现代决策方法发展动态.pptx
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1、主要内容1.经典多目标决策方法的相关方面研究2.区间数多属性决策方法3.模糊多属性决策方法4.基于粗糙集理论的多属性决策方法5.随机多属性决策方法6.混合型多属性决策问题7.多属性群决策方法8.基于混合粒子群优化的多目标决策方法9.基于混沌理论的多目标决策方法第1页/共16页 1.经典多目标决策方法的相关方面研究针对传统层次分析法(AHP)因采用固定不变的权重体系而不能反映复杂系统非线性、涌现性等本质特征的缺陷,有学者借鉴多目标变权决策方法中变权思想,通过构建评价问题的新分析结构和方案评价的价值体系提出了一种关于方案优选排序的变权AHP方法,并对该方法的变权机理及其相对于传统AHP的优点予以了
2、理论分析。针对逼近理想解排序法(TOPSIS)的不足,有学者从相对熵的概念出发,提出了求解多属性决策问题的新思路,利用被评价方案与理想解和负理想解的相对熵,定义了一种新的与理想解的贴近度。据此给出一种新的排序方法相对熵排序法,并将此法与TOPSIS方法、夹角度量法和投影法进行对比,结果表明,在传统的TOPSIS方法、夹角度量法和投影算法排序都失效的情况下,相对熵排序法能够较准确地给出方案的排序。第2页/共16页2.区间数多属性决策方法随着社会与经济的发展,人们考虑问题的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性在不断增强。决策者常常不能或难以给出决策信息的确定数值,但往往容易给出决策信息的上限和下限
3、,即容易给出区间数形式的决策信息。多属性决策问题很多是定性问题,模糊性就更显著,这使得区间数多属性决策问题引起学术界极大的关注。研究区间数多属性决策问题具有重要的理论意义和较高的实际应用价值。第3页/共16页针对属性权重已知的区间多属性决策问题,有学者在传统的区间多属性方法的基础上提出了两种新的决策方法:基于可能度的区间多属性决策和基于投影的区间多属性决策。针对属性权重信息不完全的区间多属性决策问题,有学者提出了两种新的决策方法:属性权重信息不完全的区间多属性TOPSIS法和基于满意度的区间多属性决策方法。针对属性权重未知的多属性决策问题,有学者指出决策对象与理想对象之间的优势度与其属性值的概
4、率测度及属性值大小之间有等价关系,并借鉴博弈决策中的极大极小算法,提出用属性值的优势关系确定属性权重,并利用优势关系对决策对象进行排序并择优。第4页/共16页3.模糊多属性决策方法(1)直觉模糊多属性决策方法本书的第六章介绍的模糊综合评价方法是基于Zadeh提出的模糊集作为基础,通过隶属度来刻画事物的模糊性。1986年Atanassov提出直觉模糊集的概念,在模糊集的基础上增加了一个新的参数,即非隶属度,能够更加细腻地描述和刻画客观世界的模糊本质。1993年,Gau等定义了Vague集,Bustince等指出Vague集的概念与Atanassov的直觉模糊集的概念是相同的。直觉模糊集是当前决策
5、领域的研究热点之一,在模糊多属性决策和群决策领域中有着广泛的应用。第5页/共16页(2)模糊积分与模糊测度在多属性决策问题中的应用传统的多准则决策方法,比如AHP法,一般都假设各个准则是相互独立的。但是在实际生活中,决策问题的各个准则往往具有某种相互作用或者说相关性。实际上多准则决策问题中的决策准则往往具有某些相互作用,而不是严格独立的,这就使得基于准则独立性假设的那些决策方法的有效性受到了质疑。日本学者Sugeno于1974年提出了模糊测度和模糊积分的理论用来对模糊系统进行表示,并且进一步建议用这一理论来对人类的主观评估过程进行建模。1995年,Grabisch提出把模糊积分作为一个集成算子
6、应用于多准则决策问题中以来,大量的文献对模糊测度与模糊积分结合解决多准则决策问题进行了深入的理论和实践的研究。第6页/共16页4.基于粗糙集理论的多属性决策方法二十世纪九十年代开始,随着计算机技术的发展,研究人员又提出了基于人工智能技术、神经网络、遗传算法和粗糙集理论的多属性决策方法。2002年,Salvatore Greco提出了基于粗糙集理论的多属性分类方法,不确定性多属性决策问题的研究也越来越复杂化。针对属性值为区间粗糙数,具有属性优先序信息的多属性决策问题,可以基于区间粗糙数的相离度定义,建立以极大化属性值的离差为目标的最优化模型来确定各属性权重,进而基于粗糙算术运算,计算出各方案的期
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