灰色多屬性決策方法研究論文提綱
論文摘要: 灰色系統(tǒng)理論研究“部分信息已知、部分信息未知”的不確定性系統(tǒng),把具有貧信息特征的事物作為研究對(duì)象,利用部分已知信息去發(fā)現(xiàn)和認(rèn)識(shí)事物的發(fā)展規(guī)律.由于貧信息不確定性系統(tǒng)的普遍存在,決定了這一新理（略）闊的發(fā)展前景.不確定灰色多屬性決策是現(xiàn)代（略）個(gè)重要領(lǐng)域,它在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、管理、軍事和工程中具有廣泛的應(yīng)用.本文分別對(duì)屬性值為區(qū)間灰數(shù),或區(qū)間灰數(shù)與自然語(yǔ)言的灰色多屬性決策問題進(jìn)行了研究.本文的主要研究結(jié)果概括為以下幾個(gè)方面: ⒈對(duì)于屬性值為區(qū)間灰數(shù)且屬（略）知或部分已知的不確定灰色多屬性(群)決策問題,利用標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間灰數(shù)的運(yùn)算法則,求出每個(gè)方案的區(qū)間灰數(shù)型綜合屬性值,在決策者不能給出承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的情況下,提出了基于最小最大悔值法的灰色多屬性決策方法;（略）數(shù)型正、負(fù)理想點(diǎn)的概念,將多屬性決策的逼近理想點(diǎn)方法推廣到灰色多屬性決策情形. ⒉根據(jù)規(guī)范化后的區(qū)間灰數(shù)的本質(zhì),給出了兩區(qū)間灰數(shù)相離度的一個(gè)新的計(jì)算公式.提出了基于相離度的灰色區(qū)間關(guān)聯(lián)系數(shù)公式和灰色區(qū)間相對(duì)關(guān)聯(lián)系數(shù)公（略）重部分已知的情況,提出了決策者對(duì)所有方案的偏好值為區(qū)間灰數(shù)的灰色關(guān)聯(lián)決策方法;將多屬性群體決策的...
The researching objec（omitted）ey systems theory is the uncertain system whose information is partly knowable and partly unknowable. Its character is missing information. We can find its regula（omitted） the knowable information. Due to the ubiquity （omitted） information uncertain systems, Grey system theories are more prosperous in the future. Furth（omitted）ey multiple attribute decision making is an importan（omitted） present decision sciences, and it can be applied widely to society, economics, managem...
目錄:摘要 第4-6頁(yè)
Abstract 第6-7頁(yè)
圖表清單 第11-13頁(yè)
第1章 緒論 第13-25頁(yè)
·本文的研究背景 第13頁(yè)
·本文研究的目的與意義 第13-15頁(yè)
·本文的主要研究目的 第14頁(yè)
·本文的研究具有重要的理論和實(shí)際意義 第14-15頁(yè)
·國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 第15-20頁(yè)
·本文的研究目標(biāo)、研究?jī)?nèi)容、研究方法、技術(shù)路線及創(chuàng)新點(diǎn) 第20-25頁(yè)
·研究目標(biāo) 第20頁(yè)
·研究?jī)?nèi)容 第20-22頁(yè)
·研究方法、技術(shù)路線及創(chuàng)新點(diǎn) 第22-25頁(yè)
第2章 屬性權(quán)重完全已知且屬性值為區(qū)間灰數(shù)的灰色多屬性決策方法研究 第25-34頁(yè)
·基于最小最大化悔值排序法的灰色多屬性決策方法 第25-30頁(yè)
·問題解決的方法原理 第26-29頁(yè)
·算例分析 第29-30頁(yè)
·逼近理想點(diǎn)的灰色多屬性決策方法 第30-33頁(yè)
·決策方法 第30-31頁(yè)
·實(shí)例分析 第31-33頁(yè)
·小結(jié) 第33-34頁(yè)
