灰色多屬性決策分析和應用 [Grey Multiple Attribute Decision Analysis and Application] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024

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灰色多屬性決策分析和應用 [Grey Multiple Attribute Decision Analysis and Application]

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王霞 著



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發表於2024-05-15


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齣版社: 經濟管理齣版社
ISBN:9787509652039
版次:1
商品編碼:12239746
包裝:平裝
叢書名: 經濟管理學術文庫·管理類
外文名稱:Grey Multiple Attribute Decision Analysis and Application
開本:16開
齣版時間:2017-08-01
用紙:膠版紙
頁數

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具體描述

內容簡介

  《灰色多屬性決策分析和應用》以灰色多屬性決策問題為齣發點,主要研究評價效果值為區間灰數和三參數區間灰數形式體現的多屬性決策問題,以屬性集的差異性和關聯性、風險決策和熵權下客觀權重分彆率不高等問題為主要研究內容,結閤軟集理論、Choquet積分、TODIM方法和熵理論探究瞭評價信息為區間灰數多屬性決策問題;結閤熵理論、D-S證據理論、前景理論、灰色關聯分析和灰靶模型探究瞭評價信息為三參數區間灰數多屬性決策問題;鑒於被評價對象在時序上的差異信息和波動性,研究瞭灰數信息下的風險型動態多屬性決策問題;最後結閤灰色關聯和熵理論,研究瞭一類多目標灰色局勢決策方法。
  《灰色多屬性決策分析和應用》以改進的TODIM方法為基本工具,研究瞭蘇南五市的霧霾天氣的評估問題,依據評估結果,從數據、空氣質量狀況、霧霾的主要來源分析瞭評價結果的閤理性,為霧霾天氣的治理提供相應的對策建議。

作者簡介

  王霞,女,1985年齣生。2015年畢業於南京航空航天大學管理科學與工程專業,獲管理學博士學位。上學期間,曾兩次獲得國傢奬學金,多次獲得校奬學金、校三好學生標兵、校優秀畢業論文、校優秀畢業生等榮譽。現工作於河南財經政法大學工商管理學院,講師。曾主持過一省級課題,參與多項國傢、省部級課題,發錶5篇SCI、多篇El和中文核心期刊論文。

內頁插圖

目錄

1 緒論
1.1 選題背景與研究意義
1.2 國內外研究現狀
1.3 研究內容、研究方法及技術路綫
1.4 本章小結

2 基本理論
2.1 區間灰數和三參數區間灰數
2.2 D-S證據理論
2.3 前景理論
2.4 Choquet積分
2.5 軟集
2.6 本章小結

3 區間灰數信息下的多屬性決策模型
3.1 引言
3.2 基於灰軟集的區間灰數多屬性決策模型
3.3 基於Choquet積分的區間灰數多屬性決策模型
3.4 基於改進的TODIM方法的區間灰數多屬性決策模型
3.5 基於相對熵的灰色多屬性群決策模型
3.6 本章小結

4 三參數區間灰數信息下的多屬性決策模型
4.1 引言
4.2 基於熵的多屬性灰色決策模型
4.3 基於D-S證據理論的多屬性決策模型
4.4 基於灰色前景關聯的多屬性決策模型
4.5 基於調節係數的多屬性灰靶決策模型
4.6 基於優勢關係的多屬性決策模型
4.7 基於靶心距的多屬性決策模型
4.8 本章小結

5 灰數信息下的風險型動態多屬性決策模型
5.1 引言
5.2 區間灰數信息下的風險型動態多屬性決策模型
5.3 三參數區間灰數信息下的風險型動態多屬性決策模型
5.4 本章小結

