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不完全信息下基于证据理论的多属性决策方法研究

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不完全信息下基于证据理论的多属性决策方法研究
论文目录
 
第1章 绪论第1-17 页
  1.1 引言第9-10 页
    1.1.1 研究目的及意义第9-10 页
    1.1.2 决策的基本要素及决策过程第10 页
  1.2 国内外研究现状第10-14 页
  1.3 主要研究内容第14-17 页
    1.3.1 研究背景第14-15 页
    1.3.2 研究思路第15 页
    1.3.3 论文结构第15-17 页
第2章 理论基础第17-28 页
  2.1 多属性决策理论第17-21 页
    2.1.1 多属性决策的基本概念第17-18 页
    2.1.2 效用和偏好第18 页
    2.1.3 属性指标的规范化第18-19 页
    2.1.4 多属性决策方法的分类第19-21 页
    2.1.5 多属性决策方法的评价标准第21 页
  2.2 证据理论第21-24 页
    2.2.1 证据的概念第21 页
    2.2.2 证据的数学理论第21-22 页
    2.2.3 基于证据理论的递归算法第22-24 页
  2.3 遗传算法第24-28 页
    2.3.1 简介第24 页
    2.3.2 基本流程第24-25 页
    2.3.3 遗传算法的实现技术第25-27 页
    2.3.4 遗传算法的特点第27-28 页
第3章 不完全信息下基于证据理论的交互式决策模型第28-33 页
  3.1 Q算子第28-29 页
  3.2 问题的定义及表达第29-30 页
  3.3 交互式决策方法第30-31 页
  3.4 实例分析第31-32 页
  3.5 小结第32-33 页
第4章 不完全信息下基于证据理论的非线性规划模型第33-45 页
  4.1 权系数不完全信息表达第33 页
  4.2 属性值的转换第33-34 页
    4.2.1 定性指标的表示方法第33-34 页
    4.2.2 定量指标的表示及转化第34 页
  4.3 模型的建立第34-35 页
  4.4 用GA求解决策模型第35-40 页
    4.4.1 约束条件的处理第35-38 页
    4.4.2 算法的流程第38-39 页
    4.4.3 算法的关键环节设计第39-40 页
  4.5 软件实现第40-42 页
    4.5.1 数据结构第40-41 页
    4.5.2 遗传算法运行参数的选取第41-42 页
    4.5.3 程序主要模块简介第42 页
  4.6 实例分析第42-45 页
第5章 BERWI法的扩展研究第45-56 页
  5.1 BERWI法在群决策中的研究第45-50 页
    5.1.1 一致准则法第45-49 页
    5.1.2 个体各自评价法第49-50 页
    5.1.3 两种方法的比较第50 页
  5.2 带有参考集的BERWI法第50-54 页
    5.2.1 问题的描述第50-51 页
    5.2.2 决策方法第51-52 页
    5.2.3 实例分析第52-54 页
  5.3 几种方法的综合讨论第54-56 页
第6章 BERWI法在动态联盟伙伴选择中的应用第56-63 页
  6.1 动态联盟的定义及特点第56-57 页
    6.1.1 动态联盟的定义第56 页
    6.1.2 动态联盟的特点第56-57 页
  6.2 动态联盟伙伴选择的研究现状第57-58 页
    6.2.1 伙伴选择的过程及评价指标第57-58 页
    6.2.2 伙伴选择研究现状第58 页
  6.3 基于BERWI法的动态联盟伙伴选择实例第58-63 页
结束语第63-64 页
参考文献第64-67 页
附录第67-72 页
致谢第72-73 页
攻读学位期间主要的研究成果第73 页

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