發(fā)布時間：2020-09-16 14:56

【摘要】：隨著管理決策任務的愈加困難和人們的信息交流愈加便利，越來越多的決策傾向于集思廣益的方式，群體決策逐漸成為決策問題中的焦點。在決策過程中，由于問題的復雜性和人們對問題認知的不確定性，往往導致決策專家無法準確的給出決策信息，因此就形成了不確定性決策問題。本文針對不確定性多屬性決策問題，給出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡推理的雙重信息決策方法。 為了貝葉斯網(wǎng)絡結構的構建，本文首先基于現(xiàn)有的接近關聯(lián)度模型的不足之處提出了一種新的絕對接近關聯(lián)度模型，分析了其計算公式和性質(zhì)，并用算例證明了其有效性和實用性，為貝葉斯網(wǎng)絡結構圖構建中確定專家權重提供了基礎。 針對由專家知識確定貝葉斯網(wǎng)絡結構時，當專家所給信息是直覺模糊數(shù)形式的網(wǎng)絡結構生成問題，為了確定各專家的權重，基于新的絕對接近關聯(lián)度模型定義了一種新的直覺模糊集關聯(lián)測度模型，研究了新關聯(lián)度的性質(zhì)，給出了確定專家權重的方法從而集結專家信息確定網(wǎng)絡結構，介紹了該網(wǎng)絡生成方法的詳細步驟。 網(wǎng)絡生成之后，針對一類不確定多屬性決策問題，即專家所給決策信息中有部分屬性的值不是唯一確定的，而是以一定的概率分布的。此時由于問題的復雜性和專家信息的不完全性，導致專家無法給出一些屬性值的概率分布。針對這類問題，提出了考慮雙重信息的基于貝葉斯網(wǎng)絡推理的決策方法。首先根據(jù)實際問題的貝葉斯網(wǎng)絡圖，推理出未知概率分布的屬性的概率分布，進而結合專家決策信息得到各專家下的方案的評價值，通過建立集結各專家對方案的評價值模型進而得到方案綜合評價值，從而得出決策結果。 最后，考慮了雙重不完全信息的多屬性決策問題，即當專家對不確定的屬性值概率分布有一定的偏好時，專家以不確定形式區(qū)間數(shù)形式給出了對屬性值概率分布的偏好，而貝葉斯網(wǎng)絡中部分節(jié)點的條件概率分布也是區(qū)間數(shù)形式時，提出了集結雙重不確定信息的貝葉斯網(wǎng)絡推理決策模型。首先根據(jù)專家決策信息計算了方案評價值所在范圍，再利用貝葉斯網(wǎng)絡推理出屬性值概率分布的數(shù)學表達式，進而得出方案評價值表達式，最后建立使得二者偏差最小的集結模型，最終得出方案的綜合評價信息，得到各方案間的優(yōu)劣排序。
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：C934
【圖文】：

比如，在某重大突發(fā)事件應急策略制定過程中，圖 1.1 說明由于涉及繁雜的推理分析、擁有的決策信息具有復雜性特點，決策問題要素（如方案及屬性，事件及發(fā)生概率等）的準確確定并非易事。若單純集結決策者偏好信息而不追究本源差異（如考慮因素是否全面，決策參數(shù)是否一致，推理是否合理等），重大決策問題情景下群體就很難達成共識，難以保證決策結果可靠性。從這個角度來看，群體信息集結與決策過程不單是決策者偏好信息的集結，更體現(xiàn)在推理基礎上的集結。

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本文編號：2819994