导读:本文包含了多指标群决策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:模糊,算子,多指,算法,权重,语言,不确定。
多指标群决策论文文献综述
杨帆[1]（2016）在《基于前景理论的网络舆情态势模糊多指标群决策方法研究》一文中研究指出在网络互联技术不断变革的趋势下,互联网越发的以迅猛速度进入人们的日常生活。网络对生活的影响,最直接的是改变了社会信息交流的方式,尤其是自媒体平台出现以后。信息传播方式从单向的信息推送方式转变为网民自主的拉取信息方式。网民在形式多样的网络渠道发表观点与态度,网络逐渐地发展成网民舆论的集散地和反映民意的放大镜。互联网打破了地域限制,让分散的网民聚集在虚拟空间中参与社会事件的讨论。而网络空间中关于公共事件的态度、言论与情绪的集合被称为网络舆情。政府管理者可以凭借网络渠道,跨层级地快速了解社会民意,民众也能够化解某些制度上带来的信息向上流动的限制,这有效地释放社会不满情绪。然而,网络的隐蔽与弱监管特征使得虚假信息和极化情绪很容易蔓延。网民群体习惯于简单化思考,在信息不对称的情境下,极易受到偏激的和非理性情绪的煽动。在信息流动成本和时间迅速下降的环境中,普通民众的政治组织能力和动员能力得到极大增强,当不能有效管控网络舆情且政府有关部门响应不及时,再加上某些自媒体选择性报道,可能会爆发突发事件。近年,突发事件频发,特别是由网络舆情引发的突发事件比例较高,整体舆情管理形势严峻,所以对网络舆情态势决策需求紧迫。有必要研究网络舆情态势决策方法,辅助应急部门净化网络环境,降低对社会安定的负面影响。本文在网络舆情传播理论和态势决策研究的基础上,构建基于前景理论的网络舆情态势模糊多指标群决策方法。首先是从舆情信息、传播媒介、舆情受众和应急部门四个方面建立包含九个指标的网络舆情态势决策指标体系。其次,考虑到决策者的有限理性特点和群体决策的优势,再通过问卷收集到的模糊语言评价数据后,建立基于前景理论的网络舆情态势模糊多指标群决策方法,并以哈尔滨“天价鱼”事件验证模型的实用性和合理性。研究成果有:1.以网络舆情态势决策为目标,设计较为简洁,合理与易理解的态势决策指标体系,使用模糊数学方法对定性指标进行量化处理,并考虑到专家决策的有限理性现实,使用前景理论计算指标的初始权重。2.建立基于前景理论的网络舆情态势模糊多指标群决策方法,把模糊理论,前景理论和群决策技术融合于网络舆情态势决策,在应用上有所创新。(本文来源于《广东外语外贸大学》期刊2016-04-25）
陈曦,刘云志,樊治平[2]（2016）在《考虑指标关联的直觉不确定语言型多指标群决策方法》一文中研究指出提出了指标关联且指标值为直觉不确定语言变量的多指标群决策方法.首先给出了关于直觉不确定语言变量的相关概念及直觉不确定语言变量间的距离计算公式,然后,依据各专家针对指标集所给出的直接关系矩阵,运用DEMATEL方法确定各指标权重,并将各专家给出的决策矩阵集结为群体决策矩阵.进一步地,构建正负理想点向量,并计算各方案与正负理想点向量间的加权距离;在此基础上计算各方案的相似系数,并据此对所有方案进行排序.最后,通过一个项目风险应对策略选择的实例分析说明了本文方法的可行性和潜在应用.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
李磊,郭睿,谢小璐[3]（2015）在《多指标区间数群决策问题的组合算法研究》一文中研究指出针对一类多指标群决策问题,根据最小二乘原理提出了最优离合点的概念。运用模拟植物生长算法与加速遗传算法组合算法(PGSA-RAGA),求解得出最优离合点,并且根据投影寻踪模型利用最优离合点所组成的矩阵,得出最终投影值与排序结果。该方法解决了以往以平均数体现群决策的综合意愿所出现的不足的问题,在指标的属性权重完全未知的情况下,得到最优的排序结果,经过对比分析,该方法的可行性得到验证,更加简便易操作,并且有效地推广到大规模多指标群决策问题。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2015年17期）
