一、无信息多指标决策的层次—关联优化模型（论文文献综述）
金潇[1]（2020）在《基于多目标决策理论的既有线扩能改造工程限制坡度比选优化研究》文中指出近年来,随着我国铁路未来发展重心的改变,对既有线进行扩能改造的建设投资正逐渐增多。同时,我国铁路的客货运量也紧跟社会经济的发展正在急速增加,但是由于许多既有铁路的建设年代较早,其技术标准和运输能力已无法满足铁路发展的需求。因此,必须对既有铁路其进行扩能改造。既有线的主要技术标准较低,不可避免的要考虑到既有线纵断面的限制坡度过大等问题。而在既有线改建设计中限制坡度是一项十分重要的铁路主要技术标准,其取值是否合理,对于节约铁路建设投资、提高运输能力、降低运营风险,具有非常重要的研究意义。因此,本文在研究既有线扩能改造工程的限制坡度决策问题时,提出利用多目标决策理论来实施辅助决策,通过优化不同的数学模型,建立基于多目标决策理论的改建铁路限制坡度比选模型,并将该模型应用于工程实际案例中。首先,通过分析对我国的既有线进行扩能改造的必要性与重要性,总结此类工程的技术特征与设计步骤,归纳常用的输送能力加强方式与选用原则,提炼既有线改建设计的内涵与一般原则,并对主要技术标准的决策问题进行研究。然后,通过分析既有线改建设计中限制坡度取值的重要性,并对限制坡度的定义与设计原则进行研究,考虑从工程条件、工程经济、工程风险、路网协调性及运输组织五个方面归纳影响限制坡度决策的各个因素,再利用层次分析法建立基于既有线改建设计的限制坡度评价指标体系。其次,通过归纳常用指标权重确定方法的优劣,确定采用基于熵权法和权的最小平方法的主客观组合赋权法计算指标权重;通过分析对比多种多目标决策评价方法,选择在传统数学模型的基础上进行优化研究,构建基于灰色模糊综合评判与基于理想解法和灰色关联分析的两种改建铁路限制坡度决策模型。最后,采用基于改建铁路限制坡度多目标决策优化模型对既有海城至岫岩铁路进行实例计算。通过对比分析多个限制坡度线路方案,得到最终的推荐方案,不仅可以验证决策理论的适用性,提高线路设计方案决策的科学性,也为今后类似的决策问题提供一条合理可行的解决途径。
余豪[2]（2020）在《考虑信息接受行为的出行路径动态决策机理研究》文中研究表明路径选择是一类典型的复杂网络系统问题,从微观层面关系到个体出行决策的经济性,从中观层面关系到路网配流预测的合理性,从宏观层面关系到交通行为政策、法规制定的科学性。不管是中观的路网配流预测还是宏观政策、法规的制定,其本质仍是微观个体出行方案的不确定性选择。这种不确定性体现为个体出行决策过程的动态性、决策依据的实时性、决策方法的有限理性以及信息接受行为的异质性。因此开展考虑信息接受行为的路径选择模型研究具有重要的实际价值与理论价值。本文以信息背景下异质个体路径选择问题为研究对象,以交通行为实验与交通仿真实验为研究方法,开展以下三个方面的研究。1、出行信息接受行为混合离散模型构建与标定。基于技术接受理论,结合结构方程模型解析出行信息接受行为的影响潜变量与接受行为之间关联关系,构建个体水平的信息接受行为多水平结构方程模型,提取信息接受行为影响潜变量与出行者个人特性显变量的因果关系,结合最大效用理论对离散选择模型的效用函数进行改进,构建涵盖信息心理感受影响因素潜变量与传统出行方案特性显变量共同作用的出行决策行为离散选择混合模型,设计一体化参数标定算法。2、出行路径多阶段动态划分与路径选择建模。依据出行路径选择行为心理决策过程,基于出行起点到终点的全过程单阶段路径决策变换为基于路网关键节点的动态多阶段路段决策,全局路径由各阶段最优路径中当前决策点至下一决策点的路段构成。基于当前决策节点所衍生路径的通行时间分布期望,加权处理后作为当前决策阶段的参考点设置依据。基于累积前景理论,建立由路径通行时间、参考点及概率权重函数组成前景值的出行路径选择模型。通过问卷调查获得群体风险偏好趋向,利用非集计模型对前景理论相关参数进行异质标定。3、基于行为实验与仿真实验的实证分析。借鉴经济学行为实验思路和流程,搭建考虑出行信息接受行为的路径多阶段选择行为实验模块,实现出行者路径选择行为的再现与轨迹记录。以多智能体模型为基础,开发信息接受行为模型和动态阶段路径选择行为的仿真模块,与行为实验模块数据同步交互,开展模型参数标定和行为结果预测。调整交通出行情景系数,进行相同出行者多轮实验,比较分析相同条件下的行为实验真实数据与方式实验数据差异性,完成理论模型准确性的检验及参数修正。实验结果表明:1)不同信息接受行为的受验者在出行路径选择行为实验表现出显着水平差异。相较无信息接受行为受验者,具有信息接受行为受验者平均耗时下降14.3%、平均收益提升135.9%。2)信息接受行为混合离散模型与路径动态多阶段模型更够较为准确地描述出行个体微观信息接受行为与出行路径选择过程。其中,出行信息接受行为混合离散模型精度达到98.0%,各行为情形下路径动态多阶段决策模型相对精度分别为96.7%、67.6%;3)在路径选择过程中出行者存在动态决策行为与个体异质性。
