内容简介
《基于决策者偏好视角的直觉模糊多属性决策方法研究》根据已有的决策理论与方法分析和提炼出相对系统化的基于决策者偏好视角的决策方法的研究框架,依据决策主体偏好的不确定程度,并参照决策问题的分类标准,将多属性决策中的决策者偏好划分为确定型偏好、风险型偏好和不确定型偏好,并以此为研究基点展开直觉模糊多属性方法的设计和创新,形成了较为系统的基于决策者偏好视角的直觉模糊多属性决策理论与方法体系。同时,《基于决策者偏好视角的直觉模糊多属性决策方法研究》对某地区三个电信运营商集团客户满意度评价指标进行规划,并在此基础上设计集团客户针对某教育软件产品的客户满意度调查,利用本文构建的系列直觉模糊决策方法进行实证分析与决策,并根据决策结果给相应的电信企业提供改进策略和建议。通过理论研究和实践分析,《基于决策者偏好视角的直觉模糊多属性决策方法研究》进一步丰富和完善了不确定条件下的多属性决策理论和方法,降低了决策风险,提高了决策质量,更好地契合了决策者的偏好,从而得到更加全面、合理和准确的决策结果。
内页插图
目录
第1章 绪论
1.1 研究背景与问题提出
1.1.1 研究背景
1.1.2 问题的提出
1.2 研究目的及意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 国内外研究现状及评述
1.3.1 直觉模糊集理论的研究现状
1.3.2 直觉模糊多属性决策方法的研究现状
1.3.3 考虑偏好的多属性决策方法的研究现状
1.3.4 国内外研究现状评述
1.4 研究内容、研究方法与技术路线
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法
1.4.3 技术路线
第2章 基于决策者偏好的直觉模糊决策基础理论
2.1 (区间)直觉模糊集及相关理论
2.1.1 直觉模糊集
2.1.2 区间直觉模糊集
2.1.3 直觉模糊熵
2.2 决策者偏好及其理论渊源
2.2.1 决策者偏好在决策中的作用
2.2.2 决策者偏好的影响因素
2.2.3 决策者偏好的形成机制
2.2.4 决策者偏好的理论渊源
2.3 基于决策者偏好的直觉模糊决策类型划分
2.4 本章小结
第3章 基于决策者确定型偏好的直觉模糊多属性决策方法研究
3.1 决策者确定型偏好的直觉模糊多属性决策问题界定
3.2 基于决策者确定型偏好的直觉模糊决策模型
3.2.1 直觉模糊交叉熵
3.2.2 问题描述
3.2.3 决策方法及步骤
3.2.4 算例分析
3.2.5 方法评价
3.3 基于决策者确定型偏好的区间直觉模糊决策模型
3.3.1 区间直觉模糊交叉熵
3.3.2 问题描述
3.3.3 决策方法及步骤
3.3.4 算例及敏感性分析
3.4 本章小结
第4章 基于决策者风险型偏好的直觉模糊多属性决策
方法研究
4.1 风险偏好与期望效用理论
4.1.1 期望效用理论中的风险偏好测度
4.1.2 基于决策者风险型偏好的直觉模糊决策问题界定
4.2 基于决策者风险偏好的直觉模糊决策模型
4.2.1 模糊测度及直觉模糊choquet积分算子
4.2.2 直觉模糊得分函数
4.2.3 基于风险偏好的改进直觉模糊得分函数
4.2.4 决策模型的构建
4.2.5 算例分析
4.3 基于决策者风险偏好的区间直觉模糊决策模型
4.3.1 区间直觉模糊得分函数
4.3.2 基于风险偏好的改进区间直觉模糊得分函数
4.3.3 决策模型的构建
4.3.4 算例分析
4.4 本章小结
第5章 基于决策者不确定型偏好的直觉模糊多属性决策方法研究
5.1 决策者不确定型偏好与前景理论
5.1.1 不确定型偏好与前景理论的关系研究
5.1.2 基于前景理论的多属性决策问题类型划分
5.2 基于绝对前景价值的直觉模糊决策问题研究
5.2.1 混合型数据的预处理
5.2.2 基于绝对前景价值的决策方法
5.2.3 属性权重的确立
5.2.4 基于SRP-PT的直觉模糊多属性决策模型
5.2.5 基于TRP-PT的直觉模糊多属性决策模型
