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[博士论文] 王海
管理科学与工程 东南大学 2017(学位年度)
摘要:由于问题本身的复杂性或者专家认知水平的局限性,决策信息不可避免地包含不确定性。在模糊语言决策方法中,语言变量提供了一种接近人类认知的表示不确定信息的方式。传统的词语计算方法要求决策者将信息表示为某个确定的预定义的语言术语。这在复杂的不确定环境中往往难以实现。不确定语言表达式以直接或者间接的方式包含多个术语,其中每个术语都可能是语言变量的真值,更符合人们表达不确定性的语言习惯。为在决策中使用不确定语言表达式,必须研究相关的理论基础与决策方法。
  本文在现有模型的基础上,提出了两种新的符合自然语言习惯的不确定语言表达式的词语计算模型,并研究了相关的基础理论和群决策方法。具体来说,本文的创新工作包含以下几个方面:
  (1)理论方面,提出了两种不确定语言表达式的模型:扩展的犹豫模糊语言术语集和含语言修饰词的语言术语。其中,前者可以表示包含多个术语的自然语言表达式,具有比犹豫模糊语言术语集更灵活的性质;如果无法确定地使用单个术语,后者利用弱化语言修饰词刻画使用该术语的不确定性。在系统地定义虚拟术语的语义和语法的基础上,本文详细研究了这两种不确定语言术语的表示和计算模型,奠定了其在决策分析中应用的基础。
  (2)方法方面,研究了基于现有的和本文提出的不确定语言表达式的群决策方法。当决策信息表示为扩展的犹豫模糊语言术语集时,本文首先提出了基于信息融合的考虑群组内部结构的多群组决策方法,并在全序关系的基础上,提出了一种两阶段群决策方法,研究了序关系对决策结果的影响;然后定义了偏好信息为扩展的犹豫模糊语言术语集的新型语言偏好关系,并基于图论的方法研究了此类偏好关系的几种一致性测度和退化算法;最后利用扩展的犹豫模糊语言术语集表示残缺语言偏好关系的未知项的所有可能值,提出了以一致性为准则的交互式语言偏好关系的补全算法。当决策信息为含语言修饰词的语言术语时,本文首先提出了一种多粒度群决策方法,然后将语言修饰词引入偏好关系中,利用模糊加权图研究了此类偏好关系的一致性判定和改进方法。在此基础上,本文进一步研究了决策信息为多种不确定语言表达式的群决策问题,分别提出了考虑决策者期望水平的群决策方法和基于随机分析的群决策方法。
  (3)应用方面,首先通过多个案例分析验证了本文提出的群决策方法的有效性,分析了方法的优势与不足。特别地,本文分析了大数据在审计应用中的必要性,提出了评估大数据辅助审计平台的层次模型。由于模型中包含大量的定性指标,本文将提出的方法应用于实际的大数据辅助审计平台的评估。
[硕士论文] 张骞
管理科学与工程 重庆交通大学 2017(学位年度)
摘要:随着人类城镇化率和城镇人口规模的不断增加,需要越来越多的公共服务设施以满足城镇居民的需要。然而,其中一些公共设施具有一定的污染特性(如垃圾焚烧发电厂),会对附近居民的利益造成损害,这种具有服务全社会居民生活需要的功能,但对设施附近居民有直接的污染威胁,需要附近居民额外承担其他区域居民所不必承担的负外部性成本,因而遭到设施附近居民强烈反对的公共设施即为污染型邻避设施。而在污染型邻避设施项目的规划建设中引入公众参与机制,不仅可以维护项目附近居民的自身利益,而且还可以提高项目规划的科学性及其决策的合理性。因此,如何科学、准确地评价污染型邻避设施规划建设中公众参与的有效性,以及如何有针对性地提出污染型邻避设施规划建设中公众参与机制设计的对策建议,提高公众参与的有效性,就显得非常重要。
  首先,通过文献研究、专家咨询和数理统计等方法,在识别并筛选了公众参与有效性的十七项影响因素和四个隐变量的基础上,建立了污染型邻避设施规划建设中公众参与有效性评价指标体系。该指标体系在总体目标层上以污染型邻避设施规划建设中公众参与的有效性为唯一指标,其系统准则层横跨了参与主体、参与过程、参与结果、参与环境四个维度,并且在基本指标层上构建包含参与公众的代表性、公众参与方式的适用性、公众意见影响决策的程度、项目信息的公开程度等十七个具体的评价指标。
  其次,在建立的污染型邻避设施规划建设中公众参与有效性评价指标体系基础上,基于定量分析和客观评价的研究思维,组合运用云模型(CM)的定性与定量相互转换模型和灰关联度法(GRA)的客观权值计算的研究方法,构建了污染型邻避设施规划建设中公众参与有效性评价的CM-GRA集成模型。
  再次,为了进一步评价和模拟污染型邻避设施规划建设中公众参与有效性的实际情况,论文以太原市垃圾焚烧发电厂项目公众参与有效性调查问卷数据为基础,通过CM-GRA集成模型的数据处理,计算出该项目公众参与有效性评价指标体系中各层级指标的评价云和权值。以四个系统准则层指标和十七个基本指标层指标的评价云和权值作为切入点,通过比较云模型的数字特征和权值大小,确定公众有效参与的薄弱环节和重要环节。实例分析结果表明,该项目中公众参与的有效性一般,并且CM-GRA集成模型对此问题的研究具有较好的适用性和可操作性。
  最后,综合评价指标体系中各层级指标的评价云,从中观层面揭示公众参与有效性的制约因素,并以制约因素和各层级指标的权值为依据,从“参与结果改善机制”、“参与主体素质提升机制”、“参与过程优化机制”、“参与环境完善机制”四个方面出发,提出污染型邻避设施规划建设中公众参与机制设计的对策建议。
  综上所述,论文基于当前国内外专家学者关于污染型邻避设施和公众参与相关理论研究文献的整理和综述,通过对评价指标体系建立、CM-GRA集成模型构建、实例分析和公众参与机制设计的对策建议研究,以期为污染型邻避设施规划建设中公众参与有效性及参与机制研究提供积极的参考借鉴。
[硕士论文] 王童
西方经济学 山东大学 2017(学位年度)
摘要:传统的“理性人”假设现在越来越多的受经济学其他分支的广泛质疑,现实生活中的大量现象都与传统经济学理论的预期相违背。行为经济学和实验经济学通过各种实验证明了人们决策时不仅会考虑绝对收益,还会受到各种心理因素的影响,其中包括公平、意图、合作、社会福利等,而公平偏好是其中一个重要的影响因素。
  在我们的现实生活中,经常能够看到一些“路见不平,拔刀相助”、“见义勇为”的现象。我们在看到其他人的利益受损时,即使与自身无关,也会惩罚那些欺负他人的人。如今,社会依然可以经常看到惩恶扬善、见义勇为的行为,新闻关于这方面的报道也屡见不鲜。
  学者们对于心理因素如何能够影响人的效用,进而影响人的行为和决策,建立了各种各样的模型。其中,Rabin(1993)的模型被认为是最早的一个基于公平偏好的效用函数模型。之后,学者们相继提出各种模型函数,将诸如动机、善意、互惠、社会福利等多种因素放入模型中,通过解决个人效用最大化问题解释个体行为。
