基于判断矩阵的群体偏好集结理论与方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-34页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-23页 |
| 1.2.1 判断矩阵一致性检验 | 第16-18页 |
| 1.2.2 判断矩阵一致性改进 | 第18-19页 |
| 1.2.3 基于判断矩阵权重向量求解 | 第19-21页 |
| 1.2.4 集结个体判断矩阵为群体偏好 | 第21-23页 |
| 1.3 基本理论 | 第23-29页 |
| 1.3.1 群体决策概述 | 第23-24页 |
| 1.3.2 群体决策基本理论与方法 | 第24-28页 |
| 1.3.3 判断矩阵的构建方法 | 第28-29页 |
| 1.4 研究目标和意义 | 第29-30页 |
| 1.5 研究思路和内容 | 第30-34页 |
| 第二章 判断矩阵一致性检验问题研究 | 第34-57页 |
| 2.1 判断矩阵及其一致性 | 第34-38页 |
| 2.2 判断矩阵一致性指标 | 第38-40页 |
| 2.3 判断矩阵一致性检验方法 | 第40-51页 |
| 2.3.1 一致性检验统计方法(I) | 第40-46页 |
| 2.3.2 一致性检验统计方法(II) | 第46-51页 |
| 2.4 数值算例分析 | 第51-56页 |
| 2.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第三章 判断矩阵一致性改进问题研究 | 第57-68页 |
| 3.1 一致性改进的测度指标 | 第57-58页 |
| 3.2 一致性改进的贝叶斯修正方法 | 第58-62页 |
| 3.3 数值算例分析 | 第62-67页 |
| 3.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 基于判断矩阵权重向量求解方法研究 | 第68-103页 |
| 4.1 权重向量方法综述 | 第68-71页 |
| 4.2 特征向量方法(EM)及其基本理论 | 第71-73页 |
| 4.3 权重向量的误差测度指标 | 第73页 |
| 4.4 最近一致性矩阵方法(NCMM) | 第73-86页 |
| 4.4.1 最近一致性矩阵的基本理论 | 第74-77页 |
| 4.4.2 基于最近一致性矩阵求解权重向量 | 第77-79页 |
| 4.4.3 最近一致性矩阵的迭代反馈算法 | 第79-82页 |
| 4.4.4 数值算例分析 | 第82-86页 |
| 4.5 最大相似性矩阵方法(MSMM) | 第86-97页 |
| 4.5.1 最大相似性矩阵的基本理论 | 第86-87页 |
| 4.5.2 基于最大相似性矩阵求解权重向量 | 第87-92页 |
| 4.5.3 数值算例分析 | 第92-97页 |
| 4.6 贝叶斯修正矩阵方法(BRMM) | 第97-102页 |
| 4.6.1 贝叶斯修正矩阵的基本理论 | 第97-98页 |
| 4.6.2 基于贝叶斯修正矩阵求解权重向量 | 第98页 |
| 4.6.3 数值算例分析 | 第98-102页 |
| 4.7 本章小结 | 第102-103页 |
| 第五章 集结个体判断矩阵为群体偏好方法研究 | 第103-129页 |
| 5.1 群体偏好集结的基本理论 | 第103-110页 |
| 5.1.1 群体偏好集结的理论基础 | 第103-106页 |
| 5.1.2 群体偏好集结的基本方法 | 第106-109页 |
| 5.1.3 群体偏好集结的兼容性指标 | 第109-110页 |
| 5.2 集结个体最近一致性矩阵(AINCM) | 第110-114页 |
| 5.3 集结个体最大相似性矩阵(AIMSM) | 第114-117页 |
| 5.4 集结个体贝叶斯修正矩阵(AIBRM) | 第117-120页 |
| 5.5 数值算例分析 | 第120-128页 |
| 5.6 本章小结 | 第128-129页 |
| 第六章 全文总结与工作展望 | 第129-133页 |
| 6.1 全文总结 | 第129-131页 |
| 6.2 本文创新点与贡献 | 第131页 |
| 6.3 本文的不足与工作展望 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-147页 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 | 第147-148页 |
| 一、发表的期刊论文 | 第147页 |
| 二、获得的奖励表彰 | 第147页 |
| 三、从事的科研项目 | 第147-148页 |
| 附录：缩写符号说明汇集表 | 第148-150页 |
