| 第1章 绪论 | 第1-26页 |
| 1．1 引言 | 第13-14页 |
| 1．1．1 本文研究的背景 | 第13-14页 |
| 1．1．2 研究的目的和意义 | 第14页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第14-23页 |
| 1．2．1 多准则决策理论与方法的研究现状 | 第14-17页 |
| 1．2．2 准则权系数的确定方法及其不完全确定信息 | 第17-18页 |
| 1．2．3 信息不完全确定的MCDM方法的研究现状 | 第18-22页 |
| 1．2．4 多准则决策方法的应用 | 第22-23页 |
| 1．3 本文的逻辑结构及主要内容 | 第23-26页 |
| 第2章 准则权系数及其不完全确定信息 | 第26-33页 |
| 2．1 准则权系数 | 第26-27页 |
| 2．2 准则权系数的确定方法 | 第27-31页 |
| 2．3 准则权系数的不完全确定信息形式 | 第31-32页 |
| 2．4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 信息不完全确定的线性多准则决策方法 | 第33-77页 |
| 3．1 信息不完全确定的多准则决策的TOPSIS方法 | 第33-35页 |
| 3．1．1 信息不完全确定的多准则决策的TOPSIS方法原理 | 第33-34页 |
| 3．1．2 实例计算与分析 | 第34-35页 |
| 3．2 信息不完全确定的PROMETHEE方法 | 第35-42页 |
| 3．2．1 PROMETHEE方法及决策过程 | 第35-37页 |
| 3．2．2 信息不完全确定的PROMETHEE方法原理 | 第37-39页 |
| 3．2．3 实例计算与分析 | 第39-42页 |
| 3．3 信息不完全确定的多准则决策的优劣势排序方法 | 第42-47页 |
| 3．3．1 信息确定的多准则决策的优劣势排序方法 | 第42-44页 |
| 3．3．2 信息不完全确定的多准则决策问题的优劣势排序方法 | 第44-46页 |
| 3．3．3 实例计算与分析 | 第46-47页 |
| 3．4 信息不完全确定的UTA方法 | 第47-51页 |
| 3．4．1 信息不完全确定的UTA方法原理 | 第47-49页 |
| 3．4．2 实例与分析 | 第49-51页 |
| 3．5 信息不完全确定的ELECTRETILl方法 | 第51-60页 |
| 3．5．1 ELECTRETRI及其改进算法 | 第51-53页 |
| 3．5．2 信息不完全确定的ELECTRETRI方法 | 第53-57页 |
| 3．5．3 实例计算与分析 | 第57-60页 |
| 3．6 基于三元AHP的信息不完全确定的多准则决策方法 | 第60-65页 |
| 3．6．1 基于三元AHP的多准则决策方法 | 第60-62页 |
| 3．6．2 一种新的基于三元AHP的多准则决策方法 | 第62-63页 |
| 3．6．3 实例计算与分析 | 第63-65页 |
| 3．7 信息不完全确定的UTADIS方法 | 第65-69页 |
| 3．7．1 信息不完全确定的UTADIS方法原理 | 第65-67页 |
| 3．7．2 实例计算与分析 | 第67-69页 |
| 3．8 信息不完全确定的多准则层次分类方法 | 第69-73页 |
| 3．8．1 偏好关系的确定 | 第69-70页 |
| 3．8．2 信息不完全确定的多准则层次分类方法原理 | 第70-73页 |
| 3．8．3 实例计算与分析 | 第73页 |
| 3．9 基于类间离差优化的信息不完全确定的多准则分类方法 | 第73-76页 |
| 3．9．1 基于类间离差优化的信息不完全确定的多准则分类方法原理 | 第73-75页 |
| 3．9．2 实例计算与分析 | 第75-76页 |
| 3．10 本章小结 | 第76-77页 |
| 第4章 信息不完全确定的非线性多准则决策方法 | 第77-91页 |
| 4．1 具有多项式集成函数的信息不完全确定的多准则决策方法 | 第77-81页 |
| 4．1．1 分类阈值确定的多准则分类决策方法 | 第77-78页 |
| 4．1．2 分类阈值不确定的多准则分类决策方法 | 第78-80页 |
| 4．1．3 应用实例 | 第80-81页 |
| 4．2 有二次偏好聚合函数的多准则层次分类方法 | 第81-85页 |
| 4．2．1 偏好关系与一致性指标 | 第82页 |
| 4．2．2 信息不完全的多准则层次分类方法原理 | 第82-84页 |
| 4．2．3 应用实例 | 第84-85页 |
| 4．3 具有二次集成函数的信息不完全确定的多准则层次分类方法 | 第85-90页 |
| 4．3．1 优化模型的构建 | 第85-86页 |
| 4．3．2 模型的求解 | 第86-89页 |
| 4．3．3 最优解的灵敏度分析 | 第89页 |
| 4．3．4 应用实例 | 第89-90页 |
| 4．4 本章小结 | 第90-91页 |
| 第5章 信息不完全确定的Fuzzy多准则决策方法 | 第91-121页 |
| 5．1 模糊集理论 | 第91-96页 |
| 5．1．1 Fuzzy数 | 第91-93页 |
| 5．1．2 直觉模糊集与区间直觉模糊集 | 第93-96页 |
| 5．2 信息不完全确定的Fuzzy多准则决策的TOPSIS方法 | 第96-100页 |
| 5．2．1 信息不完全确定的Fuzzy多准则决策的TOPSIS方法原理 | 第96-98页 |
| 5．2．2 实例计算 | 第98-100页 |
| 5．3 信息不完全确定的Fuzzy多准则决策的规划方法 | 第100-102页 |