  之前学者所使用的效用函数主要以x+f形式为主,其中x为个人自身获得的收益,f为学者对心理学相关的其他因素量化表示以影响个人效用。对于f部分,文献主要存在两种常见形式,一种是研究收益之间的差异对个人效用造成损失,包括主观意图是善意还是恶意、结果的差异;另一种是研究社会总福利对效用水平的影响,认为人们不仅关心自身收益,同时也关心社会总福利。但这种形式的缺陷是显而易见的,由于x取一阶线性的形式,且与其后面的心理学因素f为直接相加,不便于分析变量之间的相互影响。尤其一阶形式在微分过程中会退化为常数项,无法用一阶条件去求解实验中分配的效用最大化问题。
  由于之前学者们对基于公平偏好的框架中,并没有可以对第三方惩罚实验结果进行理论分析的模型。本文在传统公平偏好模型的基础上,提出了对实验者对不同身份的其他实验者的收益有不同的不公平厌恶系数,得到了加入个人对他人与他人之间收益不公平的效用损失函数,分别采用线型和对数型的效用函数模型来分析惩罚者和独裁者的行为,分析了第三方惩罚者的惩罚量与分配者对自己的分配数量、自身初始禀赋以及对他人不公平厌恶系数关系。从效用函数模型的角度解释了第三方惩罚博弈中,惩罚者的行为及其相应的影响因素。
[硕士论文] 陈修渠
发展与教育心理学 四川师范大学 2017(学位年度)
摘要:生活中不同的人面临同样的事件会有不同的选择,Schwartz等人根据理论选择模型和有限选择模型理论,提出了最大化和满意型两种决策风格的理论,他们认为持最大化决策风格的个体追求事件选项和结果上的最优,而持满意型决策风格的个体在选项和结果上只求满足自身的标准。两种决策风格的个体在决策时表现出多方面的差异,这种差异不仅表现在面临事件的选项上,也表现在事件选择的结果上。近年来,对于这两种决策风格在决策上表现的研究也越来越多,特别是在模糊决策中的研究,因为模糊决策是在对决策规则不明确下进行的选择,这种决策更接近于我们真实的日常生活中的决策情境。纵观以往的研究成果,多是采用文献综述和测量的方法加以研究,而利用行为实验方法研究这两种决策风格表现的寥寥无几。本研究采用最大化量表,风险倾向区分的BART任务和模糊决策的IGT任务范式来对这两种决策风格的个体在决策上的差异表现进行了研究。
  通过风险倾向的BART任务实验发现:两种风格的决策者在完成任务中获取金钱的金额和对气球的平均充气次数均差异显著,表明最大化风格的决策者在决策中风险倾向性高,而满意型风格的决策者风险倾向性低。同时也说明最大化风格的决策者在决策中更趋于冒险,满意型风格的决策者在决策中更趋于保守。
  通过模糊决策的IGT任务实验发现,两种风格的决策者在任务完成上获得的金钱的金额差异显著,满意型风格的决策者在IGT任务上获得的金钱金额数量比最大化风格的决策者更多,而两种风格的决策者在净分和冒险分数上的差异并不显著。分析两种风格的被试完成任务的净分变化过程发现,最大化风格的决策者在任务前5组的净分表现起伏不定,后5组稳步上升;满意型风格决策者在第2组以后净分一直稳步上升,表明最大化风格决策者在选项上会不断尝试,试图找到最优选项,因而出现净分不断波动现象。而满意型风格决策者在选项上只需要满足自己内在标准的要求,对选项的找寻比较少,因此在净分上表现稳步提升。
  结合BART实验的结果,最大化风格的决策者在决策过程中风险倾向更高,因此在IGT任务上表现出更多的不断尝试选择不同选项,而满意型风格的决策者风险倾向更低,因此其在IGT任务上的表现更稳定,但随着最大化风格的决策者逐渐认识实验规律后,两种决策风格的被试在决策任务上的表现便趋向于一致。
[硕士论文] 李楠
发展与教育心理学 四川师范大学 2017(学位年度)
摘要:选择盲现象在各种领域得到验证,事实上,我们在进行决策时并不是独自一人的,因此他人在场这个因素对选择盲这一决策类型也有影响。他人在场的研究集中于任务的难度和他人的特征变量对风险决策、助人行为等的影响。因此,本研究试通过操纵决策任务的难度(高相似,低相似)以及他人的特征变量(性别,心理距离,旁观人数)等来探究他人在场对选择盲的影响。
  实验一通过2×3的被试间设计来考察他人在场形式的不同对选择盲产生的影响。结果发现:他人在场时出现社会助长,即他人在场条件下的检测率高于独自一人条件下的检测率,但是共作条件下的检测率皆高于前面两种条件;复杂任务的总检测率显著低于简单任务的总检测率,即低相似条件下的检测率显著高于高相似度条件;共作条件下的一致率显著高于旁观者和独自一人一人条件。
  实验二通过2×3的被试间设计来考察他人数量能否对决策选择盲产生影响。在场他人数量对选择盲检测有影响,即有3个人在场时的检测率最高,而1个人在场的检测率最低。同样地,在他人数量对前后选择一致率的影响上也出现了类似现象。一致率的结果表明他人在场人数的数量会影响到偏好反转,随着人数的增多,越容易出现偏好反转,且当只有1个旁观者在场时,更容易出现偏好反转。
  实验三通过2×2×2的被试间设计,并辅以对他人与被试心理距离的测量来考察他人性别和心理距离对决策选择盲产生的影响。当在场他人为女性时,男性的检测率在简单任务和复杂任务均出现了性别助长,而女性则没有出现;男性和女性的一致率由于同性在场产生了社会助长。在完成复杂任务时,有异性在场时,女性被试的一致率出现了性别助长;在完成简单任务时,有同性在场男性被试和女性的一致率均出现了社会助长。
  总之,研究结果基本验证了研究假设,他人在场对选择盲产生积极影响,即他人在场可以减少决策失误。
[博士论文] 刘树利
管理科学与工程 东南大学 2017(学位年度)
摘要:在人们的日常生活中,几乎处处需要决策;小到个人的衣食住行,大到国家的大政方针,都需要决策者做出合理的选择。因此决策问题具有重要的实际意义。在实际决策问题中,决策目标往往具有多个不同的属性;而描述这些属性时,限于不同人群的知识水平,有时很难采用定量形式准确地度量,取而代之的是采用模糊语言变量进行定性描述;同时,决策者的心理偏好行为对决策结果具有重要影响。综合考虑各种因素,本文对模糊多属性行为决策方法进行了比较深入的研究,分别给出了模糊语言数据的处理与转化方法、语言评价环境下行为决策方法、基于前景理论的多属性行为决策方法以及基于前景理论的三支行为决策方法。论文主要内容如下:
