一类偏好解聚的非线性多准则分类决策方法研究
| 第一章 概述 | 第1-19页 |
| 1．1 引言 | 第8-9页 |
| 1．1．1 本文研究的背景 | 第8-9页 |
| 1．1．2 研究的目的与意义 | 第9页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第9-17页 |
| 1．2．1 多准则决策的发展 | 第9-16页 |
| 1．2．2 多准则决策的类型 | 第16-17页 |
| 1．3 研究内容 | 第17页 |
| 1．3．1 研究思路 | 第17页 |
| 1．3．2 主要内容 | 第17页 |
| 1．4 本文结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 多准则分类决策方法 | 第19-26页 |
| 2．1 偏好聚合法 | 第19-24页 |
| 2．1．1 MAUT方法 | 第19-20页 |
| 2．1．2 ELECTRE方法 | 第20-22页 |
| 2．1．3 PROMETHEE方法 | 第22-24页 |
| 2．2 偏好解聚法 | 第24-26页 |
| 第三章 偏好解聚的非线性多准则层次分类方法 | 第26-38页 |
| 3．1 多准则分类决策问题描述 | 第26-28页 |
| 3．2 方法的基本思路 | 第28-30页 |
| 3．3 非线性偏好函数的确定 | 第30-31页 |
| 3．4 非线性偏好聚合函数的确定 | 第31-33页 |
| 3．5 信息不完全下权系数的定义 | 第33-34页 |
| 3．6 多准则分类决策优化模型的构建 | 第34-35页 |
| 3．7 最优解的灵敏度分析 | 第35-36页 |
| 3．8 方案的分类和决策过程 | 第36-38页 |
| 第四章 基于进化策略的多准则分类模型求解算法 | 第38-47页 |
| 4．1 进化策略简介 | 第38-39页 |
| 4．2 基于进化策略的模型求解算法 | 第39-40页 |
| 4．3 算法主要构成技术 | 第40-44页 |
| 4．3．1 进化个体的结构 | 第40-41页 |
| 4．3．2 初始化群体 | 第41页 |
| 4．3．3 重组操作 | 第41-42页 |
| 4．3．4 变异操作 | 第42页 |
| 4．3．5 约束条件的处理 | 第42-43页 |
| 4．3．6 适应度评价 | 第43页 |
| 4．3．7 选择操作 | 第43-44页 |
| 4．4 算法的收敛性分析 | 第44-47页 |
| 第五章 多准则层次分类决策系统的设计与实现 | 第47-65页 |
| 5．1 开发动因和开发工具 | 第47-49页 |
| 5．1．1 开发动因 | 第47页 |
| 5．1．2 开发工具的选择 | 第47-49页 |
| 5．2 系统运行机制 | 第49-52页 |
| 5．2．1 程序工作原理 | 第49-50页 |
| 5．2．2 MFC编程 | 第50-51页 |
| 5．2．3 消息循环与输入 | 第51-52页 |
| 5．3 多准则层次分类决策系统的设计框架 | 第52-59页 |
| 5．3．1 系统结构 | 第52-53页 |
| 5．3．2 系统主要功能分析 | 第53-59页 |
| 5．4 系统中的关键技术 | 第59-63页 |
| 5．4．1 数据结构 | 第59页 |
| 5．4．2 接口技术 | 第59-62页 |
| 5．4．3 实时动态图形显示 | 第62-63页 |
| 5．4．4 约束的编程处理 | 第63页 |
| 5．5 系统优点 | 第63-65页 |
| 第六章 算例分析 | 第65-74页 |
| 结束语 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-83页 |
| 附录 | 第83-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第92页 |
