期望效用值,用期望效用值对决策方案进行排序。最后,分析了期望效用值对属性权系数和信任度的灵敏度,提出了一种方案排序结果对决策参数的灵敏度分析方法。考虑到决策过程中信息的不完全性,对一类不完全信息的多属性决策问题进行了研究。在此基础上,建立一组非线性规划模型,得到个体对每个方案的效用区间数,并利用区间数可能度的定义对两个方案进行比较,从而得到个体对方案的排序。在偏好集结过程中,引入方案的排序指标值的概念,同时考虑方案的排序指标值和决策成员权系数的不完全信息。最后用一个算例说明了在不完全信息条件下提出的方法能够作出比较合理的决策。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 绪论
• §1.1 多属性决策问题概述
• §1.2 多属性决策问题发展现状
• §1.3 论文研究的内容
• 第二章 基于证据理论的多属性决策模型及其灵敏度分析
• §2.1 引言
• §2.2 基本知识
• §2.2.1 证据表示函数
• §2.2.2 Dempster合成法则
• §2.3 基于证据理论的多属性决策模型
• §2.3.1 具有信任结构的多属性决策问题的描述
• §2.3.2 有关区间信任结构的概念
• §2.3.3 模型的建立
• §2.3.4 模型的分析
• §2.3.5 计算期望效用值
• §2.4 灵敏度分析
• §2.4.1 信任度的灵敏度分析
• §2.4.2 属性权系数的灵敏度分析
• §2.5 实例分析
• §2.5.1 货船选择问题
• §2.5.2 属性权系数的不完全信息对决策结果的影响
• §2.6 小结
• 第三章 不完全信息条件下的一种多属性群体决策模型
• §3.1 引言
• §3.2 基本知识
• §3.3 多属性群体决策模型
• §3.3.1 问题的描述
• §3.3.2 数学符号及含义
• §3.3.3 基本假设
• §3.3.4 模型的建立
• §3.4 实例分析
• §3.5 小结
• 结束语
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间主要的研究成果