一、模糊数的排序及其在系统决策中的应用（论文文献综述）
赵红梅[1]（2021）在《基于模糊评价信息的多属性决策方法研究》文中指出随着经济社会的不断发展,现代经济管理领域中的决策问题变得更加复杂。为帮助决策者做出更佳决策,越来越多的学者和专家从多属性决策视角展开研究并提出新的多属性决策方法。现实世界中多属性决策问题的复杂之处在于:一方面,决策问题本身十分复杂,从决策的技术层面给决策者带来了很多困扰,使其难以做出清晰决策;另一方面,由于决策专家往往来自不同领域,受限于各自的背景和先验知识,一般难以用清晰的数值来定量表示其评价意见。目前国内外学者普遍采用模糊集理论描述决策者的评价意见,并进而从模糊集理论视角研究多属性决策的相关理论和方法。经典模糊集理论于1965年提出,并且在多属性决策领域得到了广泛的应用。随着决策问题日益复杂,越来越多的学者意识到经典的模糊集理论存在一些不足,并且基于这些不足提出了许多面向决策场景的模糊集拓展形式,例如直觉模糊集、2型模糊集、毕达哥拉斯模糊集、犹豫模糊集等,这些模糊集理论在多属性决策领域得到了广泛应用。最近有学者提出了一些新的模糊集理论,相对于既有的模糊集理论,这些新提出的模糊集理论在描述决策者评价意见方面具有显着优势。然而关于这些模糊集理论在多属性决策问题中的研究较少。本文针对几类新的模糊集理论（q阶双犹豫模糊集、毕达哥拉斯不确定语言集、q阶正交不确定语言集和立方q阶正交模糊集）,从信息融合算子和经典决策方法两个角度研究了在这些模糊环境下新的多属性决策方法,并将这些这些方法应用到实际的多属性决策问题中。本文主要工作在于:（1）研究了基于q阶双犹豫模糊集的多属性决策方法。考虑到在实际的决策问题中专家给出的过高或者过低的评价值对最终决策结果的负面影响,以及属性之间存在的相关关系,将经典的power Bonferroni mean（PBM）平均算子引入到q阶双犹豫模糊集,提出了一系列新的复合型q阶双犹豫模糊信息集成算子。相比于现有的算子,新提出的这些算子具有显着的优势。基于这些新提出的算子,给出一种新的多属性决策方法并进行应用研究,算例分析和比较分析展示了新方法的有效性和优越性。（2）研究了毕达哥拉斯不确定语言信息和q阶正交不确定语言信息的集成算子和多属性决策方法。针对决策值以毕达哥拉斯不确定语义变量形式给出的多属性决策问题,将PA幂算子和Muirhead算子相结合,提出了幂MM（PMM）算子,并拓展到毕达哥拉斯不确定语义集中,提出了新的复合型算子。基于这些新的算子,提出一种新的多属性决策方法并进行应用研究。本文进一步研究专家的评价值以q阶正交不确定语言信息给出的多属性决策问题。论文给出了几种q阶正交不确定语言集信息的集成算子,系统性地讨论了这些算子的性质和特例。基于新提出的算子,本文给出了一种针对属性权重未知条件下的多属性决策方法,通过算例分析和比较分析,验证了新方法的有效性和优越性。（3）研究了基于立方q阶正交模糊集的多属性决策方法。作为立方直觉模糊集和立方毕达哥拉斯模糊集的拓展形式,立方q阶正交模糊集在描述不确定信息方面具有显着的优势。本文聚焦专家决策评价值以立方q阶正交模糊信息给出的多属性决策问题,将经典的TOPSIS方法引入到立方正交模糊集领域,提出了一种新的多属性决策方法,即Cq-ROF-TOPSIS方法,通过算例研究,验证了新方法的有效性。
孟振华[2]（2021）在《卫星组网调度方案评估算法设计与评估决策支持系统实现》文中提出卫星组网是海洋环境安全监测的一种重要方式,由于卫星能力的多样性,同一个监测任务下会产生多种卫星分配调度方案。对卫星调度方案实施合理的评估与决策,从而辅助决策者遴选出一个较优方案已成为卫星组网研究的关键问题。目前对于卫星组网系统评估决策的研究还相对较少,因此本文以卫星组网调度方案作为评估决策的对象,针对卫星组网调度方案评估决策方法进行研究。本论文主要完成的工作有:1.根据卫星组网常态化监测任务和应急监测任务的需求,从任务完成情况、资源利用情况和监测时效性三个方面构建了卫星组网调度方案评估指标体系。该体系共包含六个评估指标,文中对每个指标的含义和数学模型进行了详细地分析。2.提出一种基于组合赋权的模糊综合评判方法并应用在卫星组网调度方案评估决策中。该方法将组合赋权法与模糊综合评判法相结合,其中组合赋权是根据对数最小二乘原理和相对熵的概念对主客观赋权的结果进行综合,模糊综合评判则是利用模糊变换原理和最大隶属度原则对备择方案进行评价。最后将该方法应用于卫星组网调度仿真场景下,通过结果分析可知,所提方法可以对卫星调度方案的优劣性进行判断。3.将卫星组网调度方案评估指标体系中实数型的评估指标属性值扩展至直觉模糊数领域,提出一种基于直觉模糊数的多属性决策方法。该方法主要由一种将实数转换为直觉模糊数的方法、一种改进的直觉模糊熵测度方法、一种基于证据推理的集成算子和一种新的得分函数构成。将该方法应用于卫星组网调度方案仿真场景中,结果表明所提方法与基于组合赋权的模糊综合评判方法的决策结果一致。4.在集成开发环境Visual Studio 2013中,设计实现了卫星组网调度方案评估决策系统,并加入到卫星组网监测仿真平台中。从平台的运行效果可知,系统能够对平台生成的卫星调度方案进行评估与决策,并辅助决策者做出最优方案的选择。
成先娟[3]（2021）在《基于乘性一致性偏好关系的决策理论与方法研究》文中研究说明决策问题往往都具有决策目标的多重性、时间的动态性以及决策状态的不确定性等特点,这使得决策问题包含着许多不确定信息。区间数和三角模糊数是两种很特殊的模糊集,它们在表示不确定信息方面能更加贴合决策者的思维,也能更合理有效地描述和刻画决策问题中的不确定信息。本论文主要研究了基于乘性一致性的区间互反偏好关系、区间值模糊偏好关系和三角模糊数互反偏好关系这三类偏好关系的理论研究和方法的应用,主要研究内容有以下五个方面。（1）区间互反偏好关系是区间数和互反偏好关系相结合的产物。本文首先分析了区间互反偏好关系的几何乘性一致性的特点,提出了两个区间互反偏好关系之间几何对数相容度的概念,进而给出了区间互反偏好关系的几何对数一致性指标。对于基于区间互反偏好关系的群决策问题,利用两个区间互反偏好关系的几何对数相容度,建立了一个凸规划模型确定专家权重。最后,提出了基于区间互反偏好关系的几何对数一致性指标和几何对数相容度的群决策方法。（2）分析了已有的区间数可能度公式的不足,提出了一种新的区间数可能度公式,证明了由此导出的区间数序关系是容许序,并用于区间排序权重的优劣比较中。基于Krej?í提出的区间互反偏好关系的乘性一致性,提出了一个区间互反偏好关系的一致性指标,并通过仿真试验给出了一致性指标的阈值。对于基于区间互反偏好关系的群决策问题,给出了群共识指标的定义,并设计了一个提高群共识指标的迭代收敛算法。最后,给出了基于区间数的容许序关系和群共识的群决策方法。（3）分析了已有的区间互反偏好关系乘性一致性的不足,提出了一个区间互反偏好关系乘性一致性定义,并证明了该定义满足置换不变性和鲁棒性,同时分析了与已有的区间互反偏好关系的一致性定义之间的关系。基于新的区间互反偏好关系的乘性一致性定义,给出了一个提高区间互反偏好关系的一致性程度的收敛迭代算法。最后,提出了基于区间互反偏好关系的决策方法。（4）针对区间值模糊偏好关系,分析了已有的区间值模糊偏好关系的乘性一致性定义的不足和它们之间的关系,提出了一个新的区间值模糊偏好关系的乘性一致性定义,证明了提出的新定义满足置换不变性和鲁棒性,分析比较了与已有的区间值模糊偏好关系的乘性一致性定义之间的关系。对于不完全的区间值模糊偏好关系,提出了可接受的不完全区间值模糊偏好关系的概念。结合新的区间值模糊偏好关系的乘性一致性定义,给出了一个计算不完全区间值模糊偏好关系中缺失元素的算法,提出了两个完全的区间值模糊偏好关系之间的总偏差的概念,基于此概念建立了一个优化模型确定方案的排序权重,进而提出了基于区间值模糊偏好关系单人决策方法。（5）三角模糊数互反偏好关系是三角模糊数和互反偏好关系相结合的产物。本文首先给出了三角模糊数的左右（L-R）几何均值的概念,进而拓展了经典的互反偏好关系的乘性一致性定义。本文提出了一种三角模糊数互反偏好关系的L-R几何一致性定义和满意的L-R几何一致性定义,证明了该定义满足置换不变性和鲁棒性。最小化两个三角模糊数互反偏好关系之间的差异度,并构建了一个提高三角模糊数互反偏好关系的乘性一致性的规划模型。通过两个比较准则,基于蒙特卡罗实验说明所提出的决策方法的优越性。