  (1)模糊语言数据处理与转化方法。人们往往习惯用自然语言来刻画事物的性质,因此,在决策过程中对于词语的计算十分有用。然而,同一个词语对于不同的人可能意味着不同的含义;所以在对语言评价信息进行处理之前,必须要转化为数值型数据,从而方便运算分析。本文提出了一种基于抽样调查的模糊语言转化方法。首先,通过发放调查问卷,收集与各词语对应的数值;然后,通过对所收集数据进行预处理,删除那些无效的或不合理的数据点。同时,由于模糊集理论是当前描述不确定性最有效的方法之一,而三角模糊数又是模糊数中最简单的一种类型;因此可以将语言术语转化为三角模糊数,从而能够有效地表达词语中所包含的相似性与差异性。最终,基于保留下来有效数据的均值和标准差,即可建立将词语转化为三角模糊数的编码书。该方法的转化过程是基于实际的抽样调查所建立的,因此与人们对语言的真实感知更加吻合。
  (2)语言评价环境下行为决策方法。在许多风险型决策问题中,人们往往采用定性而非定量的方式来对目标进行度量。同时,决策者的心理偏好在决策过程中起到了非常重要的作用。因此本文提出了一种基于前景理论的语言风险型决策方法。首先将语言术语转化为三角模糊数;因而语言评价信息即可转化化为数值型数据。然后,根据前景理论的思想,计算出概率权重函数与语言值函数,从而可以得到各选项的前景值。最终根据前景值即可对各选项进行排序,并做出最优选择。该方法中评价信息采用语言形式,这对于非专业的决策者来说,非常便于操作。
  (3)基于前景理论的多属性行为决策方法。在多属性决策问题中,属性值往往以语言变量的形式来加以描述,有些研究是通过某些规则的公式转化为数值。然而,这在一定程度上与人们对语言术语的理解不太吻合。因此,本文提出了基于抽样调查的多属性行为决策方法。首先通过抽样调查,可以收集与词语对应的点数据,并建立将词语转化为模糊数的编码书;这样就可以运用模糊集的运算规则来对评价信息进行集成分析。然后,将前景理论的思想融入决策过程之中。具体地,根据参考点,可以获得评价信息的损益矩阵;由值函数计算方法,即可得到前景值矩阵。继而,如果各属性间相互独立,直接计算出各选项的加权前景值;如果各属性相互依赖,利用Choquet积分方法计算各选项的前景值。最终即可根据前景值的大小对各选项进行排序,并做出最优选择。该方法考虑到决策者心理偏好因素的影响,因此比较接近真实的决策过程。
  (4)基于前景理论的三支行为决策方法。作为一种新的不确定决策理论方法,三支决策方法将被择选项的目标集合分为三部分:接受域、拒绝域和不确定域。然而,现有研究中很少考虑到决策者的心理偏好和风险态度。因此本文提出了基于前景理论的三支决策方法,该方法通过将前景理论的思想融入到三支决策的过程中,充分考虑了决策者的心理偏好对决策结果的影响。首先,给出了三支群决策的概念;决策群体根据某个临界值对目标进行三支近似分类,依然分为接受域、拒绝域和不确定域。进而,对于重点区域(一般情况下为不确定域)内的选项,做出更加详细具体的分析比较。根据加权前景值即可对该区域内的选项进行排序,从而最终做出最优决策。该方法考虑到人们在决策过程中的真实行为,采用三分法,并对主要对象进行重点分析。这一过程比较符合实际决策过程。
  结合当前盛行的电子商务技术的发展,本文给出了有关电子商务推荐应用的实际例子;因此,所给出的模糊多属性行为决策方法,在商务推荐的例子中都得到了应用;通过大学生在线购物的实际例子验证了方法的可行性与有效性。
[博士论文] 楚俊峰
管理科学与工程 东南大学 2017(学位年度)
摘要:伴随着Web2.0的普及和社会化媒体的快速发展,社会关系网络无处不在,人与人之间的信息传输与沟通越来越便利,社会联系越来越密切、频繁。为了达到某种目的或者完成某种任务而进行的有意识、有选择的决策活动广泛存在于社会、经济、管理等各个领域中。随着大数据时代的到来,信息量急剧膨胀、社会分工越来越专业,由多个决策者共同参与制定决策过程的群决策问题越来越多;并且随着自然和经济环境的变化,群决策问题呈现出由小规模群体决策向复杂大规模群体决策转变的趋势。目前对于社会网络环境下的群体决策特别是大规模复杂群体决策的研究相对较少,研究社会网络环境下的复杂群决策问题,既符合现实决策的需要,又可以进一步完善和发展群决策理论。
  本文在系统地分析传统群体决策范式的基础上,以基于模糊判断矩阵的群体决策方法为切入点,结合社会网络分析的相关技术和方法,研究研究社会网络环境下的复杂群决策问题,并且将研究结果应用到商务推荐当中。具体研究内容和创新点如下:
  1.基于信任关系理论,提出考虑决策者之间信任关系的群体模糊判断矩阵决策方法。(1)根据信任/非信任关系的传递与集成,提出了残缺模糊判断矩阵的补全方法。(2)研究了补全后的判断矩阵的互补性与可接受一致性。(3)定义了基于信任关系的群体判断矩阵,在此基础上,研究了群体决策专家的共识性,提出了可行的群体满意共识性调整算法。上述研究的创新点在于:一方面,将决策个体之间的信任/非信任关系融入到残缺模糊判断矩阵的补全方法,提供了一种有别于构建数学模型进行补全的新视角并且符合实际决策情形;另一方面,提出的考虑信任关系的群体满意共识性调整算法,在较大程度上避免了原始判断信息的丢失。
  2.基于社会网络分析理论,研究了考虑决策个体之间的邻接关系的群体模糊判断矩阵决策方法。(1)根据决策个体的残缺模糊判断矩阵,定义了决策个体之间的相似程度;根据决策个体之间的邻接关系,定义决策个体之间的“熟悉程度”;再根据相似程度和熟悉程度,提出残缺模糊判断矩阵的补全方法,并对补全后的模糊判断矩阵进行一致性分析和调整。(2)根据决策个体之间的熟悉程度,来定义决策个体的“影响力”;使用IOWA算子定义基于决策个体影响力的群体判断矩阵。(3)提出可视化交互满意群体共识调整算法,并且证明调整算法的收敛性质。上述研究的创新点在于:一方面,为模糊残缺判断矩阵的补全提供一种符合实际决策情况的方法;另一方面,提出可视化的基于决策个体影响力的满意共识调整算法,不仅考虑决策者的重要社会特征,而且可以更加直观地呈现群体满意共识性调整过程。
  3.基于社区分析理论,研究了社会网络环境下,决策个体判断信息以残缺模糊判断矩阵形式给出的复杂大规模群体决策问题。(1)根据决策个体之间的相似性程度和在社会网络中的接近程度,定义决策个体之间的聚集程度;在此基础上,提出基于模糊等价矩阵聚类的社区发现方法;根据群体接近中心度测量方法,确定划分所得到的聚集的重要性权重。(2)根据社区划分结果,提出了基于决策个体之间的聚集程度的残缺模糊判断矩阵的补全方法,并对补全后的模糊判断矩阵进行一致性分析和调整。(3)对于进行社区划分后的得到的不同聚集内部的决策个体进行加权,得到聚集判断矩阵;再将聚集判断矩阵进行加权,得到群体判断矩阵,并定义聚集共识指标;在此基础上,提出两阶段的交互聚集共识模型,并且证明其收敛性。上述研究的创新点在于:一方面,为社会网络环境下的大规模残缺模糊判断矩阵的补全提供一种有效且符合实际决策情形的补全方法;另一方面,将社会网络环境下的复杂大规模决策的群体共识性问题在划分的社区级别进行探讨,并提出两阶段交互共识模型,提高了群体决策的效率。
