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模糊多属性决策方法及其在制造业中的应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 引言第10-28页
   ·论文研究的背景与意义第10-16页
   ·制造业中决策方法的研究现状第16-26页
     ·基于直觉模糊数排序的运作管理决策方法第17-21页
     ·基于广义直觉模糊数的运作管理决策方法第21-22页
     ·含未知权重信息的运作管理决策方法第22-23页
     ·基于模糊TOPSIS方法的运作管理决策方法第23-24页
     ·运作管理中的模糊决策属性约简第24-25页
     ·基于模糊变量排序的运作管理决策方法第25-26页
   ·论文的主要研究工作第26-28页
第2章 直觉模糊数结构、排序方法及其应用第28-72页
   ·本章引论第28-29页
   ·直觉模糊数的整体结构研究第29-36页
   ·基于优化模型的直觉模糊数排序方法第36-47页
     ·现有直觉模糊数排序方法简介第36-37页
     ·基于优化模型的IFN排序方法第37-44页
     ·基于优化模型的区间值直觉模糊数排序方法第44-47页
   ·基于多次投票模型的直觉模糊数排序方法第47-53页
     ·基于多次投票模型简介第47-48页
     ·无记忆多次投票排序方法及其应用第48-53页
   ·广义直觉模糊数及其在决策中的应用第53-72页
     ·三角直觉模糊数研究分析第53-55页
     ·广义直觉模糊数及其应用第55-64页
     ·区间值模糊集概念和运算规则第64-66页
     ·广义区间值直觉模糊数及其在决策中的应用第66-72页
第3章 基于决策者态度定权方法及其应用第72-115页
   ·本章引论第72-73页
   ·基于相关系数和优化模型的定权方法及应用第73-88页
     ·基于距离的定权优化模型第73-80页
     ·基于相关系数的定权优化模型第80-88页
   ·IVIFS环境下基于态度模型的定权方法及应用第88-103页
   ·不同置信水平下的程度化态度模型第103-108页
   ·基于认知不协调原理的决策方法第108-115页
第4章 模糊TOPSIS方法的改进及其应用第115-147页
   ·本章引论第115-118页
   ·在实数与单点模糊集环境下的TOPSIS方法及其应用第118-120页
   ·三角模糊数环境下TOPSIS方法的改进及应用第120-137页
     ·模糊TOPSIS方法区分性能分析第121-127页
     ·改进的模糊TOPSIS方法第127-132页
     ·改进的TOPSIS方法在工位评估中的应用第132-137页
   ·直觉模糊环境下改进的TOPSIS方法及应用第137-147页
     ·基于IFS改进的TOPSIS方法第138-142页
     ·改进的TOPSIS方法在工位评估中的应用第142-143页
     ·基于区间值直觉模糊集TOPSIS方法的改进第143-147页
第5章 模糊多属性决策属性约简及其应用第147-182页
   ·本章引论第147-148页
   ·模糊决策中属性约简方法及其应用第148-171页
     ·模糊决策中的属性约简理论与方法第151-162页
     ·模糊属性约简在集装箱港口堆场选择中的应用第162-166页
     ·基于语言值和 IFS 的决策问题属性约简第166-171页
   ·群决策中专家评价及其应用第171-177页
     ·群决策中专家评价的研究第171-176页
     ·专家选择方法在港口集装箱堆场选择中的应用第176-177页
   ·广义粗糙集同点集拓扑的对应关系研究第177-182页
第6章 基于可信性分布与模糊变量的决策方法第182-201页
   ·本章引论第182-185页
   ·三类模糊优势模型及其应用第185-194页
     ·模糊变量的排序方法分析第185-187页
     ·三类模糊优势模型及其应用第187-194页
   ·新的模糊变量距离及其应用第194-197页
   ·直觉模糊变量及其应用第197-201页
第7章 结论与展望第201-204页
   ·论文的主要贡献第201-202页
   ·后续研究展望第202-204页
参考文献第204-213页
致谢第213-215页
附录 A 无记忆性多次投票模型部分代码第215-217页
 A.1 函数 REVOTE(A,B,C,N)第215-216页
 A.2 函数 DISTANCE(A,B,C,N)第216-217页
附录 B 属性约简部分代码第217-225页
 B.1 函数 TOPSIS(NDATA)第217-219页
 B.2 函数 CONTAINMENT(A,B)第219-220页
 B.3 函数 TREE(A,N)第220-222页
 B.4 函数 EXPERT(A,N)第222-225页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第225页

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