黄彩霞[4]（2021）在《复杂环境下决策模型的几个问题研究》文中进行了进一步梳理决策往往基于决策者对备选方案的偏好关系,由于现实决策问题的复杂性和不确定性以及决策环境的多样性,用模糊数来表达决策信息具有合理性.考虑决策者的理性行为,研究偏好关系的一致性问题是决策模型中的重要问题之一.其次,由于模糊决策信息的不确定性本质,刻画了决策者意见的柔性,如何量化柔性是又一个值得研究的重要问题.再次,模糊决策过程中备选方案的权重往往以模糊数表达,如何处理模糊数的不确定性使得最终的排序合理仍然是研究者关注的热点.本文主要针对以上几个重要问题开展研究,主要研究工作和创新点如下:1.基于近似一致性思想,定义了三角模糊积型互反判断矩阵不一致性程度量化的一般性指标,进一步研究了其性质,并讨论了其满意一致性.从量上阐明三角模糊积型互反判断矩阵是一致积型互反判断矩阵的一种弱化情形.其次,以构建的一致性指标为指引变量,提出了新的一般集成算子,建立了群体决策模型,通过数值实例论证了建立的指标及群体决策模型的优点和创新性.2.基于标度[1/s,s]提出了计算模糊数柔度的新方法.通过考虑置信水平和积型互反性质,给出了区间数、三角和梯形模糊数的柔度新公式,并且考虑了三角和梯形模糊数质心对柔度的影响.另外,模拟群体决策中存在领导者的情形,给出了柔度驱动的集成算子及群体决策共识模型.基于数值实例,分析了柔度、置信水平对决策结果的影响.3.基于可能性理论,提出了一般模糊数的排序新方法,考虑了一般模糊数的均值和方差或标准差的组合效应对排序的影响.并进一步研究了排序方法的公理化性质,通过大量数值例子进行比较分析,结果表明所提出的排序新方法是可行的.总之,本文构建了模糊环境下一致性指标和柔度驱动的群体决策模型,并针对模糊权重的排序进行了新研究,推动了复杂环境下决策理论与方法的发展.
陈廷友[5]（2021）在《基于T球面模糊数的多属性群决策方法研究》文中进行了进一步梳理多属性决策作为现代决策理论的一个重要分支,其理论与方法已经广泛应用于经济、管理、军事、工程等诸多领域。随着经济和社会的快速发展,越来越多的诸如模式识别、供应商选择、医疗诊断以及投资项目选择等现实决策问题都需要依赖专家的决策。而模糊与复杂的决策信息和环境,使得多属性群决策问题充满了不确定性,那么为了更好更便捷的描述决策者在这种复杂环境中给出的评价信息,出现了各种各样的信息表达形式。因此学者们相继提出了模糊集、直觉模糊集、图片模糊集、毕达哥拉斯模糊集、中智模糊集以及广义正交模糊集等模糊集理论。但这些模糊集的信息表达范围受到了一定的限制,在某些情况下并不能完全的表达其信息,因此T球面模糊集理论应运而生。T球面模糊集能够详细的表达事物间的复杂决策信息,本文在前人研究的基础上,系统的对T球面模糊环境下的多属性群决策方法进行研究,并将这些决策方法应用到实际中。本文的主要工作如下:（1）提出T球面模糊集的一般化海明距离、一般化欧式距离和一般化陈氏距离,并讨论了它们之间的关系,且证明了它们满足的共同性质。而后基于Jensen-shannon分散测度提出了T球面模糊集的分散测度,即下文将所提出的TSFSJS距离测度。最后将所提出的TSFSJS距离测度应用到模式识别;（2）提出T球面模糊集的九种相似性测度,包括余弦相似性测度、基于余弦函数的相似性测度以及基于余切函数的相似性测度,并证明了这些相似性测度的相关性质,且探讨了所提出相似性测度在供应商选择上的应用;（3）基于骰子相似性测度提出T球面模糊集的I类骰子相似性测度和Ⅱ类骰子相似性测度,其次提出T球面模糊集的一般化骰子相似性测度。而后将所提出的一般化骰子相似性测度应用到医疗诊断,并分析了所提出方法的优势;（4）基于Dombi算子提出T球面模糊数的Dombi加权平均算子、Dombi有序加权平均算子、Dombi混合加权平均算子以及T球面模糊数的Dombi加权几何算子、Dombi有序加权几何算子、Dombi混合加权几何算子。其次提出基于T球面模糊Dombi集成算子的TOPSIS多属性群决策方法,并详细介绍所提方法的决策步骤。最后将所提出的多属性群决策方法应用到投资项目选择问题。
戚凯旋[6]（2021）在《基于区间二元语义信息的突发事件应急决策方法研究》文中研究指明近年来,各类突发事件在世界范围内频繁发生,不仅造成了严重的人员伤亡和财产损失,也对经济发展、社会稳定和公共安全造成了巨大的负面影响。另一方面,随着经济社会的发展,尽管突发事件应急管理和应急预案体系建设得到了加强,综合应急处置能力得到了提升,但仍存在很多问题且缺乏科学的评估、决策和优化方法。因此,应急决策越来越受到各国政府乃至整个国际社会的关注。对于应急管理全过程而言,无论是在突发事件发生前、突发事件应对中还是突发事件处置后实施应急决策,都不可避免地需要合理、有效的解决方案,这对减少突发事件带来的潜在损失和不良影响具有重要意义。但是,在现实生活中,由于突发事件的不确定性和复杂性、决策信息的缺乏以及人类对问题认识的局限性等,采用传统的管理方法难以有效地处理应急决策问题。同时,模糊多属性决策方法被认为是一种处理应急决策问题非常有效的方法。目前,基于模糊多属性决策技术的应急决策方法得到了大量研究并取得了丰富的成果,然而仍存在一些不足,尚不能充分、有效地处理实际的应急决策问题。为此,本文旨在研究新的基于模糊不确定多属性决策的应急管理全过程应急决策方法。首先,针对突发事件发生前的应急管理优化问题,提出了一种基于区间二元语义群体共识DEMATEL的应急管理优化方法。采用区间二元语义模型灵活且准确地表征关于应急管理影响因素之间直接影响关系的多样化、模糊和不确定的评估信息。开发了一种群体共识达成算法,使得专家对影响因素间的区间语言直接影响关系评估达成可接受的共识。通过计算各影响因素属于原因因素或结果因素的概率,提出了一种概率因果关系图的构建方法,可为分析应急管理系统复杂的因果关系结构提供更多有益的信息。在此基础上,发展了一种应急管理优化过程探索算法,以推导出在可用资源有限的条件下应急管理影响因素最佳的优化顺序和优化组合。随后,通过一个算例展示了提出方法的实现过程,并进行了敏感性、有效性和优越性分析,验证了方法的有效性和优越性。其次,针对突发事件应急中的应急预案协同优选问题,发展了一种基于区间二元语义BWM-TODIM的多部门应急预案协同优选方法。采用区间二元语义信息表征决策者的评估信息,以灵活地反映且准确地处理所包含的模糊性、不确定性和多样性。基于决策者的评估信息,分别构建了不同应急部门应急预案组合关于个体指标的个人绩效评估和关于协同指标的协同绩评估。将BWM方法推广到区间二元语义信息环境中,并在一个区间模糊数学规划模型中考虑了群体决策过程,为指标权重的计算提供了一种简单、可靠的方法。考虑决策者的心理行为,提出了区间二元语义TODIM方法,同时计算了决策方案间的相对收益度和损失度,使决策结果更实用、准确。给出了提出方法的多阶段动态决策过程,以适应突发事件的动态发展并及时采取有效措施给予应对。随后,通过一个算例展示了提出方法的应用,并结合敏感性、有效性和优越性分析验证了方法的有效性和优越性。最后,针对突发事件处置后的应急能力评估问题,开发了一种基于区间二元语义AHP和区间集成算子的应急能力综合评估方法。利用区间二元语义模型灵活且准确地处理多样化、模糊和不确定的评估信息。将AHP方法拓展到区间二元语义信息环境中,定义了区间二元语义偏好关系及其乘法一致性。提出了一种一致性改进迭代算法,能够自动地提高区间二元语义偏好关系的一致性水平。基于此,采用规范化顺序求和法推导应急能力评估指标的区间二元语义权重。在个体决策信息集成过程中,同时考虑了专家的主、客观权重,提出了一种更合理、实用的专家权重确定策略。开发了一些区间二元语义区间加权集成算子,能够适应区间二元语义形式的指标权重,以获得综合的评估结果。同时考虑评估信息的正面信息量和信息的可靠性,发展了一种新的区间二元语义比较方法,可以综合比较不同评估对象应急能力的综合绩效及其在子指标上的加权绩效,从而给出明确的应急能力改进意见。随后,结合提出方法的一个算例应用,进行了敏感性、有效性和优越性分析,验证了方法的有效性和优越性。
高锐[7]（2021）在《经济共同体区域医疗中心项目非经营政府投资决策研究》文中研究说明随着中国的快速发展,我国各族人民的物质生活条件和精神文化素养得到了极大的改善,传统的地方性医疗资源已经不能很好的满足广大人民的就医需要,人民群众开始更加追捧高质量的医疗服务。建设高质量、高水平的医疗中心开始成为政策制定者的关注重点之一。结合当下区域城市群发展的大背景,将区域医疗中心项目与区域城市群发展相结合的问题研究也就成为一个重要的研究方向,区域医疗中心项目的投资建设不仅可以改善地区医疗资源,也可以带动区域协同发展,这能够为我国城市群发展建设提供助力。然而在当下关于区域医疗中心的文献研究中,鲜有将医疗中心与区域协同发展相结合的研究案例,这不利于我国研究区域医疗中心的协同作用理论研究的发展,因此对本类问题开展系统的研究是十分必要的。项目的投资决策工作是项目建设工作的重要环节之一,一个系统科学的投资决策模型能够最大化的发挥项目的各方面效益。本文综合考虑区域协同发展与医疗中心项目投资决策,力求达到项目效益的最大化,做出最优决策方案。以此目的为基准,本文首先通过对大量文献进行归纳总结,从经济、社会、环境和区域发展四个方面深入分析区域医疗中心投资决策项目的决策环境和理论基础,然后深入挖掘在区域医疗中心项目投资决策过程中的关键影响因素,最终得出经济效益、社会效益、环境效益和区域协同发展4个大方面共计13个指标的投资决策评价指标体系。接着本文构建了区域医疗中心投资决策模型,通过采用区间直觉模糊数来描述模糊的语言评价值,使用AHP方法确定指标权重,通过MULTIMOORA群决策方法对备选方案进行排序优选,最终得到最优备选方案。最后,通过长江中游城市群的区域医疗中心项目投资决策案例对本文的投资决策模型进行验证,证实了该模型的可靠性和实用性。对区域医疗中心投资决策问题的研究,本文主要有以下三个方面的贡献:首先,本文基于区域协同发展视角考虑区域医疗中心投资建设问题,在投资决策过程中考虑到了医疗中心的建设对辐射区域的整体带动作用;其次,本文综合考虑了区协同发展,建立了区域医疗中心投资决策指标体系;最后,本文构建了一个基于区间直觉模糊数的MULTIMOORA群决策模型,该模型对区域医疗中心投资决策问题的备选方案进行排序优选,很好规避了单一决策者的局限性问题和决策者的非理性问题;这些贡献为其他区域中心投资决策问题提供了参考和新的思路。
