摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
目录 | 第9-12页 |
第一章 绪论 | 第12-21页 |
·引言 | 第12-13页 |
·研究背景 | 第13-16页 |
·研究目的与意义 | 第16-17页 |
·研究内容 | 第17-20页 |
·论文主要创新点 | 第20-21页 |
第二章 相关文献评述 | 第21-33页 |
·引言 | 第21-22页 |
·不确定理论与不确定信息决策方法 | 第22-24页 |
·基于粗糙集的多属性决策与群决策研究现状 | 第24-26页 |
·基于粗糙集的多属性决策方法 | 第24-25页 |
·基于粗糙集的群决策方法 | 第25-26页 |
·随机多属性群决策方法研究进展 | 第26-29页 |
·贝叶斯决策理论与方法研究进展 | 第29-31页 |
·复杂大群体决策方法研究进展 | 第31-32页 |
·本章小结 | 第32-33页 |
第三章 基于可变精度粗糙集的群体分类决策方法 | 第33-46页 |
·引言 | 第33-34页 |
·可变精度粗糙集与多决策表分析 | 第34-40页 |
·可变精度粗糙集 | 第34-35页 |
·分类模式 | 第35-36页 |
·基于粗糙关系函数的可变精度粗糙集 | 第36-37页 |
·多决策表分析 | 第37-40页 |
·群体分类决策步骤 | 第40-41页 |
·算例分析与方法比较 | 第41-45页 |
·算例分析 | 第41-44页 |
·与规则合并方法的比较 | 第44-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
第四章 基于扩展优势关系粗糙集的群体分级决策方法 | 第46-59页 |
·引言 | 第46-48页 |
·基于优势关系的粗糙集模型 | 第48-50页 |
·面向群决策的扩展优势关系粗糙集 | 第50-53页 |
·群体分级决策步骤 | 第53页 |
·实例分析与方法比较 | 第53-58页 |
·实例分析 | 第53-56页 |
·方法比较 | 第56-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
第五章 群体随机偏好信息的贝叶斯集结与蒙特卡洛模拟方法 | 第59-75页 |
·引言 | 第59-60页 |
·问题描述及符号说明 | 第60页 |
·基于贝叶斯理论的分布集结模型 | 第60-64页 |
·基于随机模拟的多属性决策方案排序 | 第64-68页 |
·属性权重的表述和集结 | 第64-66页 |
·基于模拟的方案排序方法 | 第66-68页 |
·随机偏好多属性群决策步骤 | 第68-69页 |
·实例分析与方法比较 | 第69-74页 |
·实例分析 | 第69-72页 |
·方法比较 | 第72-74页 |
·本章小结 | 第74-75页 |
第六章 大群体决策中随机信息判断矩阵的贝叶斯集结方法 | 第75-91页 |
·引言 | 第75-76页 |
·问题描述 | 第76-77页 |
·基于贝叶斯理论的群体偏好集结方法 | 第77-81页 |
·确定性偏好的贝叶斯后验分布 | 第77-78页 |
·随机偏好后验分布的Gibbs抽样方法 | 第78-81页 |
·异构大群体的划分 | 第81-84页 |
·P.α问题子群体划分算法 | 第82页 |
·P.γ问题子群体划分算法 | 第82-83页 |
·基于偏好相似程度的划分算法 | 第83-84页 |
·随机偏好大群体决策方法与步骤 | 第84-85页 |
·实例分析与方法比较 | 第85-90页 |
·实例分析 | 第85-88页 |
·方法比较 | 第88-90页 |
·本章小结 | 第90-91页 |
第七章 实证研究:矿产资源竞争力评价群体决策 | 第91-110页 |
·引言 | 第91-92页 |
·问题背景 | 第92-93页 |
·矿产资源竞争力评价方法及步骤 | 第93-94页 |
·矿产资源竞争力评价群体决策过程 | 第94-109页 |
·矿产资源竞争力评价指标体系的建立 | 第94-95页 |
·指标权重确定 | 第95-98页 |
·矿产资源竞争力评价及排序 | 第98-108页 |
·结果分析与方法比较 | 第108-109页 |
·本章小结 | 第109-110页 |
第八章 结论与展望 | 第110-113页 |
·论文研究总结 | 第110-111页 |
·研究展望 | 第111-113页 |
参考文献 | 第113-125页 |
附录A 矿产资源竞争力评价指标权重调查问卷 | 第125-127页 |
附录B Matlab计算程序 | 第127-140页 |
致谢 | 第140-141页 |
攻读博士学位期间科研工作和完成的论文 | 第141-142页 |