尤天慧,李洪燕,刘彩娜[4]（2013）在《一种具有不确定偏好序信息的多指标群决策方法》一文中研究指出针对具有不确定偏好序信息的多指标群决策问题,给出了一种决策分析方法。在本文中,首先对具有不确定偏好序信息的多指标群决策问题进行了描述;然后给出了将不确定偏好序转换为投票数的计算公式;进一步地,依据Bernardo方法的基本思想,根据每个专家给出的不确定偏好序信息,计算相应的投票数并构建群体投票矩阵,并基于群体投票矩阵构建0-1整数规划模型,通过求解模型可得到方案排序结果。最后,通过一个算例以及与已有方法的对比分析说明了本文给出的方法的可行性和有效性。(本文来源于《中国管理科学》期刊2013年05期）
高岩,刘晨琛[5]（2012）在《模糊语言下的梯形模糊数心态指标群决策方法》一文中研究指出在模糊语言下,提出了梯形模糊数心态指标的群决策方法。在属性权系数和决策者权系数信息都不完全的情况下,引入心态指标,将模糊语言的梯形模糊数决策矩阵转化为带心态指标的决策矩阵;利用决策的不完全信息构造Fuzzy线性规划,分别求解出属性权重和决策者权重;对决策者的心态指标进行集成得到群体风险态度,模糊集成群体风险态度与方案的群体评价值,得到整个方案集的排序。选取实例说明该方法的有效性、可行性和可操作性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2012年26期）
张杰[6]（2012）在《基于多指标群决策的汽车评价方法》一文中研究指出随着人们生活水平的提高,以及生活节奏的加快,私家车已经成为人们重要的出行交通工具。与此同时,越来越多消费者利用网络发表对汽车的观点。由于人类思维的不确定性和模糊性,决策者很难从当前评论中给出关于汽车属性指标的具体评价信息,而模糊语言则很好的表达了人类思维的这种特性,因此,语言评价成为决策者进行评价的首选。属性的权重不同反映了评论者对属性的侧重点不同,客观权重的计算也是需要研究的课题之一。由于模糊集理论为研究不精确性和模糊性提供了一个很好的框架,因此本文将根据多位决策者对汽车属性的模糊语言评价,得到的评价结果既可为购买者选择车型时作为参考,又可使汽车制造商对将来的发展决策提供技术支撑。本文的主要研究工作如下：(1)基于TOPSIS思想的汽车属性权重计算为了反映评论者对汽车不同属性的侧重大小,以利于制造商把握消费者的心理倾向,制造出令消费者满意的车型。本文根据决策者对候选汽车属性的语言评价值,基于TOPSIS思想,构造模型使被评汽车属性与所有汽车中该属性的最大值的平方和达到最小且与所有汽车中该属性的最小值的平方和达到最大,进而确定该属性权重。结果表明,该权重符合评价者的心理,证明了方法的有效性。(2)不同粒度语言评价集的标准化不同的决策者对同一评价对象有可能采取不同的粒度语言评价集,针对这种情况,本文建立一个粒度为7的基本语言评价集合,利用模糊数的关系构造一个映射,将叁位决策者各自采用的语言评价集合对汽车属性进行的语言评值转换为基本语言评价集合中元素的评价向量,从而实现了不同粒度语言评价矩阵的一致化。(3)对评价信息进行集结给出车型的排名序列本文利用MEOWA算子对多个决策者的评价信息进行集结,然后再通过此算子对各个汽车的属性信息进行集结,最后利用解模糊算法将模糊数转换为确切值,并据此给出68款汽车的一个排名序列。该排列与预先调查结果一致。(本文来源于《山西大学》期刊2012-06-01）
李庆国,陈守煜,马振民[7]（2007）在《多指标半结构性模糊群决策评价方法》一文中研究指出针对水利工程后的多指标半结构性评价问题,在工程模糊集理论基础上提出了将专家个人与群体意见综合的模糊评价方法,给出了有效的评价指标定量方法与专家意见和指标结果的集结方法,最终获得对方案的总评价值(或等级划分)。工程实例表明,该模型与方法在水利工程后评价领域中的优越性和有效性。(本文来源于《水电能源科学》期刊2007年01期）