刘春欣[8]（2021）在《基于q阶正交模糊信息下的多属性决策方法研究》文中提出为了解决复杂模糊不确定环境下的多属性决策问题,各种模糊集被引入到决策分析领域。q阶正交模糊数能够更精确地反映人们的意愿,更加全面、客观地表达评价信息。本文研究基于q阶正交模糊信息下的多属性决策方法。提出基于DEMATEL和VIKOR的犹豫毕达哥拉斯模糊多属性决策方法。首先根据决策者给定的属性评价值,利用DEMATEL方法确定属性权重,对具有冲突属性的决策问题,利用VIKOR方法对方案进行排序。其次将所提方法与TOPSIS和加权算术平均方法的排序结果进行对比.对于排序结果不一致的情况,在满足Kendall-W系数事前一致性检验要求的情况下,利用组合模糊Borda方法进行新排序,再利用Spearman系数进行事后一致性检验。最后通过算例说明对于采用多种方法对方案进行排序时,如果排序结果不一致,可以通过考虑一致性检验,得到更加合理的排序结果。研究属性权重未知的q阶正交模糊COPRAS方法。首先CRITIC法是基于属性间对比强度和冲突性,利用评价数据确定属性权重信息。其次将COPRAS法引入q阶正交模糊环境中可以考虑属性间的相互冲突因素以得到更加合理的决策结果。最后,给出基于CRITIC-COPRAS的q阶正交模糊多属性决策方法,并通过比较分析说明方法的可行性和有效性。研究基于q阶正交模糊集的新聚合算子。首先将q阶正交模糊数与Frank运算相结合,定义q阶正交模糊环境下Frank算子的运算法则。其次基于Frank算子及Bonferroni均值算子提出一些新的聚合算子:q-ROFFWA算子、q-ROFFWG算子、q-ROFFWBM算子、q-ROFFWGBM算子,并证明这些算子的性质和一些特殊情况。最后,提出基于上述算子的多属性决策模型。Frank算子中输入参数可根据实际需要灵活选择。Bonferroni均值算子能够充分考虑输入参数间的相互关系。因此,将两个算子相结合,能够更加全面的进行决策。
汪伟忠[9]（2021）在《基于不确定决策偏好的风险评估方法及在城市轨道交通应用》文中研究指明随着中国城市化建设进程的加快,城市轨道交通系统网络化发展成熟度日渐提高,系统运营功能关联和复杂性也随之增加,从而增加了运营过程中风险和事故发生可能性。因此,通过系统研究不确定情境下风险识别方法以及风险评估理论和方法,并运用于城市轨道交通运营风险分析中,从而丰富和拓展现有城市轨道交通运营风险分析理论与方法体系。基于此,考虑城市轨道交通运营风险识别和风险评估过程中的理论研究不完备问题,从不确定情境下系统风险识别方法和风险评估方法两个方面围绕决策偏好开展应用基础理论研究;然后针对城市轨道交通运营风险分析问题,将所构建的风险识别方法和风险评估方法结合具体情境进行应用研究。本文具体研究内容如下:（1）针对不确定情境下存在风险因素交互的风险识别问题,以模糊偏好表征不确定信息下,基于Acci Map模型和解释结构模型,建立不确定系统风险识别方法。首先运用Acci Map模型以自上而下的方式识别系统风险的主要影响因素以及因素间的内在逻辑关联关系;其次引入三角模糊数表征决策偏好信息,并结合解释结构模型建立风险因素间关联关系定量化分析方法;然后结合交叉矩阵相乘法（Matrix of Cross Impact Multiplications Applied to Classification,MICMAC）构建关键风险因素识别方法;最后以算例分析验证模型有效性和合理性。（2）针对风险评估中存在风险因素关联和决策偏好关联不确定情形,基于Choquet积分和全乘比例分析多目标优化方法（Multiple Multi-objective Optimization by Ration Analysis,MULTIMOORA）,建立改进的Fine-Kinney不确定风险评估方法。在以三角模糊数表征不确定风险偏好信息的框架下,首先引入模糊数偏好度概念构建基于Choquet积分的关联风险偏好集成方法,并验证其性质;基于此提出了基于改进MULTIMOORA方法的不确定风险排序方法;最后结合Fine-Kinney风险评估框架构建考虑关联风险偏好集成的不确定风险评估方法,并通过灵敏度分析和对比分析验证所提出方法的适用性和合理性。（3）针对风险评估问题存在决策者风险偏好信息具有随机和模糊不确定的情形,基于云模型和收益-损失优势度评分模型（Gained and Lost Dominance Score,GLDS）,构建考虑随机和模糊双重不确定偏好的不确定风险评估方法。首先以正态云模型表征决策者的随机和模糊不确定风险偏好信息;其次提出Shapley-Choquet积分平均算子用以解决专家间的偏好关联建模问题;基于此结合GLDS模型建立基于改进GLDS模型的不确定风险排序方法,并融入FMEA风险评估框架形成考虑双重不确定偏好信息的不确定风险评估方法;最后通过算例分析验证所提出方法的适用性和可靠性。（4）针对不确定情境下风险评估过程受决策者参照点依赖和风险损失厌恶等风险偏好行为影响,基于前景理论和广义TODIM方法,建立考虑决策者风险偏好行为的不确定风险评估方法。首先针对不确定风险评估过程中专家的参照点依赖和风险损失厌恶行为,分别运用前景理论和广义TODIM方法构建考虑决策者风险偏好行为的风险优先度计算模型;然后将所建立的风险优先度计算模型引入FMEA风险评估框架,形成基于改进FMEA的不确定风险评估方法;最后通过算例分析对所提出的不确定风险分析方法实际应用过程进行介绍,并以对比分析方式验证方法的合理性和有效性。（5）为了验证所提出的不确定系统风险识别和风险评估方法有效性,以南京市地铁运营系统为应用背景开展风险评估方法在城市轨道交通运营风险中应用研究。首先在分析南京地铁运营系统风险现状基础上,运用所提出的Acci Map模型识别地铁运营系统风险关键因素;然后综合采用云模型和基于改进广义TODIM的FMEA风险评估方法对关键风险因素的风险优先性进行分析;最后针对关键风险因素的风险分析结果提出相应管控措施。本文所提出的不确定系统风险识别和风险评估方法在城市轨道交通运营风险分析问题中得以应用和验证。在理论层面,本文所建立的考虑决策者风险偏好的不确定风险评估方法不仅进一步拓展和丰富了风险分析理论与方法体系,还提升了现有Fine-Kinney和FMEA风险评估工具的有效性和合理性。在应用层面,所提出的不确定系统风险识别和评估方法为城市轨道交通运营风险分析提供新的途径和工具。
田景峰[10]（2020）在《基于平均型集结算子的多属性决策方法研究》文中研究表明在水资源管理、项目管理、供应链管理等诸多管理实践中存在着大量的多属性决策问题,解决该类问题的关键之一是如何确定属性值的集结规则。实数平均型集结算子是集结规则的重要实现形式。语言平均型集结算子、直觉模糊平均型集结算子、不确定语言平均型集结算子等算子是实数平均型集结算子的重要拓广。然而,这些已有的实数平均型集结算子及其拓广形式在结构上缺乏系统性,在构造上缺乏理论方法,从而直接影响了基于平均型集结算子的多属性决策方法的理论与实际应用价值。基于此,本文系统地给出了实数平均型集结算子的结构和构造定理,构造了一些新的具有优良性质的平均型集结算子,在此基础上给出了九种基于平均型集结算子的多属性决策方法（含两种多属性群决策方法）和一种带语言偏好关系的基于平均型集结算子的多属性群决策方法。主要内容如下:（1）基于实数平均型集结算子的多属性决策方法。首先,系统给出了实数平均型集结算子的生成子结构、拟复结构和广义级数变换结构等九类结构。其次,在此基础上,给出了一些有代表性的实数平均型集结算子的构造定理,如生成子定理、复合结构平均构造定理、拟复结构平均构造定理及其逆定理、广义级数变换平均构造定理和容许结构平均构造定理等。然后,利用这些构造定理,给出了混合幂平均型集结算子和广义加权Bonferroni平均型集结算子等新的集结算子,同时研究了这些新的集结算子的性质。