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《南京航空航天大学》 2017年
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考虑多类别偏好的案例决策模型及应用研究

戴泉晨  
【摘要】:所谓“决策”过程就是依据某些具体的学术理论、运用一种或者多种研究办法、针对某一问题展开具体的分析,并在提出的不同解决方案中选取性价比最高、最能达成目标的最终办法的过程。决策活动是伴随着人类社会发展而逐渐产生的,因此产生的时间比较早,发展的历史比较长。实际上,不同的历史文化背景决定了决策活动具有不同的特征,这具有明显的时代性。在现阶段,市场经济得到了繁荣发展,互联网信息技术也在蓬勃发展中改变着人们的工作方式和生活方式,这就使得在传统社会中比较简单的决策过程在进入现代社会后变得异常复杂、程序越来越繁琐,因此引起了人们对于决策的研究,使其逐渐发展成为一门专业学科,在经济、管理、社会生活等各个领域当中处处存在。而所谓的“决策过程”就是通过学术理论以及方法的使用后对某一问题提出许多解决方法和途径,而在其中选择最优的方法的过程就是决策的具体过程,在国家、政府、企事业单位、个人都离不开决策,可以说在某程度上来说决策就是人们在日常生活中所要时刻做出的行为,这主要是因为人们在生活中时时刻刻都有可能遇到需要决策的问题和事件。在传统社会中,由于技术水平的落后以及事件的复杂度比较低,导致该时期的决策活动比较简单,但是进入到现代社会后,科学技术水平越来越先进,经济社会发展速度也越来越快且社会问题变得愈加复杂,种种因素共同导致决策活动的复杂性越来越高,决策过程中决策者所需要考虑的属性也不再是简单的一种,而是多种复杂、具有密切相关度的属性,进而导致决策向多属性决策进行转变。所谓的多属性决策是决策活动所包含的重要种类之一,决策者所要考虑的多个属性之间关联密切,所以这种决策类型一般出现在工程、经济、生产经营等颇为复杂的领域中。其主要的特征有以下几点:第一点是决策者所需要同时考虑的几个因素之间具有非常明显的矛盾性,即彼此之间是具有冲突矛盾的关系,也就是属性间没有统一的量纲,某一属性值的改变往往会造成另一属性值的下降;第二点是由于决策活动所要决策的事件不是过去的或者当下发生的事件,而是为未来要发生的事件进行预测,所以这就导致决策活动具有非常大的变数,毕竟社会环境是在不断变化的,同时由于决策者是人,这样就不可免地会受到主观因素的影响。所以本研究的重点就是在对不同情景中决策者的不同决策行为进行具体的分析和探讨,进而研究多属性决策问题的处理方法,为分类决策、多属性决策的研究工作提供理论依据和技术支持。本论文的研究对象就是多属性决策,重点探讨该决策类型在不同条件下所呈现出的不同形式和特征,主要工作集中在以下六个方面。(1)多粒度语言环境下方案有优劣偏好的案例决策方法研究。在现实问题中,特别是被评价方案较多的情况下,专家往往对部分方案较为敏感,从而给出如下信息:认为某几个方案应该明显排在前列、某几个方案应该明显排在后列、某几个方案从优劣程度上应该同属一类,实质上属于方案特殊偏好下的案例学习分析问题。那么,此类新的决策问题,决策者对部分方案有不完全的类别所属偏好,同时方案的属性等信息以多粒度语言形式给出。研究中根据灰靶决策框架,确定不同粒度语言的正负靶心,将不同粒度语言的距离统一成标准语言粒度的距离,以方案在正负靶心连接线上的投影为综合靶心距,以所有方案的综合靶心距之和最小和方案的类别偏好构造模型,求解模型的属性权重,从而给出方案的完全序关系。(2)残缺信息环境下基于典型分类样本的案例学习方法研究。在时间限定、决策情境紧迫的情况下,专家容易形成对部分方案具备较为明确的类别所属、部分方案判断结论不甚明朗的决策情况,也可以称之为专家对方案有不完全的类别判断信息。究其原因是多方面的:由于专家在专业知识方面的局限性和关注的偏好性,对某些决策方案的类别偏好信息难以精确的给出;在紧急情况下,专家难以在给定的时间内、特殊的环境下对某些决策方案给出明确的评价;在限定时间内,无法完成决策类别的整理和汇总等等。对于这类问题,实质上属于不完全方案类别偏好下的案例学习分析问题。如何充分运用好专家已经给出的方案类别偏好信息,对所有方案进行排序和类别归属的判断就非常值得研究。