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在社会经济生活中,存在大量多准则决策问题,如区域投资环境评价、企业合作伙伴选择、工程招标、项目评优和物流选址等。由于决策者知识结构和时间限制及决策问题本身的模糊性和不确定性,决策者权重信息、准则权重信息不完全,以及准则值不确定、不完全确定或者存在残缺的模糊多准则决策问题大量存在。因此对信息不完全确定的模糊多准则决策理论和方法进行相关研究具有重要的理论和实践意义。论文对几种信息不完全的模糊多准则决策问题进行了较为深入的研究,建立了相应的决策模型,并利用优化理论和优化方法对其进行求解。其主要工作和成果如下:(1)建立了一种基于证据推理分析算法、权重信息不完全、各准则评价等级不同且存在交叉、准则值为语言值、明晰数或梯形模糊数的多准则决策模型,并将其转化为关于权重的非线性规划模型,利用遗传算法进行求解,最后得到方案集的排序。(2)研究了基于直觉梯形模糊数的多准则决策模型。对直觉梯形模糊数理论进行了扩展,并建立了权系数信息完全或不完全、准则值为直觉梯形模糊数的多准则决策模型。对于权系数确定的多准则决策模型,利用直觉梯形模糊数的集成算子对决策信息进行集结,然后比较各方案的综合模糊信息从而得到方案集的排序。对于权系数不完全的多准则决策模型,提出了规划方法和TOPSIS方法,在这两种方法中,首先建立了关于权系数的线性规划模型,求解得到各准则的最优权系数,然后分别比较各方案的期望值区间和相对贴近度以确定方案集的排序。(3)研究了基于直觉梯形模糊判断矩阵的多准则决策模型。首先给出了直觉梯形模糊判断矩阵的定义及其运算和性质,然后建立了基于直觉梯形模糊判断矩阵的决策模型和决策者权重确定或不确定、决策信息为直觉梯形模糊判断矩阵的群决策模型。对基于直觉梯形模糊判断矩阵的决策模型,利用直觉梯形模糊判断信息的加权算术集成算子和有序加权算术集成算子集结决策矩阵信息,然后比较各方案优于其它方案的程度,并对决策方案集进行排序。而对基于直觉梯形模糊判断矩阵的群决策模型,首先确定决策者权重向量,然后根据权重向量集结各决策者的偏好信息,得到方案集的综合评价信息,进而利用有序加权算术集成算子集结各方案的综合评价信息,得到各方案优于其它方案的程度,最后对决策方案集进行排序。