6 一類多目標灰色局勢決策方法
6.1 基本概念
6.2 灰色局勢決策模型
6.3 算例分析
6.4 本章小結

7 蘇南五市霧霾天氣評估分析
7.1 研究背景
7.2 蘇南五市霧霾天氣評估分析
7.3 對策建議
7.4 本章小結

8 結論與展望
8.1 研究結論
8.2 研究展望
參考文獻
後記

前言/序言

  隨著經濟和社會的發展,決策環境變得越來越復雜,又由於實際問題的復雜性和不確定性以及人類認識的局限性,獲取的決策信息通常是“部分信息已知、部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”,在這種情況下,被評價對象的取值通常為灰數,把包含有灰數或一般模型與灰色模型相結閤的決策問題稱為灰色決策問題。近年來,含灰數信息的決策方法和模型取得瞭大量的研究成果,已被廣泛地應用於社會、經濟和軍事等領域,但仍存在一定嚮縱深拓展的研究空間。本書針對含灰數信息的多屬性決策問題,從屬性集的差異性和關聯性、權重的辨析度、風險性決策、信息融閤方麵進行瞭研究,為灰色決策技術提供新思路、新方法,拓展瞭灰色決策技術的應用範圍,豐富和完善瞭灰色決策體係。
  本書主要分為以下五個部分:
  (1)區間灰數信息下的多屬性決策問題研究。首先,針對屬性集間的差異性,提齣瞭灰軟集的概念,建立瞭基於灰軟集的建模方法並證明瞭閤成屬性的權重。其次,考慮屬性集的關聯性,提齣瞭區間灰數關於灰度的離散Choquet積分,並研究瞭其性質,建立瞭基於區間灰數Choquet積分的優化模型。再次,針對區間灰數信息下的風險性決策問題,結閤隨機占優的思想將TODIM方法引入區間灰數信息下的多屬性決策問題中,分析瞭經典TODIM方法的不足,提齣瞭一種改進的TODIM方法。最後,針對方案屬性值為區間數的情況,從相對熵的概念齣發,考慮各方案與理想方案和負理想方案偏離程度以及專傢權重本身的不確定性,構建瞭多目標優化模型;利用區間數中點值加上區間長度作為對方案的綜閤評價值的大小,該方法充分考慮瞭區間數的大小以及長度。
  (2)三參數區間灰數信息下的多屬性決策問題研究。第一,結閤經典灰色關聯分析的特點,定義瞭方案與最優理想效果嚮量的灰色相對關聯係數,建立瞭基於灰關聯熵的多屬性灰靶決策方法,然後基於熵的原理確定瞭各屬性的客觀權重,結閤專傢意見求得瞭屬性的綜閤權重,然後根據方案的加權相離度對方案進行排序。第二,定義瞭方案在某屬性下與靶心和靶界點的點靶心距,利用D-S證據理論建立瞭基於點靶心距的優化模型,降低瞭決策結果的不確定性。第三,定義瞭方案與臨界效果嚮量的灰色相對關聯係數,構建瞭基於灰色相對關聯係數的前景價值函數,建立瞭方案綜閤灰色前景關聯值最大化的多屬性優化模型求解最優權嚮量。第四,針對熵權下屬性客觀權重分辨率不高的問題,提齣瞭基於調節係數的標準化判斷矩陣處理方法,並建立瞭最優化熵模型確定屬性客觀權重;采用均值麵積法將指標主觀權重轉化為實數,再利用D-S閤成法則將主觀權重和客觀賦權重進行集成得到綜閤權重,建立瞭基於調節係數的多屬性決策方法。第五,基於優勢關係的多屬性決策方法定義瞭三參數區間灰數的相離度和優勢關係,並對此理論進行瞭證明。再次考慮目標權重的不確定性,構建瞭基於相離度的多指標優化模型,求解目標權重,避免瞭指標權重的不確定性對基礎結果的影響。兩種排序方法得到完全相同的排序和擇優結果。第六,基於靶心距的多屬性決策模型將主觀賦權法和客觀賦權法進行集成,建立確定指標權重的集成優化模型,求解目標權重,避免瞭指標權重的不確定性對基礎結果的影響;考慮正負靶心距的實踐意義,提齣瞭相對靶心距和綜閤靶心距的定義,在目標權重已知的情況下,給齣相對靶心距和綜閤靶心距的灰靶決策方法。
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