最后,给出了基于加权混合幂平均集结算子的多属性决策方法、基于加权混合幂平均集结算子和加权算术平均集结算子的多属性群决策方法、基于加权广义混合幂平均集结算子的多属性决策方法以及基于加权广义混合幂平均集结算子和加权几何平均集结算子的多属性群决策方法,并进行了算例分析。（2）基于语言平均型集结算子的多属性决策方法。首先,在语言环境下,给出了语言平均型集结算子的复合结构和复合结构平均构造定理。其次,由语言复合结构构造定理,构造了语言混合幂平均集结算子、语言加权混合幂平均集结算子、语言广义混合幂平均集结算子和语言加权广义混合幂平均集结算子。最后,给出了基于语言加权混合幂平均集结算子的多属性决策方法和基于语言加权广义混合幂平均集结算子的多属性决策方法,并进行了算例分析。（3）基于直觉模糊平均型集结算子的多属性决策方法。在直觉模糊环境下,得到了直觉模糊广义加权Bonferroni平均型集结算子,讨论了其性质和特例。在此基础上,给出了基于直觉模糊广义加权Bonferroni平均型集结算子的多属性决策方法,并进行了算例分析。（4）基于区间直觉模糊平均型集结算子的多属性决策方法。在区间直觉模糊环境下,得到了区间直觉模糊广义加权Bonferroni平均型集结算子,讨论了其性质和特例。在此基础上,给出了基于区间直觉模糊广义加权Bonferroni平均型集结算子的多属性决策方法,并进行了算例分析。（5）基于不确定语言平均型集结算子的多属性决策方法。在不确定语言环境下,给出了不确定语言混合幂平均集结算子、不确定语言加权混合幂平均集结算子、不确定语言广义混合幂平均集结算子和不确定语言加权广义混合幂平均集结算子。在此基础上,构建了基于不确定语言加权混合幂平均集结算子的多属性决策方法和基于不确定语言加权广义混合幂平均集结算子的多属性决策方法,并进行了算例分析。（6）带语言偏好关系的基于平均型集结算子的多属性决策方法。首先,在简化的加型一致和加型一致性指标的定义的基础上,利用目标规划对语言偏好关系不一致的情形进行改进,得到了基于一个语言偏好关系加型一致的多属性决策方法。其次,在语言偏好关系共识度定义的基础上,构造了满足具有可接受的加型一致、具有可接受的群共识并且最大限度地保留原始决策信息的目标规划模型,用以同时改进多个语言偏好关系的一致性和共识性。最后,给出了一种带语言偏好关系的基于平均型集结算子的多属性群决策方法,并进行了算例分析。
二、模糊数的排序及其在系统决策中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、模糊数的排序及其在系统决策中的应用（论文提纲范文）
（1）基于模糊评价信息的多属性决策方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状与文献综述 |
| 1.2.1 基于q阶正交模糊集的多属性决策方法的研究进展 |
| 1.2.2 基于模糊语言集的多属性决策方法的研究进展 |
| 1.2.3 基于立方模糊集的多属性决策方法的研究进展 |
| 1.3 技术思路与研究内容 |
| 1.3.1 技术思路 |
| 1.3.2 研究内容与结构 |
| 2 基于q阶双犹豫模糊集成算子的多属性决策方法 |
| 2.1 预备知识 |
| 2.2 q阶双犹豫模糊集结算子 |
| 2.2.1 q阶双犹豫PBM算子 |
| 2.2.2 q阶双犹豫模糊加权PBM算子 |
| 2.2.3 q阶双犹豫模糊PGBM算子 |
| 2.2.4 q阶双犹豫模糊加权PGBM算子 |
| 2.3 基于q阶双犹豫模糊信息的多属性决策方法 |
| 2.4 基于q阶双犹豫模糊信息的医院感染风险评估 |
| 2.4.1 基于q阶双犹豫模糊信息的决策过程 |
| 2.4.2 灵敏度分析 |
| 2.4.3 q阶双犹豫模糊信息集结算子的验证性分析 |
| 2.4.4 q阶双犹豫模糊信息集结算子的比较优势 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于毕达哥拉斯不确定语言信息的多属性决策方法 |
| 3.1 预备知识 |
| 3.1.1 毕达哥拉斯不确定语言集 |
| 3.1.2 幂算子和MM算子 |
| 3.2 毕达哥拉斯不确定语言集结算子 |
| 3.2.1 毕达哥拉斯不确定语言幂MM算子 |
| 3.2.2 加权毕达哥拉斯不确定语言幂MM算子 |
| 3.3 基于毕达哥拉斯不确定语言集结算子的多属性决策方法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 决策过程 |
| 3.4.2 参数敏感性分析 |
| 3.4.3 比较分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于q阶正交不确定语言融合算子的多属性决策方法 |
| 4.1 预备知识 |
| 4.1.1 q阶不确定语言集 |
| 4.1.2 q阶正交不确定语言变量的交叉熵 |
| 4.2 q阶正交不确定语言集结算子 |
| 4.2.1 q阶正交不确定语言PMM算子 |
| 4.2.2 加权q阶正交不确定语言PMM算子 |
| 4.3 基于q阶正交不确定语言模糊信息的多属性群决策方法 |
| 4.3.1 基于交叉熵的属性权重向量获取模型 |
| 4.3.2 基于q阶正交不确定语言信息多属性群决策方法决策过程 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 基于q阶正交不确定语言信息的供应商选择过程 |
| 4.4.2 参数分析 |
| 4.4.3 比较分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于立方q阶正交模糊TOPSIS的多属性决策方法 |
| 5.1 预备知识 |
| 5.2 基于立方q阶模糊信息的多属性决策方法 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 立方q阶正交模糊决策环境下的TOPSIS方法 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（2）卫星组网调度方案评估算法设计与评估决策支持系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 卫星系统效能评估决策工作研究现状 |
| 1.2.2 卫星系统效能评估决策方法研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构安排 |
| 第二章 卫星组网调度方案评估指标体系构建 |
| 2.1 卫星组网调度方案评估指标设定 |
| 2.1.1 常态化监测下的评估指标 |
| 2.1.2 应急监测下的评估指标 |
| 2.2 卫星组网调度方案评估指标体系分析 |
| 2.2.1 评估指标体系的构建原则 |
| 2.2.2 评估指标体系的构建流程 |
| 2.2.3 评估指标体系的构建 |
| 2.3 卫星组网调度方案评估指标建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于组合赋权的模糊综合评判方法设计 |
| 3.1 评估决策方法选择 |
| 3.2 基于组合赋权的模糊综合评判方法 |
| 3.2.1 主观赋权法 |
| 3.2.2 客观赋权法 |
| 3.2.3 组合赋权法 |
| 3.2.4 模糊综合评判 |
| 3.2.5 组合赋权法结合模糊综合评判 |
| 3.3 群决策方法 |
| 3.4 应用实例分析 |
| 3.4.1 调度方案信息获取 |
| 3.4.2 评估指标权重确定 |
| 3.4.3 模糊关系矩阵确定 |
| 3.4.4 模糊合成运算 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于直觉模糊数的多属性决策方法设计 |
| 4.1 直觉模糊多属性决策的相关理论 |
| 4.1.1 直觉模糊集的相关概念 |
| 4.1.2 直觉模糊多属性决策的一般理论 |
| 4.1.3 直觉模糊多属性决策的步骤 |
| 4.2 基于直觉模糊数的多属性决策方法 |
| 4.2.1 实数型指标到直觉模糊数型指标的转换 |
| 4.2.2 一种改进的直觉模糊熵构造公式计算指标权重 |
| 4.2.3 基于证据推理的直觉模糊集成算子 |
| 4.2.4 一种新的得分函数对备择方案排序 |
| 4.2.5 基于直觉模糊数的多属性决策 |
| 4.3 应用实例分析 |
| 4.3.1 调度方案直觉模糊决策矩阵构建 |
| 4.3.2 评估指标权重确定 |
| 4.3.3 直觉模糊决策矩阵与指标权重集成 |
| 4.3.4 直觉模糊综合评价值排序 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 卫星组网调度方案评估决策系统设计与实现 |
| 5.1 卫星组网调度方案评估决策系统结构设计 |
| 5.1.1 卫星组网调度方案评估决策处理流程 |
