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灰色系統叢書三參數區間灰數信息下的決策方法 版權信息
- ISBN：9787030618122
- 條形碼：9787030618122 ; 978-7-03-061812-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
灰色系統叢書三參數區間灰數信息下的決策方法 本書特色
《三參數區間灰數信息下的決策方法》以三參數區間灰數為背景數據信息，在吸收灰決策領域**理論發展的基礎上，對現有決策方法進行了開拓性、補充性的研究。《三參數區間灰數信息下的決策方法》重點論述了三參數區間灰數的信息提取及排序、灰色決策方法及經典理論、三參數區間灰數信息下的灰關聯決策、三參數區間灰數信息下的灰關聯聚類決策、三參數區間灰數信息下的灰靶決策、三參數區間灰數信息下的風險型決策、三參數區間灰數信息下的余弦相似度決策以及對應的一系列應用實例。
灰色系統叢書三參數區間灰數信息下的決策方法 內容簡介
本書以三參數區間灰數為背景數據信息，在吸收灰決策領域很新理論發展的基礎上，對現有決策方法進行了開拓性、補充性的研究。該書重點論述了三參數區間灰數的信息提取及排序、灰色決策分析經典方法及理論、三參數區間灰數信息下的灰關聯決策、三參數區間灰數信息下的灰靶決策、三參數區間灰數信息下的風險型決策以及對應的一系列應用實例。
灰色系統叢書三參數區間灰數信息下的決策方法 目錄
目錄 叢書總序 前言 第1章 緒論 1 1.1 決策問題的研究意義及國內外研究現狀 1 1.1.1 研究背景 1 1.1.2 研究目的和意義 2 1.1.3 國內外研究現狀 2 1.2 本書的研究內容、研究框架和創新之處 8 1.2.1 研究內容 8 1.2.2 研究框架 9 1.2.3 創新之處 10 第2章 三參數區間灰數的信息提取及排序 12 2.1 三參數區間灰數的定義及運算法則 12 2.1.1 三參數區間灰數的定義 12 2.1.2 三參數區間灰數的運算法則 12 2.2 三參數區間灰數的標準化 14 2.2.1 極差變換法 15 2.2.2 [-1，1]線性變換法 15 2.3 三參數區間灰數的核及相對核 16 2.4 三參數區間灰數的距離測度 17 2.5 三參數區間灰數的優勢度 20 2.6 三參數區間灰數的排序 22 2.6.1 基于核、“重心”點及距離測度的排序方法 22 2.6.2 基于相對核的排序方法 22 2.6.3 基于優勢度的排序方法 24 2.7 小結 24 第3章 灰色決策方法及經典理論 26 3.1 灰關聯決策 26 3.2 灰關聯聚類決策 27 3.3 灰靶決策 28 3.4 灰色風險型決策 31 3.5 前景理論 32 3.5.1 前景理論的提出及發展 32 3.5.2 價值函數 33 3.5.3 權重函數 34 3.6 后悔理論 34 3.6.1 后悔理論的提出及意義 34 3.6.2 感知效用函數 35 3.7 小結 35 第4章 三參數區間灰數信息下的灰關聯決策 36 4.1 基于優勢度的灰關聯決策 36 4.1.1 問題描述 36 4.1.2 優勢度矩陣的構建 37 4.1.3 屬性權重的優化 38 4.1.4 基于優勢度的灰關聯分析 39 4.1.5 決策步驟 40 4.1.6 實例分析 41 4.2 基于灰關聯系數的灰關聯決策 43 4.2.1 問題描述 44 4.2.2 三參數區間灰數區間綜合關聯度 45 4.2.3 屬性權重的優化 47 4.2.4 決策步驟 48 4.2.5 實例分析 48 4.3 基于前景理論的灰關聯決策 50 4.3.1 問題描述 50 4.3.2 決策模型的構建 52 4.3.3 屬性權重的優化 53 4.3.4 決策步驟 54 4.3.5 實例分析 54 4.4 基于前景理論的優化灰關聯決策 57 4.4.1 問題描述 58 4.4.2 “獎優罰劣”的線性變換算子 58 4.4.3 方案的前景值和前景權重 59 4.4.4 基于前景值的灰關聯決策方法 60 4.4.5 決策步驟 604.4.6 實例分析 61 4.5 基于前景理論的動態灰關聯決策 63 4.5.1 問題描述 63 4.5.2 方案的綜合前景值 64 4.5.3 屬性權重及時間權重的優化 65 4.5.4 決策步驟 67 4.5.5 實例分析 67 4.6 小結 69 第5章 三參數區間灰數信息下的灰關聯聚類決策 71 5.1 灰關聯聚類決策 71 5.1.1 問題描述 71 5.1.2 灰關聯處理 72 5.1.3 屬性權重求解 74 5.1.4 灰色聚類分析 75 5.1.5 決策步驟 75 5.1.6 實例分析 75 5.2 基于后悔理論的灰關聯聚類決策 78 5.2.1 方案決策值的綜合感知效用 78 5.2.2 灰色聚類分析 79 5.2.3 決策步驟 79 5.2.4 實例分析 80 5.2.5 對比分析 80 5.3 小結 81 第6章 三參數區間灰數信息下的灰靶決策 82 6.1 多屬性灰靶決策 82 6.1.1 問題描述 82 6.1.2 三參數區間灰數的綜合靶心距 83 6.1.3 屬性權重的優化 84 6.1.4 決策步驟 85 6.1.5 實例分析 85 6.2 基于前景理論的灰靶決策 88 6.2.1 問題描述 88 6.2.2 決策模型的構建 89 6.2.3 屬性權重的優化 90 6.2.4 決策步驟 916.2.5 實例分析 91 6.2.6 對比分析 93 6.3 基于相對核的灰靶決策 94 6.3.1 問題描述 95 6.3.2 基于相對核的決策矩陣 95 6.3.3 基于靶心距的前景值 96 6.3.4 屬性權重的優化 97 6.3.5 決策步驟 98 6.3.6 實例分析 98 6.4 基于核和雙灰度的灰靶決策 101 6.4.1 問題描述 103 6.4.2 基于核和雙灰度的決策模型 104 6.4.3 決策步驟 106 6.4.4 實例分析 106 6.5 考慮決策者心理風險行為的灰靶決策 108 6.5.1 問題描述 108 6.5.2 非線性均值化變換 108 6.5.3 構建灰靶決策模型 109 6.5.4 決策步驟 110 6.5.5 實例分析 110 6.6 小結 112 第7章 三參數區間灰數信息下的風險型決策 114 7.1 風險型 TOPSIS 決策 114 7.1.1 問題描述 114 7.1.2 決策步驟 115 7.1.3 實例分析 116 7.2 基于后悔理論的風險型決策 118 7.2.1 基于后悔理論的感知效用矩陣 118 7.2.2 屬性權重的優化 119 7.2.3 決策方案的期望效用 120 7.2.4 決策步驟 121 7.2.5 實例分析 121 7.2.6 對比分析 122 7.3 小結 123第8章 三參數區間灰數信息下的余弦相似度決策 124 8.1 余弦相似度法 124 8.2 基于余弦相似度的決策方法 125 8.2.1 問題描述 127 8.2.2 方案間的余弦相似度 127 8.2.3 決策步驟 128 8.2.4 實例分析 129 8.3 小結 131 第9章 研究結論與展望 132 9.1 研究總結 132 9.2 研究展望 133 參考文獻 135
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