  4.研究了考虑社会网络关系的群体模糊判断矩阵决策流程和实际应用情况。(1)提出了考虑决策个体之间信任关系的群体模糊判断矩阵决策方法的流程步骤,并用算例说明其有效性。(2)提出了考虑决策个体之间邻接关系的群体模糊判断矩阵决策方法的决策流程,并应用到厂址选址的决策当中。(3)提出了社会网络下基于社区分析的大规模群体模糊判断矩阵的决策流程,并应用到柔性制造系统的选择决策当中。(4)特别地,将基于社区分析的大规模群体模糊判断矩阵的决策方法用于外卖O2O平台的智能服务推荐当中。本文根据决策者之间的社会特征与决策规模的大小的不同,提出相应的决策流程,以适应不同决策环境的需要。
  本文所提出的方法都在群决策问题当中得到了应用。相关研究成果在理论层面上可以进一步丰富和完善基于模糊判断矩阵的群体决策方法;在应用层面上可以为在线商务的服务推荐提供新的工具与方法。
[博士论文] 吴美琴
管理科学与工程 山西大学 2017(学位年度)
摘要:人员考核、科研成果评价、项目评价、奖牌绩效、地区能源经济绩效评价排序是管理决策中的重要问题,这些被评价的同质单元被称为“决策单元”。当被评价系统存在多个投入和多个产出指标,并且投入和产出指标之间存在复杂或者未知的关系时,评价工作难以进行。数据包络分析是(DEA)一种非参数的数据驱动方法,在不需要事先获得明确函数形式的情况下能够对多指标数据进行评价。正是由于DEA具有较强的客观性优势,基于DEA对决策单元进行评价的方法在理论及应用研究中取得了大量的成果。
  对于经典的DEA方法,普遍认为存在一些缺陷,如只能将被评价决策单元区分为有效单元与非有效单元,不能进一步对决策单元进行优劣排序;经典的自评体系会提高对自身评价有利的指标权重而忽略对自身评价不利的指标,从而造成评价效率值过高的问题。针对这些缺陷,DEA得到更进一步的研究,产生了一些新的理论和方法。交叉效率方法则是其中典型的代表,也是DEA排序的重要方法之一。交叉效率方法有效结合了自评和他评体系,不但可以给所有的决策单元进行完全排序,而且还能有效解决存在部分极端权重的问题,从而避免评价效率值过高的现象。但是交叉效率方法依旧存在一些不足,如交叉效率的权重仍然经常存在很多组解的情况,从而使交叉效率值的随意性较大,通常为了便于处理往往仅选择一组解,导致大量有用信息的忽略;现有交叉效率方法很少考虑决策单元之间存在竞争、合作甚至竞争合作同时存在的情况,同时决策单元很难得到有价值的信息改进自身存在的不足,使得该方法的稳定性和实用性受到了严重影响。另外,在实际问题中,由于经济现象及经济规律本身的随机性的影响,以及测量误差、数据噪声等限制,或者为了不丢失某些重要的信息,使得决策单元的效率分值往往不能精确测定。因此,不确定条件下的系统效率评价一直是DEA理论研究的前沿,具有重要的理论和实践意义。本文在现有研究的基础上,针对交叉效率方法较少考虑决策单元之间存在的决策中权重的不确定性、竞争合作、决策单元的妥协、决策的公平等情况,综合应用信息熵、粗糙优势关系、互信息、VIKOR和博弈论等多种研究工具在交叉效率的决策单元关系确定、效率分值构造、效率分值属性赋权、分值排序等方面展开了一系列研究。本文共有8章,主要的研究成果如下:
  (1)第二章针对决策单元互评阶段权重的不唯一性问题,提出了将博弈论与奇异指数引入交叉效率从而确定权重及效率分值。首先通过互信息的大小明确决策单元之间的竞争或者合作关系。基于博弈论,在DEA互评阶段决策单元必然会表现出不同的偏好,对盟友和对手会采取不同的评价策略,而投入产出数据相似的单元具有相似的权重策略。同时,对于被评价者,决策者考虑的是如何能既充分认可其表现,又能广泛集中民主意见。自评结果与同行评价结果越一致,说明最终评价结果越可靠。最终在考虑单元竞争与合作的基础上进行了互评权重及效率分值的计算,得到平均的竞争合作交叉效率。选取了中国16家银行2007-2014的数据,构建评价指标,评价结果表明国有银行由于其特质相似,因此被分在同组内,并将排序结果与相关方法进行比较,证明了该方法评价结果的更广泛接收性。
  (2)第三章针对决策单元交叉效率集结中简单的平均化问题,考虑到交叉效率集结中的权重主观性及排序稳定性、结果可接受性问题,引入优势关系对决策单元效率分值进行优劣分类,提出了基于粗糙集理论及序数型有向距离指数的DEA效率集结模型。DEA交叉效率分值是决策单元之间自评与互评的基础上的集结结果,通常要获得每个决策单元的权重,而现有的权重测度方法易受到主观因素影响,评价结果不易被决策单元接受。基于优势关系的属性约简首先能对决策单元构造的决策表中的重要特征(评价单元)进行提取,在保持自互评交叉效率信息系统分类能力不变的前提下,删除其中不相关或不重要的属性,从而在关键属性上实现了对决策单元的排序,使得排序结果更稳定、易接受。进一步提出了序数型有向距离指数并证明了其相关性质,基于此实现了非关键属性上的决策单元的排序。并基于中国16家银行的数据证明了方法的有效性。
  (3)第四章针对交叉效率集结中评价者的偏好问题及单值交叉效率系统中效率分值信息不完全特征,将决策单元的单值效率分值扩展到区间数情形。由于基于仁慈型与进取型交叉效率获得的效率值均为精确数据,但两种规划的结果无法保证排序的一致性,且往往无法进行选择,因此,基于上述两种规划构建了区间交叉效率分值模型。同时考虑到决策者的交流、冲突及心态会影响到交叉效率区间中的取值信息,基于VIKOR法与心态指标相结合的机制实现决策单元的排序及择优。基于中国16家股份制银行2007-2014的数据,研究了银行区间交叉效率下的绩效排序及择优机制,证明了该方法的有效性。结果表明,股份制银行的绩效普遍优于国有银行,而金融危机使不同银行的效率差异变大。在2008年之后,所有银行的效率特别是股份制银行随着国家的经济政策刺激而逐渐转好。
  (4)第五章针对交叉效率区间值信息系统中信息不全面的问题,构建了三元效率区间模型并基于优势度与三元有向距离指数实现了效率分值的排序。为了能够体现决策者在极端评价时的效率的上下界,同时也能够体现效率评价中的中立性,在仁慈型与进取型交叉效率模型得到的效率分值区间的基础上,加入了中立交叉效率模型,使二元区间交叉效率进一步扩展到三元区间交叉效率,使用优势关系对决策单元进行综合优势度的排序;并提出了三元有向距离指数模型,证明了该模型的相关性质,并基于该指数对所有决策单元进行了全排序。最后基于中国16家银行的算例证明了方法的有效性。
