论文部分内容阅读
多属性决策问题主要研究对具有多个属性的决策目标进行优选、排序或者评价的问题。证据理论的发展是基于传统概率论，是对概率的一种改变，可以描述决策过程中的不确定性，而且它还有综合不同信度函数的合成法则，可以对信息进行融合，所以在实际中，常常将证据理论应用到多属性决策研究中。
本文研究了区间数评价信息的多属性决策问题与语言评价信息的多属性群决策问题，主要工作如下：
第一，论述了多属性决策理论和方法，论述了不确定多属性决策的研究背景及意义、不确定多属性决策的发展、以及对基于证据理论的多属性决策问题进行了综述。
第二，针对区间数评价信息形式的多属性决策问题，把灰色关联分析方法与证据理论相结合，综合考虑正理想方案与负理想方案，利用Dempster法则进行信息融合，确定最佳方案。然后根据满意解的定义建立非线性规划模型，利用遗传算法求解得到最优解，确定整个方案集的排序，并将其应用到软土地基处理方案的决策问题中去，验证了方法的有效性。
第三，对于语言评价信息的多属性群决策问题，把语言变量转化为实数变量，利用灰关联系数确定mass函数，运用D－S证据合成公式融合群体决策信息，最终得到排序结果，将此方法应用于实际算例中，表明该方法可行。接着我们给出了一种基于灰色关联度与相对熵的组合专家权重的确定方法，在此基础上运用证据融合的投影算法对证据进行融合，得到了一种群决策方法。并将该方法应用到供应商的选择中去，表明了该方法的可行性。
最后，总结出本论文的主要工作，对下一步的工作进行了展望。