5.2.6 案例计算与分析
5.3 基于相对前景价值的直觉模糊决策问题研究
5.3.1 TODIM方法的原理
5.3.2 直觉模糊TODIM决策模型研究及应用
5.3.3 直觉模糊距离公式对TODIM决策结果的仿真实验
5.4 本章小结
第6章 基于决策者偏好的直觉模糊多属性决策方法在电信客户满意度评价中的应用
6.1 电信运营商服务产品研究背景
6.1.1 电信运营商集团客户市场
6.1.2 电信运营商合作伙伴
6.1.3 电信运营商教育行业市场
6.2 电信运营商服务产品研究现状
6.3 电信运营商服务评价指标体系的建立
6.3.1 评价指标的确立原则
6.3.2 评价指标的确定过程
6.3.3 评价指标体系的确立
6.4 电信运营商服务满意度评价
6.4.1 调查问卷的设计
6.4.2 调查结果的分析
6.4.3 基于决策者偏好的直觉模糊决策方法的应用
6.5 提高电信运营商服务满意度的对策和建议
6.5.1 调查及决策结果反映的问题
6.5.2 提高满意度的对策和建议
6.6 本章小结
结论
附录1直觉模糊距离测度公式对ToDIM决策结果的仿真
实验程序
附录2电信运营商教育产品服务满意度调查问卷
参考文献
前言/序言
20世纪后半叶以来,学者们对多属性决策理论与相关方法的研究及实践成果显著。而由于近些年科技进步和经济发展的速度迅猛,现实中的决策系统变得越来越复杂。同时,决策者面对的信息量日益膨胀,决策环境的不确定程度也不断增强,相应的决策问题也日益复杂。不确定条件下的多属性决策理论与方法的研究已成为管理决策领域中的重点和难点。
然而,现有的不确定多属性决策方法的研究多集中于属性值为实数、区间数、语言型变量及模糊数,对属性不确定性的刻画程度不足,且较少考虑决策主体偏好对不确定性决策结果产生的影响,导致决策体系的完整性和实践性较差。为弱化决策中不确定性对决策结果的不利影响,本书以基于决策者偏好视角的直觉模糊多属性决策方法为题进行系统研究,一方面从决策客体的角度来分析,引入直觉模糊集理论做决策,充分利用直觉模糊数的自然特性来表达“非此非彼”的数量关系中的不确定性,因与其他数据类型相比,采用直觉模糊数作为属性值的表现形式进行决策能最大限度地降低决策结果的不确定性;另一方面从决策主体的角度进行分析,以决策者偏好为视角研究多属性决策问题,尽可能消除由于主体偏好信息的不完整、不准确甚至被忽略所导致的决策结果的不确定性。本书的主要研究内容和研究成果如下:
(1)就直觉模糊集和区间直觉模糊集的相关概念进行界定,明确其数值特征和计算规则,进一步分析直觉模糊距离公式及直觉模糊熵。同时,梳理和研究相关的决策者偏好理论,包括决策者偏好的影响因素和形成机制,将决策者偏好及其理论渊源的关联性作为研究核心,针对决策者的偏好进行类型划分:确定型偏好、风险型偏好和不确定型偏好。接着将以上两方面内容相结合,依据决策者偏好的不确定程度,提出基于决策者不同偏好视角的直觉模糊多属性决策方法研究结构,为后文模型构建和有效决策提供支撑平台与框架体系。
(2)明确决策者确定型偏好的理论概念,在期望值理论体系的基础上形成直觉模糊多属性决策方法。重点研究属性权重完全未知或部分未知、评价信息为直觉模糊数形式的且带有决策者确定型偏好的多属性决策问题,提出一种基于直觉模糊交叉熵距离和灰色关联分析的综合决策模型。引入直觉模糊交叉熵距离代替传统的几何距离,通过直觉模糊熵确立属性权重,及建立决策评价值与决策者主观偏好值的综合灰色关联度系数最大化的数学优化模型,同时利用已知的部分权重信息条件求解属性权重,依据综合计算的灰色关联度系数对备选方案进行排序,并通过两个算例的数值实验和对比分析证明新构建模型的有效性。
(3)基于期望效用理论,构建基于决策者风险型偏好的直觉模糊多属性决策方法。依据直觉模糊数的特点和多属性决策特征,引进风险偏好因子并构建基于决策风险偏好的直觉模糊得分函数,在此基础上对其性质及排序规则进行研究,接着根据评价属性的相关性程度构造不同的信息集结方法,并结合Choquet积分算子或直觉模糊加权平均算子建立基于决策者风险偏好的直觉模糊多属性决策模型,最后将其应用在具体的算例中,通过计算和比较分析表明本章构建的决策模型能够很好地体现决策者的风险态度,具有一定的实用性。
