导读:本文包含了优选模型层次分析法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:层次,分析法,模糊,模型,不确定,建筑材料,在线。
优选模型层次分析法论文文献综述
沈润[1]（2019）在《基于层次分析法的电网生产项目优选排序模型研究》一文中研究指出随着电网公司资产寿命在未来集中达到寿命期以及电改的深入,电网公司将面临项目数量增加以及资金收紧的双重挑战。为提升电网公司生产项目实施效益,提高资金投资收益率,尤其针对未来发展趋势解决资金受约束情况下的项目优选问题,依照层次分析法确定具体指标,并根据指标权重以及模型设计的思路和流程,设计出生产项目优选排序模型。实践证明,该模型符合某供电局的实际情况,具有较好的推广应用价值。(本文来源于《通信电源技术》期刊2019年12期）
曾杰[2]（2019）在《建筑材料层次分析模型及在陶瓷台盆优选中的应用》一文中研究指出应用层次分析法,通过质量因子梳理与选取、相对重要性评判、权重求解、判断矩阵的一致性验证及效用函数的选择,建立了建筑材料层次分析模型,并对陶瓷台盆产品进行了层次分析与选材综合评价。结果表明:建筑材料层次分析模型既能实现材料的全方位整体评价,又适用于单一特定性能的评价。将建筑材料层次分析模型应用于台盆优选,实现了台盆产品的选材比较。(本文来源于《四川建材》期刊2019年05期）
岳丹丹,梁海涛,赵磊,王天慧[3]（2016）在《基于层次分析的灰色关联决策模型在方案优选中的应用》一文中研究指出采用灰色关联决策分析法对矿排水方案进行了优化选择,将定性与定量分析相结合,从而科学、合理地做出决策。本文以西鞍山铁矿为例,针对矿山的水文地质和涌水情况,提出了一段排水和分段排水2套方案,通过建立基于层次分析的灰色关联决策模型,将方案的基建费、运营管理费、能耗、技术指标及工程量等作为评价指标,对矿排水方案进行决策优化,最终确定分段排水为该矿山最优排水方案。实践证明,基于层次分析的灰色关联决策模型更能客观地反映系统要素的全面影响,使评价结果更为科学、合理,能达到全面、综合、准确的择优效果,可为矿排水方案优化选择提供较好的科学依据。(本文来源于《供水技术》期刊2016年04期）
张华新[4]（2013）在《基于层次分析法的择业方案优选数学模型》一文中研究指出随着我国高校的扩招,毕业生就业问题引起了多方关注。研究表明,影响毕业生择业就业的因素众多,本文利用层次分析法建立层次结构模型,为大学生择业就业提供可靠的参考依据。(本文来源于《东方企业文化》期刊2013年23期）
吴旖旎[5]（2013）在《层次分析不确定优选模型》一文中研究指出在人们的日常生活中经常要面临众多的多目标选择问题,小到购买衣服时,要考虑衣服的价格、质地,舒适度等；大到政府兴建水电站选址时,要考虑经济因素、环境因素等,这些都是优选问题。本文主要研究的是如何根据评价因素和权重从待优选方案中选出最优方案。结合不确定性理论,根据专家的经验数据,由不同的评价准则,本文提出两种优选方法,分别是基于期望值的层次分析不确定优选和基于乐观值的层次分析不确定优选。两种优选方法中,系统均被分为两个层次。第一层次的优选中,通过得到专家对评价因素的经验数据,继而得到经验不确定分布,求得期望值(乐观值或悲观值)。将不确定期望值(乐观值或悲观值)的大小进行比较得到第一层次假想优等方案,通过计算期望值距离(乐观值距离)得到每一方案与第一层次假想方案的差异程度,选择差异程度最小的方案作为第一层次优等方案。在第二层次的优选中,将各个分系统中每个方案与该分系统优等方案的距离作为元素构成系统距离矩阵,选出每个分系统中与优等方案差异程度最小距离作为元素构成系统距离向量,最后将所有方案的距离与系统距离向量做比较,得出差异最小的方案作为最优方案。最后给出例子,说明我们提出的方法的可行性。(本文来源于《南京理工大学》期刊2013-12-01）
杨志辉,陈铁牛,刘龙章[6]（2010）在《基于改进层次分析法的模糊优选模型》一文中研究指出给出一种逼近理想解的层次分析法,并将其应用于模糊优选模型,基于该方法给出了中国16个城市的综合实力评价实例,证实了模型的可靠性和实用性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2010年10期）
