第1章 模糊理论基本知识 1
1.1 模糊理论的产生 1
1.2 基本概念与符号 4
参考文献 7
第2章 服务科学中的决策问题 8
2.1 决策理论与方法 8
2.1.1 决策的概念及基本要素 8
2.1.2 决策的类型 11
2.1.3 模糊多准则决策与模糊群决策 14
2.1.4 模糊语言决策 17
2.2 服务科学中决策问题特点分析 20
2.2.1 服务科学中的不确定因素 20
2.2.2 服务科学中的模糊决策 21
2.3 服务导向的物流服务供应链中的决策创新 23
2.3.1 物流服务供应链模型 23
2.3.2 物流服务科学研究的核心主题——决策创新 28
2.3.3 决策创新问题归纳 30
参考文献 31
第3章 多粒度语言计算与模糊决策 34
3.1 模糊语言 34
3.1.1 语言模糊性分析 34
3.1.2 模糊语言使用的合理性与必然性 35
3.1.3 语言变量 36
3.2 语言计算的范式 37
3.3 多粒度语言变量表示方法 39
3.3.1 多粒度语言变量 39
3.3.2 基于扩展原理的语言变量表示模型 41
3.3.3 基于符号化方法的语言变量表示模型 42
3.4 多粒度语言计算模型 44
3.4.1 基于扩展理论的语言计算模型 44
3.4.2 基于符号化方法的语言计算模型 45
3.4.3 各类扩展的集结算子 49
3.5 模糊决策中的多粒度语言 50
3.5.1 决策信息不确定性问题 50
3.5.2 不确定环境下的语言决策 51
3.5.3 多粒度语言计算在决策中的应用前景与发展趋势 52
3.5.4 多粒度语言的一个应用——基于多粒度语言的个性化信息检索模型 53
3.5.5 多粒度语言的一个应用——基于加权P-分位集结算子的群决策方法 61
参考文献 64
第4章 隶属度已知的多粒度语言计算改进模型 66
4.1 隶属度已知的多粒度语言表示方法 66
4.1.1 隶属度已知的多粒度语言变量 66
4.1.2 隶属度已知的多粒度语言变量符号表示 69
4.2 多粒度语言计算模型 73
4.2.1 多粒度语言的统一化 73
4.2.2 计算规则 77
4.2.3 常用集结算子 79
4.2.4 语言变量排序 81
4.3 改进的语言计算方法与已有符号化方法比较 82
参考文献 84
第5章 隶属度未知的多粒度语言计算改进模型 85
5.1 隶属度未知的多粒度语言表示方法 85
5.1.1 隶属度未知的多粒度语言变量 85
5.1.2 隶属度未知的多粒度语言变量符号表示 87
5.2 多粒度语言计算模型 88
5.2.1 多粒度语言的统一化 88
5.2.2 计算规则 91
5.2.3 常用集结算子 94
5.2.4 语言变量排序 96
5.3 隶属度未知与隶属度已知的语言计算模型比较 97
5.4 算例 101
参考文献 102
第6章 基于多粒度语言的多准则决策模型 103
6.1 基于改进模型的多准则决策 103
6.1.1 基于多粒度语言模糊多准则决策 103
6.1.2 基于前景理论的混合偏好模糊多准则决策 103
6.1.3 偏好为加权语言标签空间的模糊多准则决策 108
6.2 物流服务供应链网络设计中的决策问题 112
6.2.1 问题的提出 112
6.2.2 物流服务网络设计模型 113
6.3 顾客导向物流服务供应链的服务选择——基于前景理论的混合偏好模糊多准则决策模型 115
6.3.1 客户需求分析 117
6.3.2 候选服务供应商的描述 117
6.3.3 客户感知价值 118
6.3.4 物流服务供应商的选择 119
6.4 物流服务供应链资源配置方案评价——加权语言空间的计算模型 119
6.4.1 物流服务网络图 119
6.4.2 评价准则的确立 120
6.4.3 评价准则的计算方法 121
6.4.4 资源配置方案综合评价模型 122
6.5 算例 122
6.5.1 顾客导向物流服务供应链的服务选择 122
6.5.2 物流服务供应链资源配置方案指标的计算 125
参考文献 128
第7章 基于多粒度语言的群决策模型 129
7.1 基于改进模型的群决策 129
7.1.1 语言相似度的作用 129
7.1.2 语言的相似度计算方法综述 130
7.1.3 改进的多粒度语言相似度计算方法 132
7.1.4 群决策的一致性改进方法 134
7.2 残缺矩阵语言信息补齐方法 136
7.3 物流服务供应商评价模型 139
7.3.1 问题的提出 139
7.3.2 物流供应商评价步骤 140
7.4 算例 142
参考文献 148
后记 149
参考文献 150
附录A 151
附录B 157
附录C 英文缩写对照 160