(4)梳理决策者不确定型偏好特征并形成相关概念,结合前景理论构建基于直觉模糊的多属性决策方法。首先分析决策者不确定型偏好与前景理论的关系,明确通过前景理论来研究决策者的不确定型偏好是具有科学性、前瞻性和准确性的,并在此基础上将基于前景理论的直觉模糊多属性决策方法划分为两类:有绝对前景价值的决策问题和有相对前景价值的决策问题。针对这两类问题分别建立决策模型展开研究。对于前者,为降低由于选择单参照点而造成的前景价值的信息损失,构建基于灰靶模型和VIKOR决策方法的三参照点前景理论决策模型并将其应用于随机直觉模糊多属性决策;对于后者,在没有明确获取决策者参照点的情况下,构建一种基于直觉模糊的TODIM决策方法,根据决策者风险规避程度调整参数取值,并通过仿真实验分析直觉模糊距离测度公式对TODIM模型决策结果的鲁棒性程度,为该模型的进一步深入研究提供充足理论依据。
(5)将本书构建的决策模型应用于电信运营商客户满意度评价。通过咨询行业专家,对某地区3个电信运营商集团客户满意度评价指标进行规划,在此基础上设计集团客户针对某教育软件产品的客户满意度调查表,经过发放问卷、整理数据和统计分析,将获取的数据处理为直觉模糊数。在不同的决策者偏好条件下,利用本书构建的系列直觉模糊决策方法进行实证分析与决策,并根据决策结果给相应的电信企业提供改进策略和建议。
《直觉模糊多属性决策方法研究:决策者偏好视角》一书,并非一本涵盖所有决策理论的百科全书,也非一部泛泛而谈的决策指导手册。它的核心在于深入剖析并系统构建一套以决策者偏好为导向的直觉模糊多属性决策(Multiple Attribute Decision Making, MADM)新方法。本书的研究立足于真实世界决策场景的复杂性与不确定性,将决策者个体的主观认知、情感倾向以及信息的不完备性,有机地融入到科学严谨的数学模型之中。 本书的研究起点与核心问题: 在面临复杂决策时,我们往往需要同时考虑多个相互关联的属性,并且这些属性的优劣程度也可能存在模糊、不确定甚至矛盾。传统的决策方法在处理这类问题时,常常面临以下挑战: 信息的不确定性与模糊性: 现实世界中的许多数据并非精确的数字,而是带有模糊性、模糊性的描述,例如“好”、“一般”、“差”等,甚至是某些信息由于主观判断而难以量化。 决策者偏好的复杂性: 决策者的偏好并非一成不变,它受到个体经验、风险偏好、情感状态、对不同属性的重视程度等多方面因素的影响,并且在信息不完全的情况下,这种偏好表达会更加复杂。 属性间的权衡与冲突: 不同的属性可能具有不同的重要性,并且它们之间可能存在相互制约或冲突的关系,如何在这些复杂的权衡中找到最优解是决策的核心难题。 方法论的局限性: 现有的一些决策方法可能难以全面捕捉决策者主观偏好,或者在处理高度模糊和不确定的信息时显得力不从心。 本书正是针对这些问题,提出了一系列创新性的直觉模糊多属性决策方法。其研究的重点和核心在于“决策者偏好视角”,这意味着书中构建的决策模型和算法,将决策者在评估备选方案时所表现出的主观意愿、犹豫程度、以及对属性的相对重视程度,作为模型的核心输入和分析对象。 本书的研究内容与方法论: 本书的体系结构围绕着如何将决策者偏好有效地融入直觉模糊决策框架展开,主要包含以下几个关键的研究方向: 1. 直觉模糊集(Intuitionistic Fuzzy Set, IFS)理论的再深化与应用: 直觉模糊集以其能够同时表达成员度和非成员度,以及允许存在犹豫度(即既非成员也非非成员的程度),完美契合了描述模糊、不确定信息以及决策者犹豫不决的状态。本书将对直觉模糊集的基本概念、运算规则、距离度量等进行梳理和补充,特别关注其在多属性决策场景下的适用性。 在此基础上,本书将探讨如何根据决策者对各个属性的模糊性描述,构建出能够准确反映其偏好的直觉模糊评价值。