论文摘要：基于不确定信息的多属性决策理论及方法研究

在市场竞争激烈的今天，无论政府、企业还是个人都经常面临着复杂的决策问题。决策者不仅需要快速作出决策，而且面临着决策问题中多种不确定性所带来的困难，主要表现决策信息的随机性、模糊性和灰色性。对于不确定决策问题的研究具有重要的理论和实践意义。 本文对不确定信息条件下的多属性决策问题进行了较为系统的研究，从不确定信息的分类出发，研究了不确定多属性决策的一些基本特点，对基于模糊信息的多属性决策问题进行深入探讨，并研究了灰色、模糊、随机信息两两耦合的决策问题，以及这三类不确定信息同时存在的混合型决策问题。本文的主要工作和创新内容包括： （1）对不确定条件下的赋权方法进行了总结和分析，提出了一种新的基于整体离差最大化的客观赋权方法。 （2）对基于经典模糊集的多属性决策进行了深入探讨，提出了一种新的区间数多属性群决策方法和基于二元语义的群体模糊综合评价方法。并研究了语言变量和模糊数同时存在的混合决策问题，通过将不同形式的模糊信息转化为二元语义形式，为解决这类混合型模糊多属性决策问题提供了一种思路。 （3）针对拓展模糊集的特点，提出了直觉模糊优选模型。本文还将其扩展到动态决策环境下，并根据直觉模糊集与其他模糊信息的转化关系，用该模型来处理混合多属性决策问题。 （4）研究了不确定信息两两耦合的多属性决策方法。在灰色和随机耦合决策中，对于灰色数、随机数以及灰色随机变量同时存在的混合型决策问题，提出了一种基于连续有序加权算子的处理方法。在灰色模糊耦合决策和模糊随机耦合决策问题中，分析了相应信息耦合的数据形式，在此基础上分别提出了基于一类灰色模糊数和模糊随机数的多属性决策方法。 （5）对三类不确定信息同时存在的混合型不确定多属性决策问题进行了研究。基于集对分析的思想，提出了将实数、模糊数、灰数、随机变量转化为联系数的方法。这种方法也可以用来处理其他类型的混合多属性决策问题。

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