第3章 屬性權(quán)重部分已知且屬性值為區(qū)間灰數(shù)的灰色多屬性決策方法研究 第34-50頁(yè)
·部分權(quán)重信息且對(duì)方案有偏好的灰色關(guān)聯(lián)決策法 第34-41頁(yè)
·灰色關(guān)聯(lián)決策算法 第35-39頁(yè)
·實(shí)例分析 第39-41頁(yè)
·部分權(quán)重信息下灰色多屬性群決策的TOPSIS 法 第41-46頁(yè)
·問題的提出 第41-42頁(yè)
·問題解決的方法原理 第42-44頁(yè)
·實(shí)例分析 第44-46頁(yè)
·一種部分權(quán)重的灰色多屬性群決策方法 第46-49頁(yè)
·決策方法 第46-48頁(yè)
·實(shí)例分析 第48-49頁(yè)
·小結(jié) 第49-50頁(yè)
第4章 屬性權(quán)重完全未知且屬性值為區(qū)間灰數(shù)的灰色多屬性決策方法研究 第50-69頁(yè)
·對(duì)方案有偏好的偏差最小化灰色關(guān)聯(lián)決策方法 第50-55頁(yè)
·灰色關(guān)聯(lián)決策算法 第51-54頁(yè)
·實(shí)例分析 第54-55頁(yè)
·基于相離度的偏差最大化灰色關(guān)聯(lián)決策方法 第55-58頁(yè)
·灰色關(guān)聯(lián)決策算法 第55-57頁(yè)
·實(shí)例分析 第57-58頁(yè)
·灰色多屬性決策的模糊互補(bǔ)判斷矩陣排序方法 第58-60頁(yè)
·決策方法 第58-60頁(yè)
·實(shí)例分析 第60頁(yè)
·權(quán)重信息完全未知的灰色多屬性群決策方法研究 第60-68頁(yè)
·決策方法原理 第61-63頁(yè)
·基于投影的特征向量算法 第63-64頁(yè)
·模糊互補(bǔ)判斷矩陣排序法 第64-65頁(yè)
·實(shí)例分析 第65-68頁(yè)
·小結(jié) 第68-69頁(yè)
第5章 屬性權(quán)重完全已知的混合型灰色多屬性決策方法研究 第69-94頁(yè)
·屬性值為區(qū)間灰數(shù)和自然語(yǔ)言的混合型灰色多屬性決策方法 第69-78頁(yè)
·引言 第69-70頁(yè)
·問題的描述 第70頁(yè)
·問題的解決 第70-74頁(yè)
·實(shí)例分析 第74-78頁(yè)
·決策者權(quán)重完全已知的混合型灰色多屬性群決策方法 第78-85頁(yè)
·問題的提出 第78-79頁(yè)
·混合型灰色多屬性群決策的求解過程 第79-81頁(yè)
·實(shí)例分析 第81-85頁(yè)
·屬性值為區(qū)間灰數(shù)和不確定自然語(yǔ)言的混合型灰色多屬性決策方法 第85-93頁(yè)
·問題的提出 第85-86頁(yè)
·問題的求解 第86-90頁(yè)
·算例分析 第90-93頁(yè)
·小結(jié) 第93-94頁(yè)
第6章 屬性權(quán)重部分已知的混合型灰色多屬性決策方法研究 第94-104頁(yè)
·屬性值為區(qū)間灰數(shù)與自然語(yǔ)言的多屬性決策的證據(jù)推理算法 第94-99頁(yè)
·決策方法 第94-98頁(yè)
·實(shí)例分析 第98-99頁(yè)
·屬性值為區(qū)間灰數(shù)與不確定自然語(yǔ)言的多屬性決策的證據(jù)推理算法 第99-103頁(yè)
·決策方法 第100-102頁(yè)
·實(shí)例分析 第102-103頁(yè)
·小結(jié) 第103-104頁(yè)
第7章 屬性權(quán)重完全未知的混合型灰色多屬性決策方法研究 第104-110頁(yè)
·屬性權(quán)重完全已知的混合型灰色多屬性決策的VIKOR 方法原理 第104-106頁(yè)
·屬性權(quán)重完全未知的混合型灰色多屬性決策的VIKOR 方法 第106-109頁(yè)
·決策方法 第106-107頁(yè)
·實(shí)例分析 第107-109頁(yè)
·小結(jié) 第109-110頁(yè)
第8章 結(jié)論與展望 第110-114頁(yè)
·論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn) 第110-112頁(yè)
·展望 第112-114頁(yè)
參考文獻(xiàn) 第114-125頁(yè)
致謝 第125-126頁(yè)
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 第126-127頁(yè)
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