基于模糊α-邻域算子的模糊粗糙集模型在多准则决策中的应用

发布时间：2023-03-19 09:19

　　本文的研究重点是利用基于模糊α-邻域算子的模糊粗糙集模型和传统的决策思路建立实数值信息系统和Wu-Leung多尺度信息系统上的排序决策方法.具体研究内容如下:(1)改进Ma提出的不满足自反性的模糊邻域算子,提出一种新的自反模糊α-邻域算子.同时,使用该算子构造新的模糊粗糙集模型,并研究相关性质.随后,基于实数值信息系统,利用PROMETHEE方法的基本思想,结合直觉模糊数的减法、排序函数和亲密系数构造三种不同的排序决策方案.最后,通过数值分析、比较分析、斯皮尔曼等级相关分析和实验分析说明三种排序决策方案的有效性和优越性.(2)从多专家群决策的角度,结合TOPSIS和COPRAS方法的思想提出Wu-Leung多尺度信息系统上的群决策方法.然后,分别使用能够构成多专家群决策信息系统和Wu-Leung多尺度信息系统的两个数值实例来检测方法的有效性.对比分析和实验分析说明方法的优越性.最后,从四个角度讨论Wu-Leung多尺度信息系统上的群决策和多专家群决策之间的联系.

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 前言
    1.2 主要研究内容
    1.3 预备知识
第二章 基于模糊α-邻域算子的模糊粗糙集模型及多准则决策
    2.1 引言
    2.2 基于模糊α-邻域算子的模糊粗糙集模型
    2.3 基于模糊粗糙集模型的多准则决策方法
    2.4 数值分析、比较分析和实验分析
    2.5 本章小结
第三章 基于模糊α -邻域算子的Wu-Leung多尺度信息系统上的群决策
    3.1 引言
    3.2 Wu-Leung多尺度信息系统上的群决策
    3.3 Wu-Leung多尺度信息系统上的数值分析和实验分析
    3.4 多专家群决策信息系统上的数值分析、比较分析和实验分析
    3.5 多专家群决策与Wu-Leung多尺度信息系统上的群决策之间的联系
    3.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间的研究成果、参加学术会议及获奖
致谢



本文编号：3764993