阐释模糊基于直觉正态模糊数多准则决策策略决究

论文导读：
摘要：社会经济生活中有着着大量的模糊多准则决策不足。直觉模糊多准则决策不足作为其中一个重要的部分,许多学者对其进行了探讨并提出了相应的决策策略。但是已有的探讨较难有效地解决一类决策不足,就是包含服以正态分布信息的决策不足。而现实生活中有着着大量的服以正态分布的自然现象和社会现象,所以针对此类不足进行探讨具有重要作用。本论文在前人探讨成果的基础上,结合正态模糊数的概念,给出了直觉正态模糊数的定义及相关概念,同时针对准则值为直觉正态模糊数的多准则决策不足进行了探讨并给出了相应的决策策略,最后将这些探讨成果运用到了股票投资价值的评价浅析中。主要探讨成果如下：(1)定义了直觉正态模糊数及其运算法则、记分函数、相似测度和欧几里得距离公式,并对运算法则与距离公式的相关性质进行了证明。在此基础上,定义了三类集结算子,分别为直觉正态模糊集结算子、直觉正态模糊关联集结算子和诱导直觉正态模糊集结算子,并给出了它们的相关性质。最后,针对准则间独立、准则权重未知且准则值为直觉正态模糊数的多准则决策不足,给出了一种基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策策略,该策略首先利用各案例之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重,然后利用直觉正态模糊集结算子对各准则进行集结,以而得到各案例的综合评价值,最后通过比较它们跟正负理想案例间距离的相对贴近度的大小,得到案例集的排序；针对准则间关联且准则值为直觉正态模糊数的多准则决策不足,给出了一种基于诱导直觉正态模糊关联集结算子的多准则决策策略,该策略首先利用诱导直觉正态模糊关联集结算子对各准则进行集结,以而得到各案例的综合评价值,然后通过比较它们跟正负理想案例间相似度的相对贴近度的大小,得到案例集的排序。(2)浅析了已有直觉模糊集上的记分函数的不足,将影响犹豫度比例分配的因素分成两种情况,并针对这两种不同的情况分别提出了两种不同的记分函数：前景记分函数和相对记分函数。前景记分函数结合了前景价值函数,它能够很好的考虑决策环境对决策者的影响。相对记分函数则结合了相对熵的概念,并引入了决策者风险态度意识。在以上两个记分函数的基础上,同时给出了组合记分函数的定义,它能够有效地综合以上两个记分函数的意见。同时,大量的例子表明了以上几种记分函数的合理性及有效性。为了能够较好地处理直觉正态模糊多准则决策不足,将以上三种直觉模糊集上的记分函数扩展到了直觉正态模糊数中。最后针对准则权重已知且准则值为直觉正态模糊数的多准则决策不足,提出了一种基于记分函数的直觉正态模糊多准则决策策略。(3)将第3章和第4章定义的部分概念运用到了股票投资价值评价中,提出了一种基于直觉正态模糊数的股票投资价值评价策略。该策略首先利用直觉模糊集以及前景记分函数确定了六个关键性指标；然后,基于大部分财务指标服以正态分布的事实,给出了一种将指标值转化为直觉正态模糊数的策略,以而得到一个决策矩阵；接着利用直觉正态模糊集结算子对其进行集结,得到各支股票的最终评价值；最后通过相似测度给出各支股票的评价等级,并将它们同二级市场上各支股票近期的体现进行比较浅析。同时浅析比较了新策略与已有策略的优劣。关键词：模糊多准则决策论文直觉正态模糊数论文直觉正态模糊集结算子论文记分函数论文股票投资价值评价论文
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ABSTRACT5-10
第1章 绪论10-18

1.1 引言10-11

1.1 探讨背景10-11

1.2 探讨目的及作用11

1.2 国内外探讨近况11-16

1.2.1 模糊多准则决策探讨近况11-12

1.2.2 直觉模糊多准则决策探讨近况12-16

1.3 探讨内容和论文结构16-18

1.3.1 主要探讨内容16

1.3.2 本论文的逻辑结构16-18

第2章 论述基础18-25

2.1 直觉模糊集(数)论述18-20

2.

1.1 直觉模糊集及相关概念18

2.

1.2 直觉梯形模糊数及相关概念18-20

2.2 常用的直觉模糊集结算子20-22

2.3 正态模糊数22

2.4 前景论述22-24

2.5 模糊测度及相对熵24-25

第3章 直觉正态模糊集结算子及相关决策策略25-4论文导读：立64-675.2基于直觉正态模糊数的股票投资价值评价策略67-695.3验证浅析69-745.4本章小结74-75结束语75-77参考文献77-86致谢86-87攻读学位期间主要探讨成果87上一页12
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3.1 直觉正态模糊数25-31

3.

1.1 直觉正态模糊数定义25

3.

1.2 直觉正态模糊数的运算法则25-27

3.

1.3 直觉正态模糊数的记分函数和精确函数27

3.

1.4 直觉正态模糊数的距离27-29

3.

1.5 直觉正态模糊数的相似性测度29-31

3.2 直觉正态模糊集结算子31-35
3.

2.1 直觉正态模糊加权算术平均算子31-32

3.

2.2 直觉正态模糊有序加权平均算子32-33

3.

2.3 直觉正态模糊混合加权平均算子33-34

3.

2.4 直觉正态模糊加权几何平均算子34

3.

2.5 直觉正态模糊有序加权几何平均算子34-35

3.

2.6 直觉正态模糊混合几何平均算子35

3.3 直觉正态模糊关联集结算子35-37

3.4 诱导直觉正态模糊集结算子37-39

3.5 基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策策略39-45

3.5.1 基于INFWAA算子和INFWGA算子的直觉正态模糊多准则决策策略39-42

3.5.2 基于诱导直觉正态模糊关联集结算子的多准则决策策略42-45

3.6 本章小结45-46

第4章 基于记分函数的直觉正态模糊多准则决策策略46-64

4.1 直觉模糊集上的已有记分函数及其不足46-49

4.2 直觉模糊集上的新的记分函数49-56

4.

2.1 基于前景价值函数的记分函数50-53

4.

2.2 基于相对熵的记分函数53-55

4.

2.3 组合记分函数55-56

4.3 基于直觉正态模糊数的记分函数56-58

4.4 基于记分函数的直觉正态模糊多准则决策策略58-62

4.5 本章小结62-64

第5章 基于直觉正态模糊数的股票投资价值评价策略64-75

5.1 股票价值投资评价指标系统建立64-67

5.2 基于直觉正态模糊数的股票投资价值评价策略67-69

5.3 验证浅析69-74

5.4 本章小结74-75

结束语75-77
参考文献77-86
致谢86-87
攻读学位期间主要探讨成果87