| 5．3．1 信息不完全确定的Fuzzy多准则决策的规划模型与方法 | 第100-101页 |
| 5．3．2 实例计算 | 第101-102页 |
| 5．4 信息不完全确定的Fuzzy多准则决策VIKOR方法 | 第102-106页 |
| 5．4．1 Fuzzy多准则决策VIKOR方法 | 第102-104页 |
| 5．4．2 信息不完全确定的Fuzzy多准则决策VIKOR方法 | 第104-106页 |
| 5．5 信息不完全确定的Fuzzy多准则决策的UTA方法 | 第106-111页 |
| 5．5．1 信息不完全确定的Fuzzy多准则决策的UTA方法原理 | 第106-110页 |
| 5．5．2 应用实例 | 第110-111页 |
| 5．6 信息不完全确定的直觉模糊多准则决策方法 | 第111-115页 |
| 5．6．1 多准则直觉模糊集决策方法 | 第111-112页 |
| 5．6．2 信息不完全确定的直觉模糊多准则决策的规划方法 | 第112-113页 |
| 5．6．3 信息不完全确定的直觉模糊多准则决策的TOPSIS方法 | 第113-114页 |
| 5．6．4 实例计算 | 第114-115页 |
| 5．7 信息不完全确定的区间直觉模糊多准则决策方法 | 第115-120页 |
| 5．7．1 多准则决策的区间直觉模糊集方法 | 第115-117页 |
| 5．7．2 信息不完全确定的区间直觉模糊集方法 | 第117-120页 |
| 5．8 本章小结 | 第120-121页 |
| 第6章 信息不完全确定的多准则多等级决策方法 | 第121-147页 |
| 6．1 基于证据推理的多准则多等级决策方法 | 第121-123页 |
| 6．2 基于证据推理的信息不完全确定的多准则多等级排序方法 | 第123-131页 |
| 6．2．1 信息不完全确定且无训练集的多准则多等级排序方法 | 第123-126页 |
| 6．2．2 信息不完全确定且有训练集的多准则多等级排序方法 | 第126-129页 |
| 6．2．3 实例计算 | 第129-131页 |
| 6．3 基于证据推理的信息不完全确定的区间多准则多等级排序方法 | 第131-134页 |
| 6．3．1 信息不完全确定的区间多准则多等级排序的规划方法 | 第131-132页 |
| 6．3．2 实例计算 | 第132-134页 |
| 6．4 基于证据推理的信息不完全确定的多准则多等级分类方法 | 第134-140页 |
| 6．4．1 信息不完全确定的多准则多等级分类决策的规划方法 | 第134-137页 |
| 6．4．2 信息不完全确定的多准则多等级分类决策的类间离差方法 | 第137-138页 |
| 6．4．3 实例计算 | 第138-140页 |
| 6．5 信息不完全确定的有偏好的多准则多等级决策方法 | 第140-146页 |
| 6．5．1 信息不完全确定的有偏好的多准则多等级决策方法原理 | 第141-143页 |
| 6．5．2 应用实例 | 第143-146页 |
| 6．6 本章小结 | 第146-147页 |
| 第7章 几类信息不完全确定的群体多准则决策方法 | 第147-188页 |
| 7．1 信息不完全确定的有偏好的群体决策方法 | 第147-161页 |
| 7．1．1 一种有优序的群体决策方法 | 第147-150页 |
| 7．1．2 偏好值为序数的群决策问题的最优分配方法 | 第150-153页 |
| 7．1．3 决策者权重信息不完全确定且偏好值为序数的群体决策方法 | 第153-157页 |
| 7．1．4 信息不完全确定且方案间有偏序关系的群体决策方法 | 第157-161页 |
| 7．2 有不同形式偏好信息的群体决策方法 | 第161-165页 |
| 7．2．1 不同形式的偏好信息 | 第162-163页 |
| 7．2．2 决策者权系数不完全确定的不同偏好信息集结的群体决策模型 | 第163-164页 |
| 7．2．3 算例分析 | 第164-165页 |
| 7．3 信息不完全确定的群体多准则决策的集成模型 | 第165-168页 |
| 7．3．1 准则权系数集成方法 | 第165-167页 |
| 7．3．2 群体效用集成方法 | 第167-168页 |
| 7．4 信息不完全确定的模糊群体多准则决策方法 | 第168-178页 |
| 7．4．1 信息不完全确定的模糊群体多准则决策方法原理 | 第169-172页 |
| 7．4．2 应用实例 | 第172-178页 |
| 7．5 信息不完全确定的群体多准则直觉模糊集决策方法 | 第178-183页 |
| 7．5．1 群体多准则决策的直觉模糊集方法 | 第178-179页 |
| 7．5．2 信息不完全确定的群体多准则直觉模糊集决策方法 | 第179-181页 |
| 7．5．3 应用实例 | 第181-183页 |
| 7．6 信息不完全确定的群体语言多准则决策方法 | 第183-187页 |
| 7．6．1 信息不完全确定的群体语言多准则决策方法原理 | 第183-186页 |
| 7．6．2 实例分析 | 第186-187页 |
| 7．7 本章小结 | 第187-188页 |
| 第8章 总结与展望 | 第188-191页 |
| 8．1 论文的主要工作和创新点 | 第188-189页 |
| 8．2 展望 | 第189-191页 |
| 参考文献 | 第191-219页 |
| 致谢 | 第219-220页 |
| 攻读博士学位期间科研及论文情况 | 第220-222页 |
| 1 科研情况 | 第220页 |
| 2 发表论文 | 第220-221页 |
| 3 录用待发表论文 | 第221-222页 |
