图书介绍

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双语言多准则决策方法
  • 杨恶恶著 著
  • 出版社: 北京:知识产权出版社
  • ISBN:9787513046121
  • 出版时间:2016
  • 标注页数:238页
  • 文件大小:21MB
  • 文件页数:250页
  • 主题词:决策方法-研究

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图书目录

0 绪论1

0.1 研究背景及意义1

0.1.1 研究背景1

0.1.2 研究目的及意义3

0.2 国内外研究现状4

0.2.1 语言变量与语言模型4

0.2.2 词计算与语言信息集结5

0.2.3 语言多准则决策9

0.3 研究内容和本书结构13

1 多准则决策预备知识15

1.1 多准则决策及其特点16

1.1.1 多准则决策的求解过程16

1.1.2 多准则评价17

1.1.3 价值判断19

1.2 多准则决策问题的要素20

1.2.1 决策单元和决策人20

1.2.2 目标集(准则体系)及其递阶结构20

1.2.3 属性集和代用属性20

1.2.4 决策形势22

1.2.5 决策规则23

1.2.6 非劣解与最佳调和解24

1.3 多准则决策的准备工作24

1.3.1 决策矩阵25

1.3.2 数据预处理26

1.3.3 方案筛选31

1.4 权重及其设定32

1.4.1 主观赋权法32

1.4.2 客观赋权法36

2 基于级别高关系的双语言多准则决策方法40

2.1 双语言变量及其相关概念41

2.1.1 语言变量41

2.1.2 双语言变量及其占优关系42

2.2 基于级别高关系的双语言多准则决策方法45

2.2.1 双语言信息下的级别高关系46

2.2.2 双语言多准则决策步骤48

2.2.3 算例50

2.3 级别高关系下的双语言多准则分组评级决策方法57

2.3.1 双语言多准则分组评级步骤58

2.3.2 实例分析61

2.4 本章小节与讨论65

3 基于语义占优的双语言多准则决策方法67

3.1 基础概念68

3.2 多准则语义占优规则76

3.2.1 关于序语义函数集的多准则语义占优规则76

3.2.2 关于负偏心语义函数集的多准则语义占优规则79

3.2.3 关于正偏心语义函数集的多准则语义占优规则83

3.2.4 关于向心语义函数集的多准则语义占优规则87

3.2.5 关于离心语义函数的多准则语义占优规则93

3.3 多准则语义占优关系的性质100

3.4 基于语义占优的双语言多准则决策过程103

3.5 算例105

3.5.1 序语义占优下的决策分析106

3.5.2 负/正偏心序语义占优下的决策分析108

3.5.3 向/离心序语义占优下的决策分析112

3.6 本章小节与讨论115

4 基于语义规划的双语言多准则决策方法119

4.1 语言变量所表达的不完全偏好信息120

4.1.1 语义结构中心对称120

4.1.2 语义结构负/正偏心124

4.2 基于语义规划的语言双语言多准则加权和法125

4.2.1 最大区分度语义指派125

4.2.2 最大区分度双语言多准则决策具体步骤128

4.2.3 算例129

4.3 基于语义规划的双语言TOPSIS140

4.3.1 利用最大离差法设定语义值141

4.3.2 双语言TOPSIS的具体决策步骤143

4.3.3 算例144

4.4 本章小节与讨论148

5 基于扩展语言运算的不确定权重双语言多准则决策150

5.1 基本概念150

5.2 不确定权重信息154

5.3 矩阵博弈不确定权重双语言多准则决策方法156

5.3.1 双人矩阵博弈157

5.3.2 基于矩阵博弈的权重设定158

5.3.3 算例161

5.4 离差最大化的不确定权重双语言多准则决策方法164

5.4.1 基于离差最大化权重设定164

5.4.2 算例165

5.5 本章小节与讨论166

6 基于直觉正态云的双语言多准则决策方法167

6.1 直觉正态云及其相关定义168

6.2 直觉正态云发生算法与大小比较174

6.2.1 直觉正态云发生算法174

6.2.2 基于蒙特卡洛模拟的直觉正态云的比较175

6.3 双语言变量模糊区间表示法176

6.4 基于蒙特卡洛模拟的直觉正态云双语言多准则决策方法177

6.5 算例180

6.6 本章小节与讨论185

7 双语言信息环境下的新能源公交车选型决策分析187

7.1 可选方案描述188

7.2 评价准则190

7.3 方案评价过程191

7.4 评价信息分析194

7.4.1 初步分组评级194

7.4.2 语义占优分析195

7.4.3 语义规划分析210

7.5 本章小节与讨论213

8 总结与展望214

8.1 研究的主要工作和创新点214

8.2 展望216

参考文献218

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