基于不同类型模糊信息的多属性决策研究及应用开题报告

1. 研究目的与意义

随着现代科技的发展，决策的信息化、民主化和科学化已渗透到各个领域，应用前景广阔，研究成果显著，同时也促进了信息革命的发展，信息与决策已密不可分。

人们对信息在经济生活中的地位的重视程度越来越高，但是面对如此大量的信息，对于信息的筛选、分析与信息决策问题也相应的在各个领域里变得越来越重要。

在现实的很多决策问题中，决策者对事物的认识经常具有不确定性，常常遇到一些难以准确描述的事物，因此很难确定事物的特征。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：讨论不同类型的模糊信息，比如直觉模糊信息、犹豫模糊信息、概率犹豫模糊信息等的基本表达形式，以及基于这些不同类型模糊信息如何进行多属性决策。考虑在复杂模糊环境下，如何将不同类型的模糊信息进行转化，并在此基础上研究复杂模糊信息的多属性决策方法。

拟解决的关键问题：复杂模糊环境下,不同类型的模糊信息的统一和转化问题。考虑具有多种模糊信息的多属性决策方法的构建，应用于投资、生产和服务等领域。

写作提纲：

3. 国内外研究现状

Zadeh于1965年提出了模糊集的概念，建立了模糊集合（fuzzy set）理论。它对经典的Cantor集合理论作了有益的推广，将经典集合的二值逻辑推广到区间内的连续性逻辑，可以更好地处理现实中的模糊问题，从而得以广泛的运用。Atanassov于1983年提出直觉模糊集（IFS）的概念，是对模糊集概念的拓展，由隶属度、非隶属度和犹豫度（未知度）三方面组成。因此IFS在表达模糊性和不确定性等方面具有更优秀的灵活性和实用性。2010年学者Torra以及Narukawa首次提出犹豫模糊集的概念，它能够允许一个元素属于一个集合的隶属度为几个可能的值，犹豫模糊多属性决策也成为当前决策领域的一个研究热点。Yager为了集成多个实数信息提出了有序加权平均(ordered weightedaggregation,简称OWA)算子的概念，指出该算子介于“求极大”和“求极小”之间，具有单调性、幂等性、有界性和置换不变性等特点。徐泽水将OWA算子推广到决策信息为区间数的不确定环境中，提出了不确定有序加权平均（uncertainordered weighted averaging,简称UOWA）算子的概念，并给出了相应的集结群决策信息方法。李鹏、刘思峰等在直觉模糊情形下定义了新的得分函数，并运用灰色理论来刻画属性权重，基于前景理论进行排序并择优，构建一套基于前景理论的随机直觉模糊决策方法。高建伟、刘慧晖于2014年通过构建新的得分函数，研究了区间直觉模糊情形下的前景理论，并基于此构建了多准则决策方法。徐泽水、潘玲、廖虎昌于2016年,构建基于MACBETH方法的犹豫模糊语言多准则决策方法。他们首先将语言表达式表示的决策信息通过转化函数转化为犹豫模糊语言数,进而得出犹豫模糊语言判断矩阵并将此结果应用于改进的MACBETH决策支持系统。

4. 计划与进度安排

2022年11月-12月根据论文研究方向以及论文题目中的关键词对相关资料进行收集和翻阅。整理已收集的资料，大致阅读资料的内容和了解行文结构，论证论文可行的方向和论文行文的重点，进行开题报告，整合已有资料，构筑论文的大纲。

2022年1月-2022年4月15日 根据已整理的资料，进行深度阅读和理解，进入详实的论文编写工作。在论文编写过程中，阅读其他相关的资料，加强论文的完整性。同时，对于编写中出现的问题，自行查阅资料进行解决，解决不了的问题整合好与指导老师沟通，准备期中检查。完成论文的初稿，跟指导老师沟通，寻求修改意见，并优化论文结构和润色语言，补充不足之处。

2022年4月16日-2022年5月中旬 认真，反复修改论文并按规范化要求形成论文终稿，定稿打印，准备论文答辩。

5. 参考文献

[1] 徐玖平，吴巍. 多属性决策的理论与方法[m]. 北京：清华大学出版社，2006年8月.

[2] 徐泽水. 不确定多属性决策方法及应用[m]. 北京：清华大学出版社，2004年8月.

[3] 岳超源. 决策理论与方法[m]. 北京：科学出版社，2002年9月.