陶经辉,李旭宏,毛海军,李玉民[8]（2005）在《基于多指标群决策的物流园区规模确定方法研究》一文中研究指出物流园区作为现代物流发展的基础设施和发展模式之一,在现代物流系统中有着极其重要的地位,许多城市正在规划建设若干物流园区。物流园区规模的确定是物流园区规划建设中一项十分重要的内容,合理确定物流园区的规模有助于提高物流系统的运作效率。本文根据物流园区规模确定存在多因素影响的特点,通过分析影响物流园区规模确定的主要影响因素,采用专家群决策方法,构造物流园区的综合评分矩阵,从而得到各物流园区的具体规模,并结合具体实例对模型进行了验证。(本文来源于《公路交通科技》期刊2005年01期）
李洪燕,樊治平[9]（2003）在《一种基于二元语义的多指标群决策方法》一文中研究指出针对具有语言形式评价信息的多指标群决策问题,给出一种基于二元语义信息处理的群决策分析方法·该方法是采用近年来最新发展的二元语义概念来描述语言评价信息并进行处理和集结运算·首先描述了具有语言评价信息的多指标群决策问题,然后在介绍有关二元语义的定义及其相关性质的基础上,给出了基于二元语义的几种集结算子,并且进一步给出了解决该群决策问题的具体步骤,最后给出了一个算例·(本文来源于《东北大学学报》期刊2003年05期）
王欣荣,樊治平[10]（2003）在《一种基于语言评价信息的多指标群决策方法》一文中研究指出针对一类带有自然语言评价信息的多指标群决策问题,给出一种新的群集结和方案优选方法.首先采用近年来最新发展的LWD算子和LOWA算子直接集结每个决策者给出的自然语言评价信息,以得到群的方案评价值,然后根据语言短语集的自身顺序进行方案优选.利用该方法不仅可以确定最优方案,而且还可得到群决策结果的可信程度.最后给出了一个算例.(本文来源于《系统工程学报》期刊2003年02期）
多指标群决策论文开题报告
（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：
提出了指标关联且指标值为直觉不确定语言变量的多指标群决策方法.首先给出了关于直觉不确定语言变量的相关概念及直觉不确定语言变量间的距离计算公式,然后,依据各专家针对指标集所给出的直接关系矩阵,运用DEMATEL方法确定各指标权重,并将各专家给出的决策矩阵集结为群体决策矩阵.进一步地,构建正负理想点向量,并计算各方案与正负理想点向量间的加权距离;在此基础上计算各方案的相似系数,并据此对所有方案进行排序.最后,通过一个项目风险应对策略选择的实例分析说明了本文方法的可行性和潜在应用.
（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。
多指标群决策论文参考文献
[1].杨帆.基于前景理论的网络舆情态势模糊多指标群决策方法研究[D].广东外语外贸大学.2016
[2].陈曦,刘云志,樊治平.考虑指标关联的直觉不确定语言型多指标群决策方法[J].东北大学学报(自然科学版).2016
[3].李磊,郭睿,谢小璐.多指标区间数群决策问题的组合算法研究[J].计算机工程与应用.2015
[4].尤天慧,李洪燕,刘彩娜.一种具有不确定偏好序信息的多指标群决策方法[J].中国管理科学.2013
[5].高岩,刘晨琛.模糊语言下的梯形模糊数心态指标群决策方法[J].计算机工程与应用.2012
[6].张杰.基于多指标群决策的汽车评价方法[D].山西大学.2012
[7].李庆国,陈守煜,马振民.多指标半结构性模糊群决策评价方法[J].水电能源科学.2007
[8].陶经辉,李旭宏,毛海军,李玉民.基于多指标群决策的物流园区规模确定方法研究[J].公路交通科技.2005
[9].李洪燕,樊治平.一种基于二元语义的多指标群决策方法[J].东北大学学报.2003
[10].王欣荣,樊治平.一种基于语言评价信息的多指标群决策方法[J].系统工程学报.2003
论文知识图