  (5)第六章针对交叉效率模型往往以最优前沿面为基准而忽略了最劣前沿面的问题,提出了从两个前沿面的角度进行评价,即基于“双前沿面”法的交叉效率模型。由于单前沿面下对单元进行评价的效率值较为片面,排序结果可能有较大的差异,从而很难在被评价单元之间获得认可。因此,通过在最优前沿面下计算决策单元乐观效率下的CCR效率、进取型与仁慈型交叉效率,及最劣前沿面下的CCR效率、进取型与仁慈型交叉效率,构造了六模型的综合效率模型,并基于优势关系粗糙集方法及序数型有向距离指数对该综合效率分值信息系统的决策单元进行了排序。最后基于算例证明了该方法排序的有效性。
  (6)第七章针对交叉效率只考虑径向分数而忽视非径向松弛的问题,同时考虑到基于DEA的能源环境效率中非期望产出的处置性问题,提出了基于灰关联的径向模型与非径向模型结合的EBM模型。由于非径向模型具有较高的区分力及不考虑投入或产出的同比例变化,并且松弛变量能够更准确地给出决策单元改进的方向及程度。因此,可将DEA模型的径向特征与非径向特征结合,而灰关联能够依据投入的变化来衡量模型中的径向与非径向特征。基于经典的灰色关联度及新定义的灰色关联度来连接两部分模型,而弱可处置性保证了评价更符合实际生产过程。最后以中国29个省的能源环境效率评价为例进行了验证。
  本文的研究成果为不确定信息及环境下的交叉效率的计算及决策单元的排序问题提供了新的研究视角和解决途径,丰富和发展了交叉效率排序决策的理论与方法。
[博士论文] 桑妍丽
计算机应用技术 山西大学 2017(学位年度)
摘要:随着互联网、现代传感器等新兴技术的快速发展,数据类型的多样化成为了数据驱动的智能决策中数据的主要形态。多属性决策作为决策科学的一个重要研究内容,广泛存在于社会生活的各个领域。在多属性决策问题中由于决策对象本身具有一定的模糊性和不确定性,决策粗糙集理论作为一种新的处理不确定性决策问题的方法,其具有的噪声容忍和风险代价敏感特性为解决多属性决策问题提供了一种新的思路。然而在真实的复杂决策问题中,决策数据往往包含着多视角、多层次/多尺度、高维等信息,同时决策任务也通常呈现出多层次、多粒度等复杂特性,经典决策粗糙集理论作为单一结构化的决策方法对于这类复杂的决策问题已经不能进行满意求解。
  粒计算是专门研究多层次粒结构的思维方式及问题求解方法的学科,对各类实际问题进行多粒度、多视角与多层次的描述、推理与求解是粒计算的主要研究内容。本文将人类在复杂问题求解中多粒度认知机理引入到决策粗糙集的数据分析中,从新的视角发展决策粗糙集模型与方法,主要取得了以下的研究成果。
  (1)借鉴动态粒度认知能力,构建了一个新的概率粗糙集框架,称为动态粒度决策粗糙集;展开了动态多粒度视角下的粗糙决策方法研究,为相关决策问题的高效求解提供了新的思路和方法。
  为了解决决策粗糙集模型中概率正域的非单调性引起相关属性约简和规则获取算法存在计算效率降低的问题,结合局部粗糙集和动态粒度原理构建了一种新的概率粗糙近似方法,解决了决策正域的非单调性问题;发展了一种高效的粗糙特征选择方法,借助于动态粒度下决策正域的单调变化实现了高效的特征选择过程。理论分析与实验结果均表明算法的计算效率得到了一定提升,并且有效地缓解了属性约简结果的过拟合现象;结合三支决策思想构建了动态粒度下的三支决策模型,设计了一种两阶段的动态三支决策规则获取算法,实验表明了算法的有效性与高效性。
  (2)发展了基于概率融合的多粒度决策粗糙集模型和方法,为具有风险代价的一类多源数据分析问题提供了切实可行的研究方法。
  多源数据中信息融合问题是数据分析领域中常面临的问题,本章围绕该问题,依据多个粒空间中的Bayes决策过程,从概率论的角度给出了一个具体的多粒度信息融合方法。将多个粒空间中的信息融合转换为一种更容易理解和表示的概率融合,依据不同的融合策略发展了乐观/悲观多粒度决策粗糙集模型;在该模型中引入近似分布约简的概念,分析了多个粒空间中的粒度选择问题。针对多粒度概率粗糙近似可能产生的决策不一致,定义了新的近似分布质量更准确的刻画目标决策的下近似分布,基于此提出了保持多粒度空间α-下近似分布不变的粒度约简算法。
  (3)将多层次求解的粒计算方法引入决策粗糙集模型,发展了适合多尺度数据分析的决策粗糙集模型和方法,为人们从多尺度数据中发现代价敏感特性的决策知识提供了可以借鉴的方法。
  传统的多尺度分解造成了决策数据过粗或过细的问题,本章建立了泛化尺度的概念,在泛化意义下使得多尺度数据的分解更为灵活。在新定义的泛化多尺度决策表中依据Bayes决策理论构建了多尺度决策粗糙集模型,模型考虑了实际多尺度数据分析中的风险代价敏感性和容错性,更加适用于真实的多尺度数据决策问题求解;针对概率意义下多尺度粒层决策区域变化的非单调性问题,通常的保持决策不变的最优尺度选择方法在理论上和语义解释上都存在一定困难。引入代价敏感学习,将最优尺度选择问题转化为代价优化问题,设计了一种新的最优尺度选择算法。实验结果表明了算法的有效性和可解释性。
  论文从多角度、多层次以及动态粒度的研究视角,将多粒度求解的粒计算方法引入决策粗糙集模型中,建立了基于信息粒度的粗糙决策分析模型和方法体系,探索了粒计算视角下粗糙决策问题的求解新途径,对于真实的复杂决策问题求解有一定的理论意义和应用前景。
[硕士论文] 柳溪
管理科学与工程 山东财经大学 2017(学位年度)
摘要:现实生活中的大部分多属性决策问题具有不确定和模糊的特点,简单的精确数难以全面反映决策信息中的模糊成分。因此许多学者致力于研究新的模糊集,以期能更全面的描述不确定信息。因此描述方式经历了由实数到模糊数、语言变量、直觉模糊数的发展。直觉模糊数是描述模糊多属性问题的有效方法,它可以通过隶属函数和非隶属度函数分别表示认知的确定性和不确定性程度。但是隶属度和非隶属度函数是用数值表示的,在实践中无法全面反映模糊和不确定信息,特别是在定性评价方面。语言信息是人类最广泛应用的表达方式,能够更为充分地反映出所描述对象的模糊信息。所以专家学者提出了LIFNs的概念,用基于给定的语言术语集的语言变量来表示隶属度和非隶属度。
  然而,这一新近提出的语言尚未被广泛研究。现有的研究认为属性值间相互独立,没有考虑到权重未知的情况,而且在算子和方法方面还需要进一步填充。为了解决这些问题,本文首先将语言直觉模糊数与使用较为广泛的广义集成算子结合,之后又依次将它与以相互支持度为依据计算权重的幂算子、考虑了属性值间相互关系的 PBM算子结合,发展出一系列集成算子。然后又针对权重是否已给定的两种情况提出了拓展的多属性群体决策方法。这些方法对现有的解决语言直觉模糊数表示的多属性群体决策问题的方法进行了补充,具有重要的理论和现实意义。
