基于灰熵的不确定多属性决策问题研究论文

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1、摘要在实际决策过程中,由于客观世界的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性,决策信息往往以不确定的形式给出。因此不确定性决策理论、方法及应用是目前众多决策研究工作者关注的热点。嫡是对“不确定性”的戢佳测度,是度量不确定性的最佳工具和尺度。因此本论文在结介灰色系统理论和嫡理论的基础上分析了灰炳理论,并进一步探讨了基于灰炳的不确定多属性决策分析方法,为管理决策分析提供了一种新的思路和方法。本文主耍根据属性权重为确泄值、区间值和完全未知的三种情况來研究不确处多属性决策问题的灰炳决策方法。首先给出了灰距离嫡的定义,从而给区间灰数之间的距离赋予了炳的内涵,将其作为一个决策评价的主要标准,来

2、研究基于灰距离爛的逼近理想解法,并应用到权重已知的不确定多属性决策问题屮;接看根据极大爛的基本原理,研究权重为区间灰数的不确定多属性决策问题的权重分布,并建立基于极人爛和灰距离爛的组合赋权模型,实现了区间权重向点值权巫的转化;最后根据标准区间灰数的定义,研究区间灰数序列的灰色爛权模型,并根据区间灰数排序的可能度理论,研究属性权重完全未知的不确定多属性决策问题的灰爛决策方法。本文的创新点是:首次提出了灰距离爛的定义,给出了基于灰跖离爛的逼近理想解法,建立了基于极大嬌和灰距离嫡的纽•合赋权模型,建立了区间灰数序列的灰色嬌权模型。并结合灰炳分别对几类不确定多属性决策问题进行深入研究,

3、为该问题研究开创了一个新的研究视角和思路,为未来该问题进一步研究提供了一些冇益的参考和借鉴。关键词:灰嫡,不确定多属性决策,灰距离嫡,逼近理想解法,极人嫡,灰色炳权棊于灰炳的不确定多属件决策问题研究AbstractInrealitydecision-makinginformationisoftengivenuncertainlyduetothecomplexityoftheobjectiveworld,aswellastheuncertaintyoftheambiguityofhumanthinking,whichmakestheuncertaintyindccisiomaki

4、ngtheory,methodologyandapplicationofthedecision-makingafocusforresearchers,isthe"uncertainty”Asthebestmeasure,entropyisalsothebesttoolsandstandardstostudyuncertainty.Thispaperanalysisthegrayentropytheorycombiningthegraysystemtheoryandentropytheoryandexplorethegrayentropy-basedmulti-attribute

5、decision-makingofuncertaintyanalysisformanagementdecision-making・Thispapermainlystudiesthegreyentropymethodofdecision-makinginuncertainmulti-attributedecision-making.Threeconditionsarediscussed,thecertain,intervalandcompletelyunknownsituationgiventhedefinitionof^thecontextofentropyisgiventot

6、hemulti-attributedecisionaking・Asamainstandardoftheestimatingofdecision-making,itcansolvethetechniquefororderprefrencebysimilaritytoidealsolutionoftheuncertainmulti-attributedecision-makingbasedongreydistanceentropy.Modelsthenarccompared・Consequently,basedonthemaximumentropyprinciple,multi-a

7、ttributedecision-makingwhoseweightsarcintervalgreynumbeisstudiedbytechniquefororderprcfrcnccbysimilaritytoidealsolutiontosolveoutitsweightdistribution,andcombinedweightedmodelbasedonmaximumentropyandgreydistanceentropyisestablished,whichturnsinterv

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