1绪论 1
1.1研究背景、目的及意义 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2研究目的及意义 4
1.2国内外研究现状 6
1.2.1灰色多准则决策方法及其应用的研究现状 6
1.2.2随机多准则决策方法及其应用的研究现状 10
1.2.3灰色随机多准则决策方法及其应用的研究现状 14
1.2.4需进一步研究的问题 16
1.3研究内容、创新点和全文结构 17
2理论基础 22
2.1灰数及相关概念 22
2.1.1离散灰数和区间灰数 22
2.1.2扩展灰数 24
2.2常见的随机多准则决策理论和方法 27
2.2.1期望效用理论 27
2.2.2随机优势 29
2.2.3随机多目标可接受度 30
2.3常见的有限理性行为决策理论 34
2.3.1前景理论 34
2.3.2后悔理论 35
2.4经典的多准则决策方法 36
2.4.1TOPSIS方法 36
2.4.2VIKOR方法 38
2.4.3TODIM方法 40
2.4.4PROMETHEE方法 41
2.4.5ELECTRE方法 43
2.5本章小结 45
3基于期望效用和距离的灰色随机多准则决策方法 46
3.1扩展灰数的距离测度 47
3.1.1扩展灰数比较规则 47
3.1.2扩展灰数广义距离 49
3.1.3扩展灰数距离算子 52
3.2基于期望效用和拓展VIKOR的灰色随机多准则决策方法 59
3.2.1问题描述 59
3.2.2基于期望效用和拓展VIKOR的灰色随机多准则决策步骤 61
3.2.3算例分析 64
3.3基于期望效用和距离算子的灰色随机多准则决策方法 68
3.3.1问题描述 68
3.3.2基于期望效用和距离算子的灰色随机多准则决策步骤 69
3.3.3算例分析 71
3.4比较分析 73
3.5本章小结 75
4基于随机优势的灰色随机多准则决策方法 77
4.1扩展灰数随机优势关系 78
4.1.1扩展灰数随机优势准则 78
4.1.2扩展灰数随机优势度 80
4.2基于随机优势和PROMETHEEⅡ的灰色随机多准则决策方法 81
4.2.1问题描述 82
4.2.2基于随机优势和PROMETHEEⅡ的灰色随机多准则决策步骤 82
4.2.3算例分析 84
4.3基于随机优势和ELECTRE Ⅲ的灰色随机多准则决策方法 88
4.3.1问题描述 88
4.3.2基于随机优势和ELECTRE Ⅲ的灰色随机多准则决策步骤 88
4.3.3算例分析 92
4.4比较分析 95
4.5本章小结 99
5基于随机多目标可接受度的灰色随机多准则决策方法 101
5.1扩展灰数关系模型 103
5.1.1区间灰数优序关系模型 103
5.1.2扩展灰数优序关系模型 105
5.1.3扩展灰数绝对优势关系模型 106
5.2基于SMAA-ELECTRE的灰色随机多准则决策方法 110
5.2.1问题描述 110
5.2.2基于SMAA-ELECTRE的灰色随机多准则决策步骤 110
5.2.3算例分析 113
5.3基于SMAA-AD的灰色随机多准则决策方法 117
5.3.1问题描述 117
5.3.2基于SMAA-AD的灰色随机多准则决策步骤 117
5.3.3算例分析 120
5.4比较分析 122
5.5本章小结 125
6基于有限理性的灰色随机多准则决策方法 127
6.1基于前景理论和SMAA的灰色随机多准则决策方法 129
6.1.1问题描述 129
6.1.2基于前景理论和SMAA的灰色随机多准则决策步骤 129
6.1.3算例分析 132
6.1.4比较分析 135
6.2基于后悔理论和TOPSIS的灰色随机多准则决策方法 137
6.2.1问题描述 138
6.2.2基于后悔理论和TOPSIS的灰色随机多准则决策步骤 138
6.2.3算例分析 142
6.2.4比较分析 147
6.3基于Hurwicz和TODIM的灰色随机多准则决策方法 148
6.3.1Hurwicz准则 149
6.3.2问题描述 149
6.3.3基于Hurwicz和TODIM的灰色随机多准则决策步骤 150
6.3.4算例分析 152
6.4本章小结 155
7实例分析 157
7.1备选方案 158
7.2评价准则 159
7.3方案各准则评价值的确定 161
7.4方案评估 163
7.4.1基于距离测度的分析 163
7.4.2基于随机优势的分析 166
7.4.3基于随机多目标可接受度的分析 167
7.4.4基于有限理性的分析 169
7.5本章小结 173
8结论与展望 174
8.1本书的主要研究成果及结论 174
8.2研究展望 178
参考文献 179