  本文的创新点在于:(1)定义了语言直接模糊数的距离公式。(2)将语言直觉模糊数与广义集成算子、幂算子、PBM算子等各具优势的算子结合,提出了包括语言直觉模糊广义加权平均算子、语言直觉模糊幂平均算子和LIFPBM算子等在内的一系列算子,给出了这些算子的运算规则、距离公式、大小比较方法,探讨了它们的一些性质定理和特殊形式。(3)阐述了基于这些算子和 TODIM方法的语言直觉模糊多属性决策方法的具体操作步骤,证明了这些方法是切实可行和实际有效的。
[硕士论文] 赵伟
管理科学与工程 南京信息工程大学 2017(学位年度)
摘要:共识决策中,协调者的加入提高共识达成的速度与质量。协调者通过为决策个体提供改变意见的价值补偿帮助群体更快的达成共识。显然,协调者的加入影响最优共识方案的选择。决策个体为达成共识而改变自身的意见值,同时期望获得来自协调者的价值补偿。群体共识决策应以实现所有决策个体价值最大化为目标,以满足决策个体间权重差异(以“区别因子”作为表征)为约束。针对决策者意见的确定型及区间型偏好,构建了两类共识方案优选模型。将数据包络分析方法引入到共识方案优选决策中,构建了可变权重的(区间)DEA共识方案优选模型:视不同的决策方案为不同的决策单元;最优决策方案即为决策者整体价值产出效用最高的决策单元,同时也是最大共识方案;视决策方案为整体系统加以考虑,其实质是决策者整体价值产出效用最优模型。基于区别因子对最优共识方案的影响,构建了基于最大区别因子的(区间)共识方案优选模型。该类模型针对不同的决策方案,所获得的决策者权重是固定的,同时弥补了可变权重的(区间)DEA共识方案优选模型中最优方案不唯一的缺陷。此外,本文将白化值的方法引入到区间DEA建模中,构建了基于白化值的区间DEA模型,为可变权重的区间DEA共识方案优选模型和基于最大区别因子的区间共识方案优选模型的构建提供了理论铺垫。最后,将本文构建的模型应用到制造业减少污染物排放的共识决策中,说明了本文构建模型的应用性。
[硕士论文] 陈婧妍
应用心理学 山西大学 2017(学位年度)
摘要:不管是在日常的生活还是工作、学习中,人们总能遇到各式各样的决策情景和决策问题。风险决策是决策中最常见的类型之一,一直以来也备受研究者的关注与重视。到目前为止已经有了比较系统的理论与实验研究,但研究领域却比较局限,大体集中在人格特质与外部环境对风险决策的影响上。身体因素这一与人们共生共存的影响因素却常常容易被人们所忽视。具身认知理论就是强调了个体身体状态对认知行为的影响,它作为一种新视角,从提出之日起就受到研究者的重视。将具身理论引入风险决策的研究,探讨身体姿态对风险决策的影响,将与人们关系最密切的身体因素纳入风险决策影响因素的研究中,不仅可以扩展对风险决策影响因素的研究广度,同时也是对具身理论的充实与扩展。此外,本研究还加入了决策者角色这个在研究中分歧较大的变量,旨在将决策者角色的研究细化。在具身认知以及身体隐喻的文化大背景下,探讨决策者不同的决策角色与风险决策的关系,有较高的实用价值。本研究在以往具身认知理论,身体隐喻和决策者角色的相关研究的基础之上,重点探讨在中国文化背景下身体姿态及决策者角色对风险决策的影响。
  研究一用情景行为实验,利用风险决策中的经典实验范式仿真气球冒险任务探究身体姿态对风险决策决策的影响,旨在探讨不同身体姿态是否会对风险决策行为产生不同的影响。在实验过程中,被试通过吹气球获得金钱奖励,每次吹气球只要气球未爆都会得到相应的金钱奖励。实验设计为单因素实验设计,自变量身体姿态分为扩张姿态与蜷缩姿态两个水平。由于考虑到性别因素对与风险偏好的影响,故本研究选取在校大学男生60人分为2组接受两种情境下的实验。结果通过吹爆气球个数、吹爆气球被吹的平均次数和正/负反馈后未爆气球被吹得平均次数呈现。实验结果表明:在采用扩张姿态下进行风险决策,决策结果更加倾向于风险寻求;在采用蜷缩姿态下进行风险决策,决策结果更倾向风险规避。风险决策中的正/负反馈效应会受到不同身体姿态的影响,在扩张姿态下,正/负反馈效应显著;在蜷缩姿态下,正/负反馈效应不显著。在此基础上,增补实验验证了随着金钱奖励额度的升高,蜷缩姿态下被试的风险偏好降低且正/负反馈效应显著,但扩张姿态下对被试的影响不显著。
  研究二加入决策者角色,从身体隐喻出发探讨不同决策者角色与身体姿态对风险决策所带来的影响。研究二依然采用仿真气球冒险任务,在研究一的基础上对实验范式进行了必要的修改,将金钱奖励的额度提高到研究一补充研究的水平。实验结果表明:采用蜷缩姿态下,为自己和为他人做决策没有显著差异;采用扩张姿态下,为自己做决策比为他人做决策更冒险。扩张姿态和蜷缩姿态下为自己做决策时的正/负反馈效应显著,为他人做决策时正/负反馈效应不显著。
[博士论文] 张昊渤
管理科学与工程 华北电力大学;华北电力大学(北京) 2017(学位年度)
摘要:在现实的社会经济生产实践活动中经常面临大量的决策问题,由于决策对象的复杂性以及人类认知的模糊性,决策信息的表达难以准确量化,常以各种形式的区间型数据形式表现出来。这类区间信息多属性决策问题的研究受到了决策科学人员们的广泛关注,已经成为当前决策科学领域里的一个重要的研究热点。目前对于区间信息多属性决策中各种区间数据形式下的信息数据处理、区间数据集结、权重向量确定等问题的研究,已经取得了一定的成果。
  但是当前的大部分区间信息多属性决策理论多数是建立在期望效用理论基础之上的,即假设决策者是风险中性的。由于决策过程中面临着各种各样的风险,不同的决策者对待风险的态度是不尽相同,因此在原有假设的基础上所得到的结论与决策者的实际行为存在一定的偏差。目前大多数的区间信息多属性决策理论还将各影响因素之间相互独立作为其隐含假设,而这一假设在现实生活中很难被满足。
  此外,由于人类认识客观事物的复杂性和不确定性以及人类思维的模糊性,语言信息在实际多属性决策中的应用越来越广泛,但是目前对区间语言信息多属性决策问题的研究还相对缺乏。针对当前区间信息多属性决策研究中的不足,本文对不同决策环境下属性权重未知的各类区间信息多属性决策问题,具体包括定量环境下的区间信息多属性决策、有效定量环境下的区间直觉模糊信息多属性群决策、定性环境下的二维区间语言信息多属性决策、复杂决策环境下的混合型区间信息多属性决策,进行了系统的研究。
[硕士论文] 张丽丽
管理科学与工程 山东财经大学 2017(学位年度)
