声明
摘要
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 相关研究述评
1.2.1 马田系统研究综述
1.2.2 模糊积分多属性决策方法研究综述
1.2.3 区间数多属性决策方法研究综述
1.2.4 文献简评
1.3 研究内容及创新点
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究创新点
1.4 研究理论及方法
1.5 章节安排及研究思路
1.5.1 章节安排
1.5.2 研究思路
2 相关理论和方法概述
2.1 马田系统
2.1.1 经典马田系统
2.1.2 施密特正交马田系统
2.2 模糊测度和模糊积分理论
2.2.1 模糊测度
2.2.2 模糊积分
2.3 区间数理论
2.3.1 区间数定义
2.3.2 区间数运算
2.3.3 区间数距离
2.3.4 区间数规范化
2.4 本章小结
3 基于经典马田系统的模糊积分多属性决策方法
3.1 基于马田系统和Φs转换函数的模糊积分多属性决策方法
3.1.1 Φs转换函数及其局限性
3.1.2 利用Shapley值转换九模糊测度的合理性分析
3.1.3 基于马田系统的Shapley值计算方法
3.1.4 决策方法
3.1.5 算例分析
3.2 基于马田系统的2可加choquet模糊积分多属性决策方法
3.2.1 2可加模糊测度和2可加choquet模糊积分
3.2.2 shapley值的计算
3.2.3 交互性指标的计算
3.2.4 决策方法
3.2.5 算例分析
3.3 本章小结
4 基于施密特正交马田系统的模糊积分多属性决策方法
4.1 基于施密特正交马田系统的属性权重计算方法
4.2 基于属性权重和Φs转换函数的九模糊测度计算方法
4.3 基于属性权重和交互度的2可加模糊测度计算方法
4.4 灰模糊积分关联度
4.5 基于λ模糊测度的灰模糊积分关联度多属性决策方法
4.6 基于2可加模糊测度的灰模糊积分关联度多属性决策方法
4.7 算例分析
4.7.1 算例1
4.7.2 算例2
4.8 本章小结
5 基于加权马田系统的模糊积分多属性决策方法
5.1 加权马田系统
5.2 基于加权马田系统的属性测度密度计算方法
5.3 决策方法
5.4 算例分析
5.4.1 实例计算
5.4.2 方法比较
5.5 本章小结
6 基于区间马田系统的模糊积分多属性决策方法
6.1 区间样本数据描述统计量
6.2 基于区间马田系统的模糊测度计算方法
6.3 算例分析
6.3.1 模糊测度的计算
6.3.2 模糊测度有效性的验证
6.4 本章小结
7 基于广义马田系统的区间数多属性决策方法及扩展
7.1 立体视角下区间数决策向量
7.2 基于广义马田系统的区间数立体决策原理及方法
7.2.1 决策原理
7.2.2 决策方法
7.3 算例分析
7.4 方法扩展
7.4.1 基于相对熵的区间数立体决策方法
7.4.2 基于灰色相对关联度的区间数立体决策方法
7.4.3 基于欧式距离函数的区间数立体决策方法
7.5 本章小结
8 结论与展望
8.1 研究结论
8.2 研究展望
致谢
参考文献
附录
南京理工大学;