摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
主要符号 | 第16-17页 |
1 绪论 | 第17-26页 |
1.1 研究背景与意义 | 第17-19页 |
1.2 国内外相关研究进展 | 第19-23页 |
1.2.1 多因素决策的研究历程 | 第19-20页 |
1.2.2 二型模糊集及其应用 | 第20-23页 |
1.2.3 有待研究的问题 | 第23页 |
1.3 本文主要研究内容 | 第23-26页 |
2 预备知识 | 第26-36页 |
2.1 模糊集 | 第26-31页 |
2.1.1 一型模糊集 | 第26-29页 |
2.1.2 二型模糊集 | 第29-31页 |
2.2 因素空间理论 | 第31-36页 |
3 基于二型模糊集的单层多因素决策 | 第36-57页 |
3.1 引言 | 第36页 |
3.2 基于二型模糊集的单层多因素决策方法 | 第36-48页 |
3.2.1 基于二型模糊集的概念外延表示 | 第36-41页 |
3.2.2 基于二型模糊集的单层多因素决策模型 | 第41-44页 |
3.2.3 基于二型模糊集的单层多因素决策理论分析 | 第44-48页 |
3.3 应用举例 | 第48-56页 |
3.3.1 方案优选问题 | 第48-53页 |
3.3.2 服装评选问题 | 第53-56页 |
3.4 本章小结 | 第56-57页 |
4 多因素决策的权重估计 | 第57-74页 |
4.1 引言 | 第57页 |
4.2 判断矩阵 | 第57-61页 |
4.2.1 判断矩阵的一致性 | 第58-60页 |
4.2.2 基于判断矩阵的权重估计 | 第60-61页 |
4.3 基于模糊判断矩阵的权重估计 | 第61-64页 |
4.3.1 模糊最小二乘法 | 第62-63页 |
4.3.2 模糊AHP程度分析法 | 第63-64页 |
4.4 基于模糊数内心的权重估计方法 | 第64-68页 |
4.4.1 三角模糊数的内心 | 第64-66页 |
4.4.2 模糊判断矩阵的一致性 | 第66-67页 |
4.4.3 模糊内心程度分析法 | 第67-68页 |
4.5 应用举例 | 第68-72页 |
4.6 算法复杂度分析 | 第72-73页 |
4.7 本章小结 | 第73-74页 |
5 基于二型模糊集的分层多因素决策 | 第74-102页 |
5.1 引言 | 第74页 |
5.2 问题描述 | 第74-75页 |
5.3 因素的分层结构 | 第75-77页 |
5.4 基于二型模糊集的分层多因素决策方法 | 第77-84页 |
5.4.1 基于二型模糊集的分层多因素决策模型 | 第77-79页 |
5.4.2 分层多因素决策的理论分析 | 第79-84页 |
5.4.2.1 单因素评价矩阵 | 第81页 |
5.4.2.2 因素权重估计 | 第81-83页 |
5.4.2.3 分层多因素决策一般模型 | 第83-84页 |
5.5 案例分析 | 第84-101页 |
5.5.1 教师教学评估 | 第84-94页 |
5.5.2 分析结果 | 第94-101页 |
5.6 本章小结 | 第101-102页 |
6 基于区间二型模糊集的多属性群决策 | 第102-127页 |
6.1 引言 | 第102页 |
6.2 文献中的区间二型模糊集运算规则及排序方法 | 第102-107页 |
6.2.1 Chen和Lee的运算规则 | 第102-104页 |
6.2.2 几种常用的区间二型模糊集排序方法 | 第104-107页 |
6.3 新的区间二型模糊集运算规则 | 第107-109页 |
6.4 基于模糊集内心的排序方法 | 第109-118页 |
6.4.1 与其他方法排序结果比较 | 第113-115页 |
6.4.2 均衡因子定性分析 | 第115页 |
6.4.3 与其他排序方法比较 | 第115-118页 |
6.5 应用举例 | 第118-126页 |
6.5.1 基于区间二型模糊集的多属性群决策方法 | 第119-122页 |
6.5.2 应用示例 | 第122-126页 |
6.6 本章小结 | 第126-127页 |
7 结论与展望 | 第127-131页 |
7.1 结论 | 第127-128页 |
7.2 创新点 | 第128页 |
7.3 展望 | 第128-131页 |
参考文献 | 第131-139页 |
攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第139-141页 |
致谢 | 第141-143页 |
作者简介 | 第143页 |