基于擴展灰數(shù)的隨機多準則決策方法

1 緒論
1．1 研究背景、目的及意義
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究目的及意義
1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2．1 灰色多準則決策方法及其應(yīng)用的研究現(xiàn)狀
1 2．2 隨機多準則決策方法及其應(yīng)用的研究現(xiàn)狀
1．2．3 灰色隨機多準則決策方法及其應(yīng)用的研究現(xiàn)狀
1．2．4 需進一步研究的問題
1．3 研究內(nèi)容、創(chuàng)新點和全文結(jié)構(gòu)
2 理論基礎(chǔ)
2．1 灰數(shù)及相關(guān)概念
2．1．1 離散灰數(shù)和區(qū)間灰數(shù)
2．1．2 擴展灰數(shù)
2．2 常見的隨機多準則決策理論和方法
2．2．1 期望效用理論
2．2．2 隨機優(yōu)勢
2．2．3 隨機多目標可接受度
2．3 常見的有限理性行為決策理論
2．3．1 前景理論
2．3．2 悔理論
2．4 經(jīng)典的多準則決策方法
2．4．1 TOPSIS方法
2．4．2 VIKOR方法
2．4．3 TODlM方法
2．4．4 PROMETHEE方法
2．4．5 ELECTRE方法
2．5 本章小結(jié)
3 基于期望效用和距離的灰色隨機多準則決策方法
3．1 擴展灰數(shù)的距離測度
3．1．1 擴展灰數(shù)比較規(guī)則
3．1．2 擴展灰數(shù)廣義距離
3．1．3 擴展灰數(shù)距離算子
3．2 基于期望效用和拓展VIKOR的灰色隨饑多準則決策方法
3．2．1 問題描述
3．2．2 基于期望效用和拓展VIKOR的灰色隨機多準則決策步驟
3．2．3 算例分析
3．3 基于期望效用和距離算子的灰色隨機多準則決策方法
3．3．1 問題描述
3．3．2 基于期望效用和距離算子的灰色隨機多準則決策步驟
3．3．3 算例分析
3．4 比較分析
3．5 本章小結(jié)
4 基于隨機優(yōu)勢的灰色隨機多準則決策方法
4．1 擴展灰數(shù)隨機優(yōu)勢關(guān)系
4．1．1 擴展灰數(shù)隨機優(yōu)勢準則
4．1．2 擴展灰數(shù)隨機優(yōu)勢度
4．2 v基于隨機優(yōu)勢和PROMETHEEⅡ的灰色隨機多準則決策方法
4．2．1 問題描述
4．2．2 基于隨機優(yōu)勢和PROMETHEEⅡ的灰色隨機多準決策步驟
4．2．3 算例分析
4．3 基于隨機優(yōu)勢和ELECTREⅢ的灰色隨機多準則決策方法
4．3．1 問題描述
4．3．2 基于隨機優(yōu)勢和ELEcTREⅢ的灰色隨機多準則決策步驟
4．3．3 算例分析
4．4 比較分析
4．5 本章小結(jié)
5 基于隨機多目標可接受度的灰色隨機多準則決策方法．
5．1 擴展灰數(shù)關(guān)系模型
5．1．1 區(qū)間灰數(shù)優(yōu)序關(guān)系模型
5．1．2 擴展灰數(shù)優(yōu)序關(guān)系模型
5．1．3 擴展灰數(shù)絕對優(yōu)勢關(guān)系模型
5．2 基于SMAA-ELEcTRE的灰色隨機多準則決策方法
5．2．1 問題描述
5．2．2 基于SMAA-ELEcTRE的灰色隨機多準則決策步驟
5．2．3 v算例分析
5．3 基于SMAA-AD的灰色隨機多準則決策方法
5．3．1 問題描述
5．3．2 基于SMAA-AD的灰色隨機多準則決策步驟
5．3．3 v算例分析
5．4 比較分析
5．5 v本章小結(jié)
6 v基于有限理性的灰色隨機多準則決策方法
6．1 基于前景理論和sMAA的灰色隨機多準則決策方法
6．1．1 問題描述
6．1．2 基于前景理論和SMAA的灰色隨機多準則決策步驟
6．1．3 算例分析
6．1．4 比較分析
6．2 基于后悔理論和TOPSIS的灰色隨機多準則決策方法
6．2．1 問題描述
6．2．2 基于后悔理論和TOPSIS的灰色隨機多準則決策步驟
6．2．3 算例分析
6．2．4 比較分析
6．3 基于Hurwicz和TODIM的灰色隨機多準則決策方法
6．3．1 Hurwiez準則
6．3．2 問題描述
6．3．3 基于Hurwicz和TODIM的灰色隨機多準則決策步驟
6．3．4 算例分析
6．4 本章小結(jié)
7 實例分析
7．1 備選方案
7．2 評價準則
7．3 方案各準則評價值的確定
7．4 方案評估
7．4．1 基于距離測度的分析
7．4．2 基于隨機優(yōu)勢的分析
7．4．3 基于隨機多目標可接受度的分析
7．4．4 基于有限理性的分析
7．5 本章小結(jié)
8 結(jié)論與展望
8．1 本書的主要研究成果及結(jié)論
8．2 研究展望
參考文獻