这包括对犹豫度更细致的解析,以及如何在模糊环境下量化决策者的信任度和不确定性接受度。 2. 决策者偏好建模与表达: 本书认为,决策者的偏好并非单一的数值,而是多维度的、动态变化的。研究的核心在于如何捕捉和量化这些偏好。 属性权重的主观性构建: 传统的属性权重通常通过专家评估或统计方法获得。本书将着重于研究如何根据决策者在评估过程中的行为、反馈,甚至是心理模型,来动态地、主观地确定属性权重。这可能包括对决策者“比较属性重要性”的直接询问,或者通过分析决策者对不同属性信息敏感度的反应来推断。 方案偏好的主观度量: 决策者对各个备选方案的偏好程度,不应仅仅停留在直觉模糊数层面,还需要进一步被量化和区分。本书将探索能够更精细地刻画方案偏好的方法,例如,引入决策者对方案的“倾向性”或“排斥性”的度量,以及对不同方案之间的相对优势与劣势的直接比较。 考虑决策者的风险偏好: 不同的决策者对于风险的态度不同,这会直接影响他们对模糊信息的评估和决策倾向。本书将尝试将决策者的风险偏好,如风险规避、风险中性或风险偏好,纳入到决策模型中,以生成更符合个体决策风格的结果。 3. 新型直觉模糊多属性决策方法的构建: 集成化决策模型: 本书并非提出单一的决策方法,而是致力于构建一套集成化的决策框架。该框架能够有机结合直觉模糊理论、决策者偏好建模以及具体的决策规则。 基于效用的直觉模糊决策: 借鉴多属性效用理论,本书将研究如何基于直觉模糊信息,构建决策者的综合效用函数,并通过最大化预期效用来选择最优方案。这里的效用函数将充分考虑决策者的主观偏好和属性的重要性。 基于排序的直觉模糊决策: 许多情况下,决策者更关注方案的相对排序而非绝对评分。本书将探索如何利用直觉模糊信息,设计能够生成可靠方案排序的决策方法,例如,引入序关系的概念,或者基于某种“优于”的直觉模糊判断来构建排序。 考虑决策者犹豫与不确定性的聚合算子: 针对直觉模糊数的融合问题,本书将提出新的聚合算子,这些算子不仅能够有效地融合不同信息源(例如,多个决策者对同一属性的评估),更能精细地处理和传递决策者在评估过程中的犹豫和不确定性,避免信息在聚合过程中被过度简化。 模糊推理与决策结合: 在某些情况下,属性之间的关系可能存在模糊的逻辑规则。本书还将探索如何将模糊逻辑推理与直觉模糊决策相结合,以处理那些难以直接量化但可以通过逻辑规则进行判断的属性。 4. 算法设计与应用实例: 本书的理论研究将辅以具体的算法设计,旨在将所提出的方法转化为可操作的决策工具。这些算法将考虑计算效率和实际可操作性。 为了验证方法的有效性,本书将通过一系列典型的多属性决策场景进行案例分析,例如,产品选择、投资决策、项目评估、人才招聘等。这些案例将展示本书提出的方法如何在实际问题中捕捉决策者偏好,处理模糊信息,并最终得出合理的决策结果。 本书的潜在贡献与读者价值: 《直觉模糊多属性决策方法研究:决策者偏好视角》一书的价值在于: 理论层面: 丰富和发展了直觉模糊决策理论,特别是将决策者主观偏好这一关键因素系统地纳入到模型构建中,为直觉模糊MADM领域的研究提供了新的视角和方法。 方法层面: 提出了一系列具有创新性和实用性的直觉模糊多属性决策方法,能够更有效地处理现实世界中普遍存在的模糊、不确定信息以及决策者复杂的主观偏好。 应用层面: 为各行各业面临复杂决策问题的研究者和实践者提供了强有力的工具。无论是希望更准确地捕捉用户需求的产品设计者,还是需要进行科学投资决策的金融分析师,亦或是需要优化资源配置的管理人员,都能从中获得启发和指导。 读者价值: 对于致力于人工智能、运筹学、管理科学、工程学、经济学等领域的研究者而言,本书将提供一个前沿的理论框架和研究方向。对于希望提升自身决策能力的专业人士,本书将提供一套更加精细化、更贴合实际的决策工具。 总之,本书并非空泛地介绍决策方法,而是聚焦于“决策者偏好”这一核心要素,运用直觉模糊集理论,构建一套能够更好地理解、建模和反映决策者主观意愿的新型多属性决策方法。它旨在弥合理论模型与现实决策场景之间的差距,提供一种更智能、更人性化的决策解决方案。