复杂模糊多属性大群体决策模型与算法研究 目录

第1章 绪论
1．1 群决策理论发展回顾
1．2 复杂多属性大群体决策理论回顾
1．3 复杂多属性大群体决策环境
1．3．1 直觉模糊信息
1．3．2 语言标度信息
1．4 本书主要内容
第2章 复杂多属性大群体决策者聚类模型
2．1 面向决策者聚类的直觉模糊环境下偏二叉树DEA-DA模型
2．1．1 预备知识
2．1．2 区间直觉模糊样本向单值样本转化的C-OWA算子
2．1．3 偏二叉树DEA-DA循环分类模型
2．1．4 区间直觉模糊环境下复杂多属性大群体决策者分类流程
2．1．5 算例
2．2 面向决策者聚类的语言环境下偏二叉树DEA-DA模型
2．2．1 预备知识
2．2．2 复杂多属性大群体语言决策专家分类偏二叉树DEA-DA模型
2．2．3 算例
2．3 本章小结
第3章 复杂多属性大群体决策者定权模型
3．1 直觉模糊环境下复杂多属性大群体决策者双层定权模型
3．1．1 预备知识
3．1．2 直觉模糊环境下决策者双层定权算法
3．1．3 算例
3．2 语言环境下复杂多属性大群体决策者双层定权模型
3．2．1 预备知识
3．2．2 语言环境下专家双层定权方法
3．2．3 算例
3．3 本章小结
第4章 复杂大群体决策属性定权模型
4．1 直觉模糊环境下复杂大群体决策属性偏*小二乘通径定权模型
4．1．1 预备知识
4．1．2 区间直觉模糊样本向单值样本转化的两阶段法
4．1．3 算侧
4．2 语言环境下复杂大群体决策属性偏*小二乘通径定权模型
4．2．1 预备知识
4．2．2 面向复杂大群体语言决策的多属性权重PLS通径模型构建
4．2．3 面向复杂大群体语言决策的多属性权重PLS通径模型确定方法
4．2．4 算例
4．3 本章小结
第5章 复杂多属性大群体信息集结模型
5．1 新型直觉模糊集相关度测量模型
5．1．1 预备知识
5．1．2 新型相关度测量模型
5．1．3 扩展：IVIFS的相关系数计算方法
5．2 区间直觉模糊环境下复杂大群体IVIF-PCA信息集结：模型Ⅰ
5．2．1 预备知识
5．2．2 复杂多属性大群体决策的IVIF-PCA模型
5．2．3 算例
5．3 区间直觉模糊环境下复杂大群体IVIF-PCA信息集结：模型Ⅱ
5．3．1 预备知识
5．3．2 新概念的提出
5．3．3 IVIF-PCA模型
5．3．4 基于IVIF-PCA模型的CMALGDM方法
5．3．5 算例与对比分析
5．4 语言环境下复杂大群体主成分决策方法
5．4．1 预备知识
5．4．2 复杂多属性大群体语言决策的属性主成分模型
5．4．3 复杂多属性大群体语言决策的属性主成分求取步骤
5．4．4 算例
5．5 本章小结
第6章 总结与展望
6．1 研究总结
6．2 进一步研究展望
参考文献

复杂模糊多属性大群体决策模型与算法研究 内容简介

《复杂模糊多属性大群体决策模型与算法研究》按照“科学、客观确定决策主体聚集与权重，大限度降低决策客体相关性，大程度反映专家信息”的整体性研究思路，从决策主体聚类、决策主体定权、决策属性定权、决策信息集结四个方面开发设计了具体的模型与算法。针对复杂大群体决策主体人数多、利益偏好不一致等特点，设计了“通过聚类方法将决策主体分类，形成若干个聚集，避免信息冗余”的研究思路，提出了“利益团体与实际偏好数据相结合、专家偏好聚类”的研究框架，开发了面向决策者聚类的直觉模糊环境下偏二叉树DEA-DA模型以及面向决策者聚类的语言环境下偏二叉树DEA-DA模型。