考虑到TOPSIS方法的应用简易性和案例学习方法的实用价值,研究中以同类别之中所有方案的相对贴近度最小和不同类别之间方案的平均贴近度最大为类别偏好构造模型,求解模型的属性权重,从而给出方案的完全序关系,并且对于未知类别方案进行类别归属判断。(3)双重类别偏好信息环境下的案例学习分类方法研究。在多属性决策过程中,常常存在双重分类信息,即专家给出方案总体类别偏好的同时,又给出了在部分属性下的类别偏好,示意在某些性质或者特征下一部分方案相似。随着决策环境的复杂性,专家参与多指标决策过程并提供相应偏好信息是十分普遍的情况,各类信息在来源、内容、特征等方面存在诸多不同,但总结起来可以归结为两类:专家依据专业知识、自身经验、身份背景等对方案在部分指标下给出的类别偏好信息,是部分多维指标测度的表现,可以称之为属性类别偏好;专家从总体上把握方案的绩效特征,是全体指标测度的表现,可以称之为方案类别偏好。针对这些问题,研究中提出了一种考虑指标“显性”和“隐性”差异的多属性决策模型。该方法基于专家预先给出方案的类别信息,通过对指标在类别判断的显性程度进行标识,利用不同显性程度下属性值相对理想点的距离关系建立模型,从而优化指标权重、确定专家具有双重分类偏好决策环境下的方案优劣。(4)多决策者对属性有不完全判断信息的案例学习方法研究。决策者在给出了多指标语言决策矩阵,会在自己熟知的领域或属性下对某些方案给出明确的类别归属,作者将这类问题称之为群体对属性有不完全判断的决策问题。这类问题典型存在于多利益主体的群决策环境下,各方主体由于所处的领域、知识结构、决策经验、表达能力、个性特征会有较大的不同,在各自视域下不可能同时对所有方案都能够给出直接的、完全的类别判断信息,他们极有可能有针对性地给出方案的不完全类别偏好。同决策者给出的类别偏好信息往往出于不同的动机,并且有不同的视域角度,在多决策者给出属性不完全判断信息的状态下如何充分利用好不同决策者给出的类别偏好,进而对所有方案进行排序非常值得研究。作者研究了分析过程的一些关键问题,包括如何处理不同决策者给出类别信息的冲突、如何甄别出被反复提及的属性值信息并加以运用从而优化属性权重,目的就是要为不完全偏好的群体决策做一些探索。(5)多利益主体对方案有类别偏好的案例学习方法研究。多个主体对部分方案有类别所属偏好,并且多个主体存在利益关系、权重未知,归结为多利益主体对方案有类别偏好的决策问题。分别利用类别偏好信息下的案例学习方法和模糊集的相关原理分别优化属性权重和各个决策主体权重,前后通过满足不同决策主体的主观类别偏好信息和群体决策的客观事实,在原本存在利益关系环境下的群决策问题寻找到多元主体的主从关系,并且得到多元主体间能够妥协的满意方法,从而客观反映各个主体环境下各个属性的相对重要性以及各个主体的决策水平。(6)应用型本科工程类专业学生能力素质培养的状况研究。大学生的能力素质培养过程与其素质的具体结构构成密切相关,可以说在一定程度上后者对前者起到了重要的决定作用。而不同人群素质的具体结构都既具有个性又具有共性。在案例研究阶段面向国内外知名高校的工程类专业学生素质培养的调研分析,从中国工程教育认证的通用标准中的10项毕业要求入手,对现阶段工程类专业学生素质培养情况进行多领域、多层次的调查统计,经过全面调查、抽样调查、重点调查等各种调查方法相结合的数据调查体系,收集学生素质培养现状的定量数据资料;综合比对国内外大学相关专业学生能力素质培养情况,对素质培养进行全面、综合、客观的评述。针对工程类专业学生素质的影响因素进行分析,具体分析学生能力素质的影响因素、影响源和影响程度,剖析关键的影响因素及其作用的途径;结合前文学生素质评价的影响因素,构建学生素质的成熟度评估模型;根据要求所应该达到的标准程度、现阶段的培养情况对“要求”的定性描述和定量测算,对部分典型案例高校的学生素质培养情况进行计算和比对。研究高校教育教学主体业务对学生素质培养中的联动效应,提出应用型本科工程类专业学生素质培养的践行路径。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:C934

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