【摘 要】
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现实中的决策问题往往简化为从一组备选方案中选择最优方案的问题,由于决策问题的复杂性,单个决策者可能难以把握问题的每个方面,因此需要聘请一组专家共同开展决策.层次分析法提供了一种群体决策工具,决策者的意见表现为基于两两方案比较的判断矩阵.考虑到决策环境的复杂性和人类认知的不确定性,决策信息采用模糊数等不确定量来表示更具有合理性.本文考虑模糊判断矩阵的加型互反性破缺情形,建立决策模型.此外,当决策信息
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现实中的决策问题往往简化为从一组备选方案中选择最优方案的问题,由于决策问题的复杂性,单个决策者可能难以把握问题的每个方面,因此需要聘请一组专家共同开展决策.层次分析法提供了一种群体决策工具,决策者的意见表现为基于两两方案比较的判断矩阵.考虑到决策环境的复杂性和人类认知的不确定性,决策信息采用模糊数等不确定量来表示更具有合理性.本文考虑模糊判断矩阵的加型互反性破缺情形,建立决策模型.此外,当决策信息分别表示为直觉加型模糊数和直觉积型模糊数时,建立智能群体决策模型.本文主要研究内容和结果如下:（1）提出了模糊判断矩阵的加型互反性破缺概念,建立了互反性破缺的模糊判断矩阵、区间加型互反判断矩阵和直觉模糊判断矩阵之间的转化关系,以弱传递性作为理性判断的最低要求,构建了不同决策信息条件下的一般性决策模型;（2）分析了已有直觉模糊判断矩阵加型一致性指标的不足,考虑直觉模糊数犹豫度的本质,提出了直觉模糊判断矩阵的加型一致性新指标,构建基于一致性程度和共识度的群体决策优化模型和算法,采用粒子群优化算法优化求解新的群体决策模型,结果表明提出的加型一致性指标能够反映表直觉模糊判断矩阵固有的犹豫度特性,构建的群体决策模型模拟了决策者相互讨论和学习过程;（3）分析了已有直觉积型判断矩阵一致性指标的不足,考虑直觉积型数犹豫度的本质,提出了直觉积型判断矩阵的一致性新指标,运用多目标粒子群优化算法求解以群体一致性程度和群体共识度的为目标的群体决策模型,并分析了模型参数以及多目标对决策结果的影响.本文的研究以直觉模糊环境为背景,以粒子群优化算法为工具,发展了智能群体决策模型与方法.
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