| 5.1.2 卫星组网调度方案评估决策系统框架 |
| 5.2 卫星组网调度方案评估决策系统功能模块 |
| 5.2.1 方案获取模块 |
| 5.2.2 指标分析模块 |
| 5.2.3 权重设定模块 |
| 5.2.4 综合评估模块 |
| 5.2.5 方案决策模块 |
| 5.2.6 辅助决策模块 |
| 5.3 卫星组网调度方案评估决策系统运行界面 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 读研期间发表的论文 |
| 读研期间参加的科研项目 |
（3）基于乘性一致性偏好关系的决策理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 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 区间数的优劣比较方法研究现状 |
| 1.2.2 基于区间互反偏好关系乘性一致性的决策方法研究现状 |
| 1.2.3 基于区间值模糊偏好关系的决策方法研究现状 |
| 1.2.4 基于三角模糊数互反偏好关系的决策方法研究现状 |
| 1.3 研究内容及思路 |
| 1.4 论文结构及技术路线 |
| 1.4.1 论文结构 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 相关理论基础知识 |
| 2.1 模糊集相关概念 |
| 2.2 偏好关系的相关概念 |
| 2.2.1 互反偏好关系 |
| 2.2.2 模糊偏好关系 |
| 2.2.3 区间互反偏好关系 |
| 2.2.4 区间值模糊偏好关系 |
| 2.2.5 三角模糊数互反偏好关系 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于几何乘性一致性的区间互反偏好关系的决策方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 区间互反偏好关系的几何乘性一致性分析 |
| 3.2.1 区间互反偏好关系的几何对数相容度 |
| 3.2.2 区间互反偏好关系几何对数一致性指标 |
| 3.2.3 区间互反偏好关系的几何对数一致性阈值 |
| 3.2.4 提高互反偏好关系几何对数一致性指标的算法 |
| 3.3 基于几何乘性一致性的区间互反偏好关系的单人决策方法 |
| 3.3.1 基于区间互反偏好关系几何一致性的排序权重的确定 |
| 3.3.2 单人决策方法 |
| 3.4 基于几何乘性一致性的区间互反偏好关系的群决策方法 |
| 3.4.1 群决策问题的描述和性质 |
| 3.4.2 专家权重的确定 |
| 3.4.3 群决策方法 |
| 3.5 农村产业强镇实例和比较分析 |
| 3.5.1 个人决策方法在农村产业强镇评价中的应用 |
| 3.5.2 群决策方法在农村产业强镇评价的应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于区间数容许序关系和群共识的区间互反偏好关系群决策方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 已有的区间数可能度公式 |
| 4.2.1 基于区间数中点和端点的区间数可能度公式 |
| 4.2.2 基于两个区间数围成的矩形区域面积的区间数可能度公式 |
| 4.2.3 已有的区间数可能度公式的不足 |
| 4.3 新的区间数容许序关系 |
| 4.3.1 新的区间数容许序关系的定义和性质 |
| 4.3.2 基于区间数容许序关系的多个区间数的比较算法 |
| 4.4 基于区间数容许序和区间互反偏好关系的单人决策方法 |
| 4.4.1 区间互反偏好关系的一致性度量 |
| 4.4.2 提高区间互反偏好关系一致性程度的模型 |
| 4.4.3 单人决策方法的具体解题步骤 |
| 4.5 基于满意群共识的群决策方法 |
| 4.5.1 群决策问题的描述和群共识指标 |
| 4.5.2 提高群共识指标的迭代算法 |
| 4.5.3 基于群共识的群决策方法 |
| 4.6 案例和比较分析 |
| 4.6.1 电子商务消费平台的评价和比较分析 |
| 4.6.2 群决策方法在企业供应商选择问题中的应用与比较分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 区间互反偏好关系乘性一致性分析及其在决策的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 已有的区间互反偏好关系乘性一致性定义分析 |
| 5.2.1 已有的区间互反偏好关系乘性一致性定义与不足 |
| 5.2.2 已有的区间互反偏好关系乘性一致性定义之间的关系 |
| 5.3 区间互反偏好关系的一致性分析 |
| 5.3.1 新的区间互反偏好关系的乘性一致性定义 |
| 5.3.2 新的区间互反偏好关系的一致性性质 |
| 5.3.3 与已有的区间互反偏好关系乘性一致性定义之间的关系 |
| 5.4 区间互反偏好关系的一致性度量 |
| 5.4.1 区间互反偏好关系的一致性指标 |
| 5.4.2 提高区间互反偏好关系一致性的交互式迭代算法 |
| 5.5 基于新的区间互反偏好关系一致性定义的单人决策方法 |
| 5.5.1 排序权重的求解 |
| 5.5.2 基于区间互反偏好关系的单人决策方法 |
| 5.6 案例和比较分析 |
| 5.6.1 单人决策方法在直播带货中的应用 |
| 5.6.2 基于蒙特卡罗实验的比较分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 区间值模糊偏好关系乘性一致性分析及其在决策中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 已有的区间值模糊偏好关系的乘性一致性分析 |
| 6.2.1 已有的区间值模糊偏好关系乘性一致性定义与不足 |
| 6.2.2 已有的区间值模糊偏好关系乘性一致性定义之间的关系 |
| 6.3 区间值模糊偏好关系乘性一致性分析 |
| 6.3.1 新的区间值模糊偏好关系乘性一致性定义 |
| 6.3.2 新的区间值模糊偏好关系的乘性一致性性质 |
| 6.3.3 与已有的区间值模糊偏好关系的乘性一致性定义之间的关系 |
| 6.4 基于新的区间值模糊偏好关系的乘性一致性的单人决策方法 |
| 6.4.1 补全不完全区间值模糊偏好关系的算法 |
| 6.4.2 区间值模糊偏好关系排序权重的求解 |
| 6.4.3 新的区间值模糊偏好关系的单人决策方法 |
| 6.5 药品生产线的选择案例和比较分析 |
| 6.5.1 药品生产线的选择案例和比较分析 |
| 6.5.2 基于蒙特卡罗实验的比较分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 三角模糊数互反偏好关系的乘性一致性分析及其在决策中的应用 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 三角模糊数互反偏好关系的乘性一致性分析 |
| 7.2.1 三角模糊数的左右几何均值 |
| 7.2.2 三角模糊数互反偏好关系的L-R几何一致性定义 |
| 7.2.3 三角模糊数互反偏好关系的L-R几何一致性性质 |
| 7.3 基于三角模糊数互反偏好关系L-R几何一致性的决策方法 |
| 7.3.1 提高三角模糊数互反偏好关系的L-R几何一致性程度的模型 |
| 7.3.2 基于L-R几何一致性的决策方法 |
| 7.4 比较分析 |
| 7.4.1 比较准则和仿真算法 |
| 7.4.2 基于仿真分析的比较结果 |
| 7.5 基于 L-R 几何一致性的三角模糊数互反偏好关系决策方法在实际中的应用 |
| 7.5.1 单人决策方法在学生评优中的应用 |
| 7.5.2 群决策方法在故障检测图中的应用 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读博士期间的科研成果 |
| 致谢 |
（4）复杂环境下决策模型的几个问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究工作 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 模糊集理论 |
| 2.2 判断矩阵 |
| 2.3 三角模糊积型互反判断矩阵的近似一致性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于一致性指标的群体决策模型 |
| 3.1 三角模糊积型互反判断矩阵的一致性新指标及其性质 |
| 3.2 一致性指标驱动的群体决策模型 |
| 3.2.1 一般集成算子 |