王圃,张晋,华佩[7]（2010）在《改进层次分析—多级模糊评判的给水处理工艺优选模型》一文中研究指出由于水源水质污染日益严重以及新水质标准对供水企业常规水处理工艺改造的必然要求,提出以常规处理工艺为基础,增加预处理、深度处理或对常规处理工艺进行强化,以满足出水水质的要求。针对目前饮用水处理工艺流程优选过程中存在的问题,运用模糊数学多层次综合评价理论,建立了给水处理工艺评价优选模型。同时采用加速遗传算法,对层次分析法判断矩阵进行一致性修正,解决了判断矩阵一致性修正的困难,并采用改进的层次分析法确定模型权重分配集合。以重庆市某水厂水处理工艺设计为工程实例,介绍该模型的计算流程以及评价方法,并运用模型对工艺流程进行评判,得出较优的给水处理工艺。(本文来源于《土木建筑与环境工程》期刊2010年02期）
李春生,王耀南,陈光辉,蒋宏锋[8]（2009）在《基于层次分析法的模糊分类优选模型》一文中研究指出不同的模糊分类算法在同一个数据集合上常会产生不同的模糊分类.究竟哪种方法最能揭示数据的真实结构,对此,以模糊分类有效性指标为评价指标,应用层次分析法对各模糊分类进行综合评价,建立了一个模糊分类优选模型.大量实验表明,该优选模型所选出的最优模糊分类,其模式识别率高,能揭示数据的真实结构.(本文来源于《控制与决策》期刊2009年12期）
于海鹏,陈文帅[9]（2009）在《木质建筑材料层次分析模型与优选综合评价》一文中研究指出运用层次分析法,确定了木质建筑材料的评价方案和评价指标,构建了层次分析模型,并对6类、37种木质建筑材料进行了优选综合评价.结果表明:(1)影响材料价值的5种二级指标其优先权重顺序为性能(0.35)、环境(0.33)、经济(0.18)、加工(0.09)、原料(0.05);13种叁级评价指标中以环境污染(0.25)、应用性能(0.19)、经济效益(0.15)这3个指标最为重要.(2)木质建筑材料的分类优选排序为:实木类材料、普通人造板、新型木质材料、饰面类木质材料、木质工程材料、非木材植物人造板.(3)所构建的判断矩阵均具有较好的一致性和可靠性.(本文来源于《建筑材料学报》期刊2009年02期）
伊辉勇,刘伟,应晓跃[10]（2008）在《基于模糊层次分析法的在线定制方案优选模型》一文中研究指出利用多决策者不同风险偏好的模糊层次分析模型对在线定制方案进行优选。建立了在线定制方案总效用评价指标体系,运用基于模糊有序加权平均算子的叁角模糊数互补判断矩阵排序法,求得各层效用的权重,并用模糊语言变量表示各备选在线定制方案的二级准则层子效用的满意度,得到多决策者不同风险偏好下的各方案的综合模糊评分。最后,综合考虑叁角模糊数的均值位置和左右扩散情况,对各方案叁角模糊数进行排序得到最优方案,并用实例证明了该模型的可行性和合理性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2008年02期）
优选模型层次分析法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
应用层次分析法,通过质量因子梳理与选取、相对重要性评判、权重求解、判断矩阵的一致性验证及效用函数的选择,建立了建筑材料层次分析模型,并对陶瓷台盆产品进行了层次分析与选材综合评价。结果表明:建筑材料层次分析模型既能实现材料的全方位整体评价,又适用于单一特定性能的评价。将建筑材料层次分析模型应用于台盆优选,实现了台盆产品的选材比较。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
优选模型层次分析法论文参考文献
[1].沈润.基于层次分析法的电网生产项目优选排序模型研究[J].通信电源技术.2019
[2].曾杰.建筑材料层次分析模型及在陶瓷台盆优选中的应用[J].四川建材.2019
[3].岳丹丹,梁海涛,赵磊,王天慧.基于层次分析的灰色关联决策模型在方案优选中的应用[J].供水技术.2016
[4].张华新.基于层次分析法的择业方案优选数学模型[J].东方企业文化.2013
[5].吴旖旎.层次分析不确定优选模型[D].南京理工大学.2013
[6].杨志辉,陈铁牛,刘龙章.基于改进层次分析法的模糊优选模型[J].数学的实践与认识.2010
[7].王圃,张晋,华佩.改进层次分析—多级模糊评判的给水处理工艺优选模型[J].土木建筑与环境工程.2010
[8].李春生,王耀南,陈光辉,蒋宏锋.基于层次分析法的模糊分类优选模型[J].控制与决策.2009
[9].于海鹏,陈文帅.木质建筑材料层次分析模型与优选综合评价[J].建筑材料学报.2009
[10].伊辉勇,刘伟,应晓跃.基于模糊层次分析法的在线定制方案优选模型[J].计算机集成制造系统.2008
论文知识图
