基于区间Vague集的相似度量与得分函数的决策方法及其应用

摘要

决策在现代政治，经济，文化，生活等领域中发挥了重大的作用。目前，国内外学者，专家们对于Vague集基础上的相似度量及决策分析进行了大量研究。本文在真隶属度，假隶属度及犹豫度的基础上，介绍了Vague集，区间Vague集（值）理论的概念和基础理论知识，并系统的分析了基于区间Vague集（值）情况下的三种决策:权重已知，权重不完全已知，以及权重完全未知。
　　 本文研究的具体工作包括以下几个方面的内容:
　　 1.介绍了在结合距离测度，未知测度，熵测度，面积测度基础上的区间Vague集（值）多测度相似度量，给出了相应的定义及性质，并通过实例进行了分析与验证。
　　 2在区间Vague集（值）的基础上提出了一种新的得分函数，并与其他的得分函数进行了比较与分析。
　　 3.本文分别对于属性权重已知，属性权重不完全已知，专家权重完全未知的决策进行了分析与评价，并得到了合理的判断结果。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

第二章 相关基本理论准备

2．1 Vague集的基本概念和相关理论知识

2．2 区间Vague集的基本理论

2．3 集成算子

第三章 Vague集，区间Vague集的相似度量

3．1 Vague集的相似度量

3．2 区间Vague集相似度量的定义和基本理论知识

3．3 实证分析

本章小结

第四章 区间Vague集的排序方法

4．1 区间Vague集的一种新的得分函数定义和相关性质

4．2 新得分函数的优点

本章小结

第五章 基于区间Vague集的决策方法

5．1 在已知权重下的决策

5．2 在权重不完全已知下的多属性决策

5．3 在专家权重完全未知下的多属性群决策

本章小结

第六章 总结与展望

6．1 本文主要总结和创新

6．2 进一步发展前景

参考文献

致谢

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