| 3.2.2 一般集成算子的性质 |
| 3.2.3 关联权向量的确定 |
| 3.3 算法与数例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于专家柔度的群体决策模型 |
| 4.1 计算模糊数柔度的新方法 |
| 4.2 群体决策模型 |
| 4.2.1 三角模糊积型互反偏好关系的柔度 |
| 4.2.2 集成算子 |
| 4.2.3 共识水平 |
| 4.3 算法与数例分析 |
| 4.3.1 算法 |
| 4.3.2 数例分析 |
| 4.3.3 置信水平的灵敏度分析 |
| 4.3.4 三角模糊数质心的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于可能性理论的排序方法及其在决策中的应用 |
| 5.1 一般模糊数排序新方法 |
| 5.1.1 一般区间数 |
| 5.1.2 一般三角模糊数 |
| 5.1.3 一般梯形模糊数 |
| 5.2 排序方法的公理化特征 |
| 5.3 数例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 6.3 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目及发表的学术论文 |
（5）基于T球面模糊数的多属性群决策方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 T球面模糊集 |
| 1.2.2 基于分散测度、相似性测度的多属性群决策方法研究现状 |
| 1.2.3 基于Dombi集成算子的多属性群决策方法研究现状 |
| 1.2.4 TOPSIS评价方法的研究现状 |
| 1.3 研究内容和创新之处 |
| 1.3.1 主要研究内容和论文结构 |
| 1.3.2 创新点 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 T球面模糊数 |
| 2.1.1 T球面模糊数 |
| 2.1.2 T球面模糊数的运算法则和性质 |
| 2.1.3 T球面模糊数的排序方法 |
| 2.2 三类距离测度 |
| 2.2.1 分散测度 |
| 2.2.2 基于余弦函数的相似性测度 |
| 2.2.3 骰子相似性测度 |
| 2.3 Dombi集成算子 |
| 2.4 TOPSIS评价方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 T球面模糊集的分散测度及其在多属性群决策中的应用 |
| 3.1 T球面模糊集的距离测度 |
| 3.2 T球面模糊集的分散测度 |
| 3.3 应用算例 |
| 3.4 对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 T球面模糊集的相似性测度及其在多属性群决策中的应用 |
| 4.1 T球面模糊集的余弦相似性测度 |
| 4.2 T球面模糊集基于余弦函数的相似性测度 |
| 4.3 T球面模糊集基于余切函数的相似性测度 |
| 4.4 应用算例 |
| 4.5 对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 T球面模糊集的骰子相似性测度及其在多属性群决策中的应用 |
| 5.1 T球面模糊集的I类骰子相似性测度 |
| 5.2 T球面模糊集的Ⅱ类骰子相似性测度 |
| 5.3 T球面模糊集的一般化骰子相似性测度 |
| 5.4 应用算例 |
| 5.5 优势分析 |
| 5.6 对比分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 T球面模糊数的Dombi集成算子及其在多属性群决策中的应用 |
| 6.1 T球面模糊数的Dombi加权平均算子 |
| 6.2 T球面模糊数的Dombi有序加权平均算子 |
| 6.3 T球面模糊数的Dombi混合加权平均算子 |
| 6.4 T球面模糊数的Dombi加权几何算子 |
| 6.5 T球面模糊数的Dombi有序加权几何算子 |
| 6.6 T球面模糊数的Dombi混合加权几何算子 |
| 6.7 基于T球面模糊Dombi集成算子的TOPSIS多属性群决策方法 |
| 6.7.1 问题描述 |
| 6.7.2 决策过程 |
| 6.8 应用算例 |
| 6.8.1 决策过程 |
| 6.8.2 参数分析 |
| 6.9 对比分析 |
| 6.10 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（6）基于区间二元语义信息的突发事件应急决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多属性决策方法研究 |
| 1.2.2 突发事件应急管理优化方法研究 |
| 1.2.3 突发事件应急预案优选方法研究 |
| 1.2.4 突发事件应急能力评估方法研究 |
| 1.2.5 前人研究不足 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容、方法、思路及章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究思路 |
| 1.4.4 章节安排 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 区间二元语义信息 |
| 2.3 群体共识达成通用框架 |
| 2.4 DEMATEL方法 |
| 2.5 BWM方法 |
| 2.6 TODIM方法 |
| 2.7 AHP方法 |
| 2.8 斯皮尔曼等级相关系数 |
| 2.9 本章小结 |
| 第3章 基于区间二元语义群体共识DEMATEL的应急管理优化方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方法构建 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 直接影响关系群体共识达成过程 |
| 3.2.3 区间二元语义DEMATEL方法 |
| 3.2.4 应急管理优化过程探索算法 |
| 3.3 算例 |
| 3.3.1 问题准备 |
| 3.3.2 群体共识达成 |
| 3.3.3 影响因素分类 |
| 3.3.4 优化策略计算 |
| 3.4 讨论分析 |
| 3.4.1 敏感性分析 |
| 3.4.2 有效性分析 |
| 3.4.3 优越性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于区间二元语义BWM-TODIM的多部门应急预案协同优选方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方法构建 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 多部门应急预案绩效评估 |
| 4.2.3 区间二元语义BWM方法 |
| 4.2.4 区间二元语义TODIM方法 |
| 4.2.5 多阶段动态决策过程 |
| 4.3 算例 |
| 4.3.1 问题准备 |
| 4.3.2 预案绩效评估 |
| 4.3.3 指标权重计算 |
| 4.3.4 预案协同优选 |
| 4.4 讨论分析 |
| 4.4.1 敏感性分析 |
| 4.4.2 有效性分析 |
| 4.4.3 优越性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于区间二元语义AHP和区间集成算子的应急能力综合评估方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方法构建 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 区间二元语义AHP方法 |
| 5.2.3 区间二元语义区间加权集成算子 |
| 5.2.4 区间二元语义信息新比较方法 |
| 5.2.5 应急能力多属性综合评估流程 |
| 5.3 算例 |
| 5.3.1 问题准备 |
| 5.3.2 指标权重计算 |
| 5.3.3 应急能力绩效评估 |
| 5.3.4 绩效评估比较 |
| 5.4 讨论分析 |
| 5.4.1 敏感性分析 |
| 5.4.2 有效性分析 |
| 5.4.3 优越性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 第三章算例相关表格 |
| 附录B 第四章算例相关表格 |
