直觉模糊与区间值模糊环境下的多准则决策与推理算法

摘要

直觉模糊集(Vague集)与区间值模糊集是Zadeh模糊集的两种推广形式,由于这两种形式均可统一到Goguen意义下的L~*-模糊集,其中L~*是一完备格,所以,本文将其冠以统一名称:IF集(IF代表“IntuitionisticFuzzy”或“Interval-valuedFuzzy”),即隶属函数取值在L~*上的模糊集。该模糊集由于在对事物属性的描述上提供了更多的选择方式,较传统的模糊集有更强的表达不确定性的能力,因而在学术界及工程技术界引起了广泛的关注。本文将利用IF集研究多准则模糊决策及模糊推理问题,建立起一系列决策与推理方法。本文的研究不仅丰富和完善了IF集的基础理论,同时为IF集理论向应用领域的渗透提供了新的思路。全文主要结果包括以下四个部分。第一章对目前备受关注的IF环境下的多准则决策问题提出新的解决方法。首先借助Atanassov的IF算子提出IF点算子的概念。该算子的突出优势在于它可以合理地对未知信息进行剖析,增加有用信息量,减少踌躇性,实现信息的发现与挖掘。进而对IF环境下的多准则决策问题定义记分函数与加权记分函数。

目录

原创性声明及关于学位论文使用授权的声明

第0章 绪论

第一章 IF环境下多准则决策问题的记分函数法

第二章 包含度与相似度量及其在多准则模糊决策中的应用

第三章 IF环境下基于合成规则的推理算法

第四章 IF推理的全蕴涵算法及其在决策中的应用

参考文献

致谢

作者在攻读博士学位期间发表及接受的论文目录

学位论文评阅及答辩情况表