發(fā)布時間：2020-09-24 08:55

　　 因現(xiàn)實世界的復(fù)雜性和不確定性,專家在進行決策的過程中常常會選擇用語言型的短語來表示對某方案的偏好度.語言型多屬性決策和群決策是現(xiàn)代決策理論和決策系統(tǒng)的重要組成部分,在決策領(lǐng)域占據(jù)越來越重要的地位,對處理現(xiàn)實世界的復(fù)雜性和多變性具有重要的意義和作用,引起了國內(nèi)外學(xué)者和專家的廣泛關(guān)注.本文以語言型Z-Number為主線,重點研究了猶豫不確定語言型Z-Number(HULZN)和猶豫區(qū)間Pythagorean語言型Z-Number(HIPLZN)算子,距離公式和熵測度,以及兩種環(huán)境下的不確定多屬性群決策的問題.本文一共分為三個部分,具體工作如下:第一部分,介紹了語言型術(shù)語集合的概念,并基于語言尺度函數(shù)的性質(zhì)提出了兩種新型語言尺度函數(shù).介紹了不確定語言型變量的概念,并基于新型語言尺度函數(shù)定義了不確定語言型變量的幾種算子公式.第二部分,研究了猶豫不確定語言型Z-Number(HULZN)的距離測度,排序值以及熵測度,構(gòu)建以HULZN為信息環(huán)境的多屬性群決策模型.首先介紹了基于不確定語言型變量的HULZN的概念,基于提出的語言尺度函數(shù)定義了HULZN的算子.針對不同HULZNs中可靠性度量集合元素個數(shù)可能不同而出現(xiàn)的距離算法問題,提出基于有決策者風(fēng)險態(tài)度的HULZNs新型距離公式,并基于新型距離公式定義了HULZN排序值公式度量HULZNs之間的優(yōu)劣性.然后定義了HULZN模糊性度量,猶豫性度量和區(qū)間性度量等三種不確定性度量公式,并基于此三種不確定度量提出HULZN熵公式度量HULZN自身的不確定性.在以HULZN為信息環(huán)境下的多屬性群決策問題中,構(gòu)造基于專家排序值矩陣與專家平均排序值矩陣差絕對值最小化的最優(yōu)專家權(quán)重求解模型求最優(yōu)專家權(quán)重,其次構(gòu)造排序值減熵最大化的最優(yōu)模型求屬性權(quán)重,并利用加權(quán)算術(shù)平均(WAA)算子集結(jié)各方案各屬性下排序值和屬性值得到綜合排序值然后進行方案排序.最后,利用一個實例驗證該方法的可行性和有效性,并將文中所提方法得出的排序結(jié)果與已存在的結(jié)果進行比較,分析本節(jié)所提方法的優(yōu)點.第三部分,基于區(qū)間Pythagorean語言型模糊集(IPLFS)提出猶豫區(qū)間Pythagorean語言型Z-Number(HIPLZN)的概念,提出了猶豫區(qū)間Pythagorean語言型多屬性群決策模型.首先介紹了直覺語言型模糊集(ILFS),區(qū)間直覺語言型模糊集(IILFS)的概念和算子.基于IILFS提出猶豫區(qū)間直覺語言型Z-Number(HIILZN)的概念,并利用語言尺度函數(shù)定義H-IILZN的幾種算子.在HIILZN基礎(chǔ)上進行拓展,提出了HIPLZN的概念,并利用語言尺度函數(shù)定義HIPLZN的幾種算子,并探索了HIPLZN一些算子的性質(zhì).針對不同HIPLZNs中可靠性度量集合元素個數(shù)可能不同出現(xiàn)的距離算法問題,提出有決策者風(fēng)險態(tài)度的HIPLZNs距離公式,然后提出HIPLZN熵公式度量HIPLZN的不確定性.在以HIPLZN為信息環(huán)境下的多屬性群決策問題中,構(gòu)造專家決策矩陣之間的距離相似度除以熵最大化的最優(yōu)模型求最優(yōu)專家權(quán)重,其次構(gòu)造與每個屬性下正理想相似度除以熵最大化的最優(yōu)模型求屬性權(quán)重,并得到方案的排序.最后,利用一個例子驗證該方法的可行性和有效性。
【學(xué)位單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：C934
【部分圖文】：

＝１．逡逑故性質(zhì)２．３得證，同理亦可證明語言尺度函數(shù)Ｆ２＊（ａ）也滿足以上三個性質(zhì)．逡逑假設(shè)ｍ邋＝邋５，邋ａ邋＝邋０．１，盧＝１．２，邋ＬＳＦ１，ＬＳＦ２圖像如圖２．１邋所示：逡逑７逡逑

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本文編號：2825533