| 附录C 第五章算例相关表格 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（7）经济共同体区域医疗中心项目非经营政府投资决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 区域医疗中心研究现状 |
| 1.2.2 多属性决策研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及思路 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文技术路径 |
| 1.4 研究创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 模糊集理论研究 |
| 2.1.1 直觉模糊集 |
| 2.1.2 区间数 |
| 2.1.3 区间直觉模糊集 |
| 2.1.4 定量指标区间直觉模糊数的转换 |
| 2.2 多属性决策理论研究 |
| 2.2.1 多属性决策理论概念 |
| 2.2.2 MULTIMOORA决策方法 |
| 2.3 多属性群决策理论研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 经济共同体区域医疗中心项目决策指标体系研究 |
| 3.1 基于规划理论和合作竞争理论的指标体系设计理念 |
| 3.1.1 规划理论 |
| 3.1.2 合作竞争理论 |
| 3.2 区域医疗中心项目投资决策指标体系设计思路与原则 |
| 3.2.1 投资决策指标体系设计思路 |
| 3.2.2 投资决策指标体系设计原则 |
| 3.3 区域医疗中心项目投资决策影响因素分析 |
| 3.3.1 一般影响因素 |
| 3.3.2 区域协同因素 |
| 3.4 区域医疗中心项目投资决策指标体系建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 经济共同体区域医疗中心项目投资决策模型研究 |
| 4.1 区域医疗中心项目投资决策模型构建步骤 |
| 4.2 区域医疗中心项目评价指标值确定 |
| 4.3 区域医疗中心项目投资决策评价权重确定 |
| 4.3.1 层次分析法的概念 |
| 4.3.2 层次分析法的步骤 |
| 4.4 基于IVIF-MULTIMOORA群决策方法的投资决策研究 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例背景 |
| 4.5.2 投资决策的数据处理 |
| 4.5.3 指标权重的计算 |
| 4.5.4 区域医疗中心投资决策模型的应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 研究成果和结论 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（8）基于q阶正交模糊信息下的多属性决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究意义及国内外研究现状 |
| 1.2 主要研究内容及理论基础 |
| 2.基于一致性检验的犹豫毕达哥拉斯模糊多属性决策方法 |
| 2.1 犹豫毕达哥拉斯模糊集 |
| 2.2 犹豫毕达哥拉斯模糊多属性决策的一种新方法 |
| 2.3 算例分析与一致性检验 |
| 2.4 小结 |
| 3.属性权重未知的q阶正交模糊COPRAS方法 |
| 3.1 q阶正交模糊集 |
| 3.2 基于CRITIC-COPRAS的 q阶正交模糊多属性决策方法 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.4 小结 |
| 4.基于q阶正交模糊Frank Bonferroni均值算子的多属性决策方法 |
| 4.1 聚合算子的理论基础 |
| 4.2 新q阶正交模糊聚合算子 |
| 4.3 基于q-ROFFWBM算子的多属性决策方法 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 小结 |
| 5.总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）基于不确定决策偏好的风险评估方法及在城市轨道交通应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 不确定风险偏好信息集成方法研究现状 |
| 1.2.2 不确定风险评估方法研究现状 |
| 1.2.3 城市轨道交通运营风险分析研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文框架与结构安排 |
| 第二章 城市轨道交通运营风险评估相关理论 |
| 2.1 城市轨道交通运营风险评估机制 |
| 2.1.1 城市轨道交通运营风险评估的基本概念 |
| 2.1.2 城市轨道交通运营风险评估对象 |
| 2.1.3 城市轨道交通运营风险评估的流程 |
| 2.2 城市轨道交通运营风险因素识别相关方法 |
| 2.2.1 风险因素识别方法概述 |
| 2.2.2 城市轨道交通运营风险因素识别问题分析 |
| 2.3 城市轨道交通运营风险评估相关理论与方法 |
| 2.3.1 风险决策偏好信息表征方法 |
| 2.3.2 主要系统风险分析技术 |
| 2.3.3 基于多属性决策的风险评估方法 |
| 2.3.4 城市轨道交通运营风险评估问题分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于模糊偏好和AcciMap的不确定风险识别方法 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.2 基于模糊偏好和解释结构模型的改进AcciMap风险识别模型 |
| 3.2.1 改进Acci Map风险识别建模问题描述 |
| 3.2.2 基于FISM-MICMAC的AcciMap风险识别模型 |
| 3.3 基于改进AcciMap的不确定系统风险识别方法 |
| 3.3.1 改进风险识别方法步骤 |
| 3.3.2 改进风险识别方法特点 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 事故风险描述 |
| 3.4.2 改进AcciMap模型在事故风险中应用 |
| 3.4.3 对比分析 |
| 3.4.4 灵敏度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 考虑关联决策偏好集成的风险评估方法 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.2 基于Choquet积分的关联风险偏好信息集成 |
| 4.3 基于Choquet积分和MULTIMOORA的Fine-Kinney风险评估 |
| 4.3.1 基于Fine-Kinney的风险评估问题描述 |
| 4.3.2 基于Choquet积分和MULTIMOORA的风险排序方法 |
| 4.3.3 基于改进MULTIMOORA的Fine-Kinney风险评估方法 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例概述 |
| 4.4.2 Fine-Kinney风险评估方法运用 |
| 4.4.3 灵敏度分析 |
| 4.4.4 对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于双重不确定关联偏好的风险评估方法 |
| 5.1 问题分析 |
| 5.2 基于云模型和GLDS模型的不确定风险排序方法 |
| 5.2.1 综合风险评估矩阵构建 |
| 5.2.2 基于改进GLDS模型的风险排序方法 |
| 5.3 基于改进GLDS模型的FMEA风险评估方法 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 算例概述 |
| 5.4.2 风险评估方法应用分析 |
| 5.4.3 灵敏度分析 |
| 5.4.4 对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 考虑决策者偏好行为的不确定风险评估方法 |
| 6.1 问题分析 |
| 6.2 基于改进前景理论的不确定风险评估方法 |
| 6.2.1 基于三角模糊数的FMEA不确定风险评估问题描述 |
| 6.2.2 基于改进前景理论的风险优先度计算模型 |
| 6.2.3 基于改进前景理论的FMEA不确定风险评估方法 |
| 6.3 基于改进广义TODIM方法的不确定风险评估方法 |
| 6.3.1 基于梯形模糊数的FMEA不确定风险评估问题描述 |
| 6.3.2 基于改进广义TODIM方法的风险优先度计算模型 |