摘要:多属性决策的方法和理论已经广泛应用到政治、商业、环境和能源等诸多领域。但是在实际应用中,由于决策问题的复杂性和决策者的主观性,很难给出准确的评价信息,因此,需要根据具体决策问题的实际情况采用不同的信息表达形式。中智集是在模糊集和直觉模糊集基础上的拓展,当中智集中元素的隶属度、不确定性度和非隶属度无法给出某一个确定的值或区间值,而是离散值的有限集合的情况时,多值中智集能够更加有效和准确地描述这类不完全、不确定或不一致的多属性决策问题。
  目前,基于中智集的多属性决策已被许多专家学者进行了深入的研究,并应用于广泛的实际领域,取得了丰硕的成果,但对于多值中智集多属性决策问题的研究才刚刚起步,不能满足现实需要,为此,本文进一步对该类问题进行了系统地研究,将多值中智集理论与现有的方法和集成算子相结合,提出了新的解决多属性决策问题的模型和方法,并通过实际算例说明该模型和方法的有效性和实用性。本文的研究工作主要包含以下四部分:
  (1)定义了多值中智数的距离测度,并在此基础上,根据 TOPSIS方法的基本原理,提出了一种基于TOPSIS的多值中智多属性决策方法。
  (2)介绍了多值中智数的得分函数和精度函数,以及VIKOR方法的基本原理,并在此基础上提出了一种基于VIKOR的多值中智多属性决策方法,并与TOPSIS方法进行了比较分析。
  (3)在一般化集成算子和多值中智集理论的基础上,基于参数决定属性权重,提出了基于多值中智数的广义加权算术平均依赖算子和基于多值中智数的广义加权几何平均依赖算子,并给出了基于依赖算子的多值中智多属性决策方法。
  (4)定义了基于多值中智数的算术加权Bonferroni Mean算子和基于多值中智数的几何加权Bonferroni Mean算子,并提出了基于Bonferroni Mean算子的多值中智多属性决策方法。
[硕士论文] 张静
管理科学与工程 山西大学 2017(学位年度)
摘要:在社会活动中,往往需要对同类的决策单元进行评价或排序,从中选择最优方案。通常情况下,由于决策会涉及到多个属性,这些属性都是能够影响到我们判断的不可忽略的重要因素时,就会造成了决策的复杂性。对于多投入多产出的决策单元的排序问题,交叉效率通过线性规划,综合考虑测算得到的自评效率值和他评效率做出评价。但是如何处理模型中的多重最优解造成的问题,一直都是该领域的研究热点。另一方面,犹豫模糊集的出现,能够允许属性值以多个互不干扰的隶属度,同时独立存在,为综合考虑多重最优解的决策信息提供了一种新的视角。在二者的基础上,提出了基于犹豫模糊集的交叉效率群决策方法。研究的关键问题是在犹豫模糊集的基础上,如何构建群决策交叉效率矩阵,以及根据该矩阵,如何对决策单元进行排序。主要工作进展如下:
  1、研究了犹豫模糊集构成的交叉效率矩阵下,决策单元的排序问题。方法Ⅰ:将问题转化为群决策问题,将改进的进取型、进取型、中立性、仁慈型和改进的仁慈型这五个经典模型代表从悲观到乐观过渡的五名专家,得到5组判断决策单元有效性的隶属度,将犹豫模糊集引入到交叉效率矩阵中;在交叉效率矩阵中,引入多目标属性权重优化方法,计算效率值的属性权重;根据决策单元与正负理想决策单元的贴近度,进而对决策单元排序。
  2、为了直观地反应决策单元的综合效率值,对方法Ⅰ进行了改进,提出了一种基于决策者风险态度的交叉效率群决策方法(方法Ⅱ)。该方法充分利用数据信息,从决策单元整体和局部两个角度考虑,将区间犹豫模糊集引入交叉效率,为避免极端值影响决策,引入风险态度因子,通过潜在信息函数求出各效率值的权重,得到综合效率值作为评价结果。
  3、实证分析。通过前面提到的方法Ⅱ,对中部六省的区域创新效率进行研究,分析“十一五”期间和“十二五”期间各省的创新效率状况以及变动情况。
  本文针对交叉效率的多重最优解,引入犹豫模糊集,研究了基于犹豫模糊集的交叉效率群决策方法,并对中部六省的区域创新效率进行了实证分析,为交叉效率理论研究提供了新的方向。
[硕士论文] 李洪刚
管理科学与工程 山东财经大学 2017(学位年度)
摘要:由于人们对事物认知的不确定性和现实决策问题的复杂性,决策者很难给出用精确数表示的决策信息。因此,许多国内外学者一直致力于拓展数的概念,从最初的实数,到后来的模糊数,再到现在的语言变量和直觉模糊数等等。由于直觉模糊数在表达模糊信息方面更具有优势,因此迅速获得了发展并成为现在的热门研究话题。然而,直觉模糊数对于隶属度和非隶属度的限制条件u+v?1使其并不能表示全部模糊信息。因此,Yager提出了一种新型的直觉模糊数,即 Pythagorean直觉模糊数,这种新型的直觉模糊数规定22u+v?1,使得决策信息的表示范围更宽, Garg将Pythagorean直觉模糊数的隶属度和非隶属度拓展到区间数,提出了Pythagorean区间直觉模糊数的概念,进一步增强了其表示模糊信息的能力。
  Pythagorean区间直觉模糊数能更加细腻地展现多属性决策信息的模糊本质,但现有的研究成果仅仅是初步的。因此本文将研究基于Pythagorean区间直觉模糊数的三类集成算子和相应的多属性决策方法,对现实决策问题有一定的指导作用。论文的主要工作和成果如下:
  (1)基于Pythagorean区间直觉模糊数的定义,讨论了Pythagorean区间直觉模糊数的运算法则、运算性质、距离测度以及期望和排序方法。
  (2)将幂(Power)算子和MSM(Maclaurin symmetric mean)算子与Pythagorean区间直觉模糊数相结合,运用 Pythagorean区间直觉模糊数的运算法则形成基于Pythagorean区间直觉模糊数的幂集成算子和MSM集成算子,探讨并证明了这些算子的性质,提出了基于这两类算子的多属性群决策方法,并用算例验证了方法的有效性。
  (3)基于幂算子和 MSM算子的特性,将幂算子和 MSM算子结合,并拓展到Pythagorean区间直觉模糊数,提出了基于Pythagorean区间直觉模糊数的幂MSM算子(Power Maclaurin symmetric mean),同样研究了新算子的性质,建立了基于新算子的多属性群决策方法,最后通过算例及与其他方法的比较验证了方法的有效性。
[博士论文] 张超
系统工程 山西大学 2017(学位年度)
摘要:在现代决策理论与实践中,作为一种常见的心理现象和人格特质,犹豫不决往往使决策个体或组织不能及时做出决策,进而影响整个决策过程的顺利进行。目前对犹豫不决的研究仍然处在初级阶段,其定义以描述性方式为主,缺乏明确的内涵。为了克服犹豫不决的理论缺陷,犹豫模糊集作为定量描述犹豫不决的有效工具,通过同时处理不确定性信息中的犹豫性与模糊性,为研究犹豫不决背景下的决策问题提供了全新的思路。近年来,信息科学领域的快速发展为决策者深入研究基于犹豫模糊信息的决策问题提供了许多理论模型。其中,作为一种新的数据分析模型,多粒度粗糙集理论除了很好地继承了粗糙集理论在特征选择和规则获取方面的优势,提高了粗糙集理论在处理多源数据与高维数据时的运算效率外,还提供了不确定性环境下乐观与悲观信息融合策略,可在实际决策过程中得到更好的应用。
