摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-17页 |
·引言 | 第10-11页 |
·本文研究的背景 | 第10-11页 |
·研究的目的与意义 | 第11页 |
·国内外研究现状 | 第11-15页 |
·研究内容 | 第15-16页 |
·研究思路 | 第15页 |
·主要内容 | 第15-16页 |
·本文逻辑结构 | 第16-17页 |
第二章 理论基础 | 第17-26页 |
·属性权重与不完全确定信息 | 第17-19页 |
·属性权重 | 第17-18页 |
·属性权重的确定方法 | 第18-19页 |
·属性权重的不完全确定信息形式 | 第19页 |
·属性值规范化 | 第19-20页 |
·属性的类型 | 第19-20页 |
·属性值规范化的方法 | 第20页 |
·随机支配 | 第20-23页 |
·随机支配的提出 | 第20-21页 |
·随机支配中概率分布的确定 | 第21-22页 |
·随机支配的类型 | 第22-23页 |
·加权的连续区间有序加权平均算子 | 第23-26页 |
·有序加权平均算子 | 第23-24页 |
·连续区间有序加权平均算子 | 第24页 |
·加权的连续区间有序加权平均算子 | 第24-26页 |
第三章 属性权重完全确定的随机多属性决策 | 第26-40页 |
·随机多属性决策的PROMETHEE II方法 | 第26-34页 |
·问题描述 | 第26页 |
·双阈值模型 | 第26-27页 |
·随机多属性决策的PROMETHEE II方法步骤 | 第27-28页 |
·实例分析 | 第28-34页 |
·基于证据推理的信息缺失的离散型随机多属性决策方法 | 第34-40页 |
·问题描述 | 第34-35页 |
·不完全信息集结的证据推理算法 | 第35-36页 |
·基于证据推理算法的效用区间的确定 | 第36页 |
·方案的排序方法 | 第36-37页 |
·实例分析 | 第37-40页 |
第四章 属性权重不完全确定的随机多属性决策 | 第40-50页 |
·基于方案满意贴近度的随机多属性决策方法 | 第40-44页 |
·问题描述 | 第40页 |
·随机决策矩阵的规范化 | 第40-41页 |
·基于方案满意贴近度的排序方法 | 第41-42页 |
·实例分析 | 第42-44页 |
·基于WC-OWA算子的随机多属性决策方法 | 第44-50页 |
·问题描述 | 第44页 |
·正态分布的3σ原则 | 第44-45页 |
·基于WC-OWA算子的随机多属性决策方法 | 第45-47页 |
·实例分析 | 第47-50页 |
第五章 属性权重完全不确定的随机多属性决策 | 第50-64页 |
·基于粗糙集的多属性随机支配方法 | 第50-57页 |
·问题描述 | 第50页 |
·多属性随机支配的定义 | 第50-51页 |
·偏好信息的形式化 | 第51页 |
·属性约简方法 | 第51-52页 |
·偏好信息集结的净流分值方法 | 第52-53页 |
·实例分析 | 第53-57页 |
·基于逆序概率的随机多目标 DEA方法 | 第57-64页 |
·逆序概率 | 第58页 |
·随机多目标 DEA模型的建立 | 第58-59页 |
·利用蒙特卡罗方法求解随机多目标 DEA模型 | 第59-60页 |
·基于逆序概率的随机多目标DEA方法步骤 | 第60-61页 |
·实例分析 | 第61-64页 |
结束语 | 第64-65页 |
参考文献 | 第65-71页 |
附录 | 第71-81页 |
致谢 | 第81-82页 |
攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第82页 |