| 6.3.3 基于改进广义TODIM方法的FMEA不确定风险评估方法 |
| 6.4 基于改进前景理论的不确定风险分析方法应用 |
| 6.4.1 算例描述 |
| 6.4.2 风险评估方法应用分析 |
| 6.4.3 对比分析 |
| 6.5 基于改进广义TODIM方法的不确定风险分析方法应用 |
| 6.5.1 算例描述 |
| 6.5.2 风险评估方法应用分析 |
| 6.5.3 灵敏度分析 |
| 6.5.4 对比分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 不确定风险评估方法在南京地铁运营中的应用 |
| 7.1 应用背景概述 |
| 7.1.1 地铁运营风险概况 |
| 7.1.2 应用需求分析 |
| 7.2 城市轨道交通运营系统风险分析 |
| 7.2.1 基于改进AcciMap模型的城市轨道交通运营风险识别 |
| 7.2.2 基于改进Choqeut积分的城市轨道交通运营风险评估信息集成 |
| 7.2.3 基于改进广义TODIM的城市轨道交通运营风险评估 |
| 7.3 城市轨道交通运营风险评估结果分析及运用 |
| 7.3.1 城市轨道交通运营风险评估结果对比分析 |
| 7.3.2 城市轨道交通运营风险评估结果运用 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 论文的创新点 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 论文和成果清单 |
（10）基于平均型集结算子的多属性决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 实数平均型集结算子的研究现状 |
| 1.2.2 基于平均型集结算子的多属性决策方法的研究现状 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 第二章 实数平均型集结算子 |
| 2.1 实数平均型集结算子的概念 |
| 2.2 常用的实数平均型集结算子 |
| 2.2.1 基本多元平均型集结算子 |
| 2.2.2 参数平均型集结算子 |
| 2.2.3 加权平均型集结算子 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于实数平均型集结算子的多属性决策方法 |
| 3.1 生成子结构 |
| 3.1.1 生成子结构的定义和构造 |
| 3.1.2 自幂商型生成子 |
| 3.2 复合结构 |
| 3.2.1 复合结构的定义和构造 |
| 3.2.2 复合结构型集结算子 |
| 3.3 拟结构 |
| 3.3.1 拟结构的定义和构造 |
| 3.3.2 拟结构型集结算子 |
| 3.4 拟复结构 |
| 3.4.1 拟复结构的定义和构造 |
| 3.4.2 拟复结构型集结算子 |
| 3.5 广义级数变换结构 |
| 3.5.1 广义级数变换结构的定义和构造 |
| 3.5.2 广义级数变换结构型集结算子 |
| 3.6 容许结构 |
| 3.6.1 容许结构的定义和构造 |
| 3.6.2 容许结构型集结算子 |
| 3.7 迭代结构 |
| 3.7.1 迭代结构的定义和构造 |
| 3.7.2 迭代结构型集结算子 |
| 3.8 中值定理结构 |
| 3.8.1 柯西中值定理结构型集结算子 |
| 3.8.2 泰勒中值定理结构型集结算子 |
| 3.9 积分结构 |
| 3.10 基于加权混合幂平均型集结算子的多属性决策方法 |
| 3.10.1 基于加权混合幂平均集结算子的多属性决策方法 |
| 3.10.2 基于加权混合幂平均集结算子和加权算术平均集结算子的多属性群决策方法 |
| 3.10.3 基于加权广义混合幂平均集结算子的多属性决策方法 |
| 3.10.4 基于加权广义混合幂平均集结算子和加权几何平均集结算子的多属性群决策方法 |
| 3.11 本章小结 |
| 第四章 基于语言平均型集结算子的多属性决策方法 |
| 4.1 语言平均型集结算子 |
| 4.1.1 语言术语及其运算法则 |
| 4.1.2 常用的语言平均型集结算子 |
| 4.2 语言平均型集结算子的复合结构 |
| 4.2.1 语言平均型集结算子的复合结构的定义和构造 |
| 4.2.2 语言平均型集结算子的幂凸复合结构 |
| 4.2.3 语言复合结构平均型集结算子 |
| 4.3 基于语言加权混合幂平均集结算子的多属性决策方法 |
| 4.3.1 具体步骤 |
| 4.3.2 算例分析 |
| 4.4 基于语言加权广义混合幂平均集结算子的多属性决策方法 |
| 4.4.1 具体步骤 |
| 4.4.2 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于直觉模糊平均型集结算子的多属性决策方法 |
| 5.1 直觉模糊集相关概念 |
| 5.2 直觉模糊广义加权BONFERRONI平均型集结算子 |
| 5.3 基于直觉模糊广义加权BONFERRONI平均型集结算子的多属性决策方法 |
| 5.3.1 问题描述 |
| 5.3.2 具体步骤 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于区间直觉模糊平均型集结算子的多属性决策方法 |
| 6.1 区间直觉模糊集相关概念 |
| 6.2 区间直觉模糊广义加权BONFERRONI平均型集结算子 |
| 6.3 基于区间直觉模糊广义加权BONFERRONI平均型集结算子的多属性决策方法 |
| 6.3.1 问题描述 |
| 6.3.2 具体步骤 |
| 6.3.3 算例分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 基于不确定语言平均型集结算子的多属性决策方法 |
| 7.1 不确定语言变量及其运算法则 |
| 7.2 不确定语言(加权)混合幂平均集结算子 |
| 7.2.1 不确定语言混合幂平均集结算子 |
| 7.2.2 不确定语言加权混合幂平均集结算子 |
| 7.3 不确定语言(加权)广义混合幂平均集结算子 |
| 7.3.1 不确定语言广义混合幂平均集结算子 |
| 7.3.2 不确定语言加权广义混合幂平均集结算子 |
| 7.4 基于不确定语言加权(广义)混合幂平均集结算子的多属性决策方法 |
| 7.4.1 具体步骤 |
| 7.4.2 算例分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 带语言偏好关系的基于平均型集结算子的多属性决策方法 |
| 8.1 带语言偏好关系的加型一致性多属性决策方法 |
| 8.1.1 模糊偏好关系与语言偏好关系 |
| 8.1.2 语言偏好关系加型一致性分析 |
| 8.1.3 基于语言偏好关系加型一致的多属性决策方法 |
| 8.2 带语言偏好关系的加型一致性和共识性的多属性群决策方法 |
| 8.2.1 共识度等相关概念 |
| 8.2.2 带语言偏好关系的一致性和共识性改进的目标规划模型 |
| 8.2.3 决策者权重的确定和个体语言偏好关系的集结 |
| 8.2.4 语言偏好关系下基于平均型集结算子的多属性群决策算法 |
| 8.3 本章小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
四、模糊数的排序及其在系统决策中的应用（论文参考文献）
- [1]基于模糊评价信息的多属性决策方法研究[D]. 赵红梅. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]卫星组网调度方案评估算法设计与评估决策支持系统实现[D]. 孟振华. 内蒙古大学, 2021(12)
- [3]基于乘性一致性偏好关系的决策理论与方法研究[D]. 成先娟. 江西财经大学, 2021(09)
- [4]复杂环境下决策模型的几个问题研究[D]. 黄彩霞. 广西大学, 2021(12)
- [5]基于T球面模糊数的多属性群决策方法研究[D]. 陈廷友. 山西大学, 2021
- [6]基于区间二元语义信息的突发事件应急决策方法研究[D]. 戚凯旋. 中国科学技术大学, 2021
- [7]经济共同体区域医疗中心项目非经营政府投资决策研究[D]. 高锐. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [8]基于q阶正交模糊信息下的多属性决策方法研究[D]. 刘春欣. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [9]基于不确定决策偏好的风险评估方法及在城市轨道交通应用[D]. 汪伟忠. 东南大学, 2021
- [10]基于平均型集结算子的多属性决策方法研究[D]. 田景峰. 河北大学, 2020