基于粗糙集与贝叶斯理论的群决策方法研究PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1引言 1

1.2研究背景 2

1.3研究目的与意义 6

1.4研究内容 8

1.5本书研究的主要创新点 11

第2章 相关研究评述 13

2.1引言 13

2.2不确定理论与不确定信息决策方法 15

2.3基于粗糙集的多属性决策与群决策研究现状 17

2.3.1基于粗糙集的多属性决策方法 17

2.3.2基于粗糙集的群决策方法 20

2.4随机多属性群决策方法研究进展 22

2.5贝叶斯决策理论与方法研究进展 25

2.6复杂大群体决策方法研究进展 29

2.7本章小结 30

第3章 基于可变精度粗糙集的群体分类决策方法 32

3.1引言 32

3.2可变精度粗糙集与多决策表分析 33

3.2.1可变精度粗糙集 33

3.2.2分类模式 34

3.2.3基于粗糙关系函数的可变精度粗糙集 36

3.2.4多决策表分析 37

3.3群体分类决策步骤 42

3.4算例分析与方法比较 43

3.4.1算例分析 43

3.4.2与规则合并方法的比较 49

3.5本章小结 50

第4章 基于扩展优势关系粗糙集的群体分级决策方法 52

4.1引言 52

4.2基于优势关系的粗糙集模型 55

4.3面向群决策的扩展优势关系粗糙集 57

4.4群体分级决策步骤 62

4.5实例分析与方法比较 63

4.5.1实例分析 63

4.5.2方法比较 66

4.6本章小结 69

第5章 群体随机偏好信息的贝叶斯集结与蒙特卡洛模拟方法 70

5.1引言 70

5.2问题描述及符号说明 71

5.3基于贝叶斯理论的分布集结模型 72

5.4基于随机模拟的多属性决策方案排序 77

5.4.1属性权重的表述和集结 77

5.4.2基于模拟的方案排序方法 80

5.5随机偏好多属性群决策步骤 83

5.6实例分析与方法比较 84

5.6.1实例分析 84

5.6.2方法比较 89

5.7本章小结 90

第6章 大群体决策中随机信息判断矩阵的贝叶斯集结方法 92

6.1引言 92

6.2问题描述 93

6.3基于贝叶斯理论的群体偏好集结方法 95

6.3.1确定性偏好的贝叶斯后验分布 95

6.3.2随机偏好后验分布的Gibbs抽样方法 96

6.4异构大群体的划分 100

6.4.1P.α问题子群体划分算法 101

6.4.2P.γ问题子群体划分算法 102

6.4.3基于偏好相似程度的划分算法 102

6.5随机偏好大群体决策方法与步骤 105

6.6实例分析与方法比较 105

6.6.1实例分析 105

6.6.2方法比较 112

6.7本章小结 115

第7章 实证研究：矿产资源竞争力评价群体决策 116

7.1引言 117

7.2问题背景 117

7.3矿产资源竞争力评价方法及步骤 119

7.4矿产资源竞争力评价群体决策过程 121

7.4.1矿产资源竞争力评价指标体系的建立 121

7.4.2指标权重确定 123

7.4.3矿产资源竞争力评价及排序 128

7.4.4结果分析与方法比较 141

7.5本章小结 142

第8章 结论与展望 143

8.1研究总结 143

8.2研究展望 145

附录A 矿产资源竞争力评价指标权重调查问卷 147

附录B Matlab计算程序 150

参考文献 166