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2018-12-01 发行日期
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建立愿景满意度函数解决多属性决策问题

内容简介

复杂决策问题，常常是属性值包含多种数据形式的混合型多属性决策问题。在这一类决策问题中，考虑愿景可以提高决策的科学性和柔性，该领域研究主要基于前景价值函数，但是该函数不能很好的体现风险偏好、效用曲线随属性和愿景的变化而改变，也不适用于混合信息决策问题。所以，如何不统一信息模式，建立愿景满意度函数来体现风险偏好、效用曲线和愿景的相互影响有待解决。本专著旨在通过建立愿景满意度函数，解决考虑愿景的混合型多属性决策问题；扩展到考虑个体与协同愿景的情形；并考虑愿景合理性提出交互混合型多属性决策方法。主要特色在于：一是将愿景、属性得分、效用函数和风险偏好结合以构建愿景满意度函数，该函数可以根据属性、愿景、风险偏好的不同进行灵活组合，较好反映风险偏好对愿景满意度的影响；二是同时考虑单人愿景的合理区间和多人愿景的可接受偏差来设计调整愿景的交互算法。本研究将补充和完善考虑愿景的混合型多属性决策理论和方法。

目录

  • 封面
  • 版权页
  • 前言
  • 目录
  • 第1篇 理论基础
  • 第1章 多属性决策相关理论与方法
  • 1.1 多属性决策基本理论
  • 1.1.1 基本概念
  • 1.1.2 多属性决策的种类
  • 1.2 多属性决策的历史和发展现状
  • 1.2.1 多属性排序方法研究
  • 1.2.2 多属性群决策方法研究
  • 1.2.3 属性权重确定方法研究
  • 1.2.4 多属性决策的标准化方法
  • 1.3 本章小结
  • 参考文献
  • 第2章 考虑风险偏好和愿景的多属性决策理论与方法
  • 2.1 考虑风险偏好和愿景的多属性决策方法相关研究
  • 2.1.1 考虑决策者风险偏好的多属性决策方法相关研究
  • 2.1.2 考虑决策者愿景的多属性决策方法相关研究
  • 2.2 考虑风险偏好和愿景的多属性决策方法介绍
  • 2.2.1 期望效用理论
  • 2.2.2 前景理论
  • 2.2.3 累积前景理论
  • 2.3 本章小结
  • 参考文献
  • 第2篇 考虑风险偏好的多属性决策方法
  • 第3章 考虑决策者风险偏好的区间2型模糊多属性决策方法
  • 3.1 预备知识
  • 3.2 理论基础
  • 3.2.1 决策者风险偏好的度量
  • 3.2.2 梯形模糊数优先关系的可能度
  • 3.3 模型算法
  • 3.4 实例与对比分析
  • 3.4.1 实例分析
  • 3.4.2 算法对比分析
  • 3.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第4章 考虑风险偏好的IVTFS多属性群决策方法
  • 4.1 风险偏好的概念及度量的理论基础
  • 4.1.1 IVTFS的风险偏好概念
  • 4.1.2 风险偏好的度量方法
  • 4.2 建立模型
  • 4.2.1 基于区间值模糊集对TOPSIS扩展的方法
  • 4.2.2 考虑决策者风险偏好的IVFN群决策方法
  • 4.3 案例研究
  • 4.3.1 基于区间值模糊集对TOPSIS扩展方法的应用
  • 4.3.2 考虑决策者风险偏好的IVTFS群决策方法的应用
  • 4.3.3 算法对比
  • 4.4 本章小结
  • 参考文献
  • 第5章 考虑决策者风险偏好的区间直觉模糊多属性群决策方法
  • 5.1 预备知识
  • 5.1.1 区间直觉模糊集
  • 5.1.2 区间直觉模糊集成算子及渐进性
  • 5.2 模型建立
  • 5.2.1 问题描述
  • 5.2.2 关于每个属性决策者权重的确定
  • 5.2.3 基于交叉熵的不完全属性权重的确定
  • 5.2.4 算法流程
  • 5.3 实证分析
  • 5.4 对比分析
  • 5.4.1 对比分析1
  • 5.4.2 对比分析2
  • 5.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第6章 考虑风险偏好的熵可靠性属性约简决策模型
  • 6.1 预备知识和理论基础
  • 6.1.1 理论基础
  • 6.1.2 属性值为实数的属性约简原则和方法
  • 6.1.3 属性值为区间数的属性约简原则和方法
  • 6.2 建立模型
  • 6.2.1 基于优势关系的风险偏好与属性约简决策模型
  • 6.2.2 考虑风险偏好的熵可靠性属性约简决策模型
  • 6.3 案例分析：供应链合作伙伴选择
  • 6.3.1 问题描述
  • 6.3.2 属性值为实数的供应链合作伙伴选择的多属性决策问题
  • 6.3.3 属性值为区间数的供应链合作伙伴选择的多属性决策问题
  • 6.3.4 方法对比分析
  • 6.4 本章小结
  • 参考文献
  • 第3篇 考虑愿景的多属性决策方法
  • 第7章 考虑愿景的动态多属性群决策共识模型
  • 7.1 预备知识
  • 7.1.1 经典的多属性群决策问题
  • 7.1.2 愿景水平
  • 7.2 问题说明
  • 7.3 考虑愿景的复杂动态多属性群决策共识模型
  • 7.3.1 选择过程
  • 7.3.2 共识过程
  • 7.3.3 共识达成模型的算法
  • 7.4 实例分析
  • 7.4.1 问题描述
  • 7.4.2 模型应用
  • 7.4.3 比较分析
  • 7.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第8章 基于愿景效用函数的区间直觉模糊多属性决策方法
  • 8.1 研究背景及意义
  • 8.1.1 研究背景
  • 8.1.2 研究意义
  • 8.2 国内外研究现状
  • 8.2.1 区间直觉模糊集研究现状
  • 8.2.2 权重确定方法研究现状
  • 8.2.3 考虑愿景决策方法研究现状
  • 8.2.4 研究现状评述
  • 8.3 理论基础与相关方法介绍
  • 8.3.1 区间直觉模糊集
  • 8.3.2 区间直觉模糊集的两种决策方法
  • 8.4 基于区间直觉模糊多属性决策方法模型
  • 8.4.1 问题描述
  • 8.4.2 权重确定
  • 8.4.3 愿景满意度函数构建
  • 8.4.4 算法流程
  • 8.5 案例分析
  • 8.5.1 案例背景
  • 8.5.2 选择可替代燃料汽车的决策标准
  • 8.5.3 实例应用分析
  • 8.5.4 对比分析
  • 8.5.5 进一步讨论
  • 8.6 本章小结
  • 参考文献
  • 第9章 考虑愿景的混合多属性决策方法
  • 9.1 绪论
  • 9.1.1 研究背景及意义
  • 9.1.2 国内外研究现状
  • 9.2 相关概念及理论基础
  • 9.2.1 区间直觉模糊集
  • 9.2.2 区间数
  • 9.2.3 决策者愿景
  • 9.2.4 PSO算法
  • 9.3 模型建立
  • 9.3.1 问题描述
  • 9.3.2 指标值的标准化
  • 9.3.3 愿景的精确化和标准化
  • 9.3.4 指标权重的确定
  • 9.3.5 考虑愿景的混合多属性排序方法
  • 9.4 案例分析
  • 9.4.1 案例背景
  • 9.4.2 影响因素
  • 9.4.3 考虑愿景的混合多属性决策方法
  • 9.4.4 对比分析
  • 9.5 本章小结
  • 参考文献
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出版方

电子工业出版社

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