  为了借助多粒度粗糙集理论进行犹豫模糊信息系统分析,本文把信息的犹豫性与模糊性引入到多粒度粗糙集中,扩大了多粒度粗糙集理论的应用范围。具体来说,借鉴现有的粗糙集理论与决策方法,本文分别选取犹豫模糊集、对偶犹豫模糊集、区间犹豫模糊集、犹豫模糊语言术语集这四种典型的犹豫模糊形式,依次探索相对应犹豫模糊环境下基于多粒度粗糙集的理论模型与决策方法。本文的主要工作和创新点概括如下:
  (1)提出了犹豫模糊多粒度粗糙集的概念,并从性质与不确定性度量的角度丰富了犹豫模糊多粒度粗糙集的理论成果。利用双论域多粒度粗糙集模型在不确定性环境下信息表示、融合与分析时的优势,将决策信息系统推广到双论域上,提出了基于犹豫模糊多粒度粗糙集模型的决策策略。这部分研究为犹豫模糊信息系统分析提供了一种合理的不确定性决策方法,同时也扩大了经典多粒度粗糙集的理论与应用范围。
  (2)提出了对偶犹豫模糊多粒度粗糙集的概念,并探索了对偶犹豫模糊多粒度粗糙集的性质与不确定性度量方法。利用经典运筹学中的非确定型决策理论,给出了基于对偶犹豫模糊多粒度粗糙集模型的决策策略。这部分研究为非确定型决策中决策者面临多种可能自然状态的选择提供了理论依据,同时也考虑了群决策中专家意见出现分歧的不同情况。
  (3)提出了区间犹豫模糊多粒度粗糙集的概念,并进一步讨论了区间犹豫模糊多粒度粗糙集的性质以及不确定性度量方法。借鉴前景理论的思想,建立了基于区间犹豫模糊多粒度粗糙集模型的决策策略。这部分研究考虑到了复杂决策环境中的不确定性以及决策者持有的风险态度对决策结果的影响,为决策者在非理性状态下进行基于区间犹豫模糊数的群决策分析提供了理论依据。
  (4)提出了犹豫模糊语言多粒度粗糙集的概念,并继续从性质以及不确定性度量的角度丰富了犹豫模糊语言多粒度粗糙集的理论成果。借鉴三支决策的思想,进一步提出了犹豫模糊语言多粒度决策粗糙集模型,构建了基于犹豫模糊语言多粒度决策粗糙集模型的决策策略。这部分研究考虑到了复杂决策环境中错误决策意见对整体决策过程的影响,将决策期望风险降到最低,为基于多粒度粗糙集的不确定性决策提供了理论依据,同时也把决策粗糙集的应用范围进一步扩大到犹豫模糊语言环境下。
  本文以多粒度粗糙集为研究对象,将不确定性表达方式中的犹豫性与模糊性融入到多粒度粗糙集理论中,给出了相对应犹豫模糊环境下的多粒度粗糙集理论模型,并重点研究了基于所提出各类犹豫模糊多粒度粗糙集模型的决策方法。本文的工作扩大了多粒度粗糙集的理论与实践范围,为基于多粒度粗糙集的决策分析提供了新的方向。
[硕士论文] 刘琳
统计学 西北大学 2017(学位年度)
摘要:形式概念分析(Formal Concept Analysis,FCA)是1982年德国数学家Wille R.提出的一种从形式背景进行数据分析和规则提取的强有力工具。如今这一理论已经成为人工智能学科的重要研究对象,在机器学习、数据挖掘和信息检索等领域有广泛的应用。
  规则提取是形式概念分析一个重要而有意义的研究方向,目前的研究主要利用经典概念格获取决策规则。三支概念格是完备格,包括对象导出的三支概念格与属性导出的三支概念格。与经典概念格不同,三支概念格包含更丰富的信息。本文从两种三支概念格的角度对决策形式背景进行决策规则提取。具体内容如下:
  1.针对决策形式背景,定义了对象(属性)导出的三支协调性,以此为基础提取决策规则,并给出非冗余决策规则。进而比较该协调意义下的决策规则与已有的强协调意义下获取的规则之间的关系。
  2.研究了决策形式背景强协调性、由对象(属性)导出的三支协调性之间的关系。
  3.结合置信度与三支概念格,给出一般的决策形式背景具有置信度的决策规则提取方法,并讨论了决策形式背景非冗余三支规则的充要条件。
[硕士论文] 杨燕华
管理科学与工程 广西大学 2017(学位年度)
摘要:粗糙集理论(RS)主要用于处理不完备信息,优势在于不需任何先验知识,层次分析法(AHP)可用于定性和定量分析,优势在于科学地考虑主观经验,将二者结合应用于决策问题具有重要意义。目前结合方式主要有两种:一是简单组合,本质上未产生新方法;二是粗糙数的方式,但仅考虑属性取值或权重是区间粗糙数,尚未考虑方案间比较判断为区间粗糙数的情形,且未形成完整的基于粗糙集的层次分析理论。论文通过构造区间粗糙数判断矩阵,将RS客观性和AHP主观性有机结合,形成区间粗糙数层次分析法,丰富了RS与AHP结合的多属性决策方法研究。主要研究内容如下:
  一是分析现有区间粗糙数大小比较方法,给出一种期望和方差结合的比较方法,以及提出一个带决策者偏好的区间粗糙数优先可能度的定义,并对其性质展开讨论,进而给出基于优先可能度的区间粗糙数排序方法。
  二是分析现有标度系统和决策者判断的不确定性,考虑判断比值为区间粗糙数,利用云模型中的正逆向云发生器得到区间粗糙标度表示方法。
  三是通过区间粗糙标度构造区间粗糙数形式的判断矩阵,在不确定中又带有一定的精确性,使得判断值较大概率落入给定的更小区间中,求解排序向量得到最终方案的排序,从而系统地构建区间粗糙数层次分析法。
[硕士论文] 赵凡
统计学 西北大学 2017(学位年度)
摘要:形式背景是形式概念分析中数据的基本表达形式,它表征了对象与属性之间的二元关系.而决策形式背景是把一般意义下的形式背景的属性集分为条件属性与决策属性两部分,在此基础上研究规则提取与属性约简是决策形式背景的两个重要研究方向.
  本文针对生活中存在决策属性取值的不确定性这一现象,提出D型概率决策形式背景,定义此背景的协调性,并基于协调的D型概率决策背景分别研究了决策规则获取方法及保持决策规则集相对较优的属性约简问题.
  主要内容包括:
  1.基于不确定性决策问题,提出D型概率决策形式背景,定义算子获得概率形式概念,构造相应的概率概念格,并研究D型概率决策形式背景的有关性质;利用包含度的概念,定义D型概率决策形式背景的协调性,并研究α协调D型概率决策背景下的规则获取方法.
  2.研究保持决策规则集相对较优的属性约简问题,使规则集更加简洁、紧凑;进而研究保持非冗余决策规则集相对较优的属性约简问题.
  3.研究概率概念格与经典概念格之间的关系;保持格结构不变的约简与保持决策规则集相对较优的约简之间的关系;保持决策规则集相对较优的协调集与保持非冗余决策规则集相对较优的协调集之间的关系.
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