张峰辉[3]（2019）在《基于语言偏好信息的多属性群决策方法》文中研究说明基于语言偏好信息的多属性群决策是多属性群决策的一个分支,即决策专家用语言短语表达决策意见。在实际决策过程中,具体的决策环境存在如下问题:（1）决策可能是在时间紧张、数据缺乏的情况下进行的;（2）决策属性值难以量化;（3）决策者的知识水平和信息处理能力有限;（4）群体决策时,各个决策者的知识结构、经验判断和方案偏好不尽相同。决策环境的复杂性,导致决策专家有时难以利用精确的数值来表示方案的偏好信息,而利用语言短语来表达偏好信息却十分方便。因此,对基于语言偏好信息的多属性群决策问题研究具有重要的理论意义和应用价值。近些年来,此类问题逐渐引起了国内外学者的关注,成为多属性决策领域中一个研究热点。本文首先总结了现有基于语言偏好信息的多属性群决策的主要研究成果,综述了国内外研究现状。对语言短语集的语义表示方法进行分类总结,对比分析几种常用的语言短语的语义表示,在此基础上引入了一种反映决策群体整体偏好的多粒度语言信息处理方法。论文接着研究了集结语言偏好信息的集结算子OWA（the ordered weighted averaging operator）,对常用的确定信息集结算子权重的方法进行分类,引入一种体现决策群体整体语言偏好信息的最优选（MP-the Most-Preferred）权重确定方法。基于MP权重,研究了以下六种MP语言偏好信息集结算子的形式和性质,并将其应用于群决策问题。基于MP（The Most-Preferred）权重,引入MP-LIOWA语言诱导有序加权平均算子（the linguistic induced ordered weighted averaging operator）,MP-LWHA语言加权混合平均算子（the liguistic weighted hybrid averaging operator）,MP-OWHA有序加权混合平均算子（the ordered weighted hybrid averaging operator）,和MP-LOWHA语言有序加权混合平均算子（the linguistic ordered weighted hybrid averaging operator）,并将其应用于相应的多属性群决策问题。基于多粒度二元语义的多属性群决策方法,建立商业银行综合服务绩效评估模型,并给出算例分析。论文最后指出本文研究的局限性,对基于语言变量对方案有偏好的多属性群决策的进一步研究进行展望。
庞龙[4]（2018）在《光伏行业Y公司技改项目财务评价和方案比选》文中进行了进一步梳理我国光伏行业面临着产能过剩和行业技术快速进步的双重生存压力,从业企业特别是中下游制造商迫切需要采用技改投资等手段保持自身的市场份额。因此研究如何科学的在多个技改项目中选择企业最需要的方案十分必要。本文提出了一种财务评价加综合比选的技改项目决策流程。旨在建立一种以技改项目财务指标的假设变量预测研究为基础,分析项目各方案的财务指标预期情况,然后使用优化的综合评价确定光伏行业技改方案的优先投资顺序的决策评价方法。本文以光伏行业Y企业为研究对象,基于企业SAP生产数据和研发报告数据建立技改对象产品的标准化成本模型、上档率模型。通过主要原材料价格的学习曲线研究和标准化成本模型来预测技改项目对成本模型的影响;通过终端客户的度电成本（LCOE）分析和上档率模型来预测技改项目对终端客户成本的影响;基于以上现金流变化预期和行业特性选取适用的财务评价指标对项目可行性进行分析。在财务可行性分析的基础上,采用文献分析法对技改项目的影响因素按照平衡记分卡（BSC）分类进行指标体系研究;采用加权层次分析法（AHP）和Yaahp分析工具对指标体系的权重进行赋值;采用理想点法（TOPSIS）对加权影响因素指标体系下各方案进行理解接近度排序即方案综合评价研究。从而深入探讨了技改项目多方案实施效果对于公司经营目标的贡献程度即综合评价排序。研究表明,光伏技改项目案例中MWT方案在财务评价上不可行,其余的备选方案均有一定的财务可行性。但在多个技改项目中PERC技改项目最接近理想方案,即PERC技改项目应作为技改项目的优先选择方案。本研究通过对光伏行业技改项目案例的财务评价和综合比选排序的研究,建立了一套适用于光伏行业的技改项目多方案决策的财务评价模型和AHP-TOPSIS综合评价分析方法。为光伏行业和类似制造业先进制造技术引进的管理决策,提供了一套实践方法和理论依据。
方文彬[5]（2018）在《考虑信息诱导的城市交通网络设计研究》文中进行了进一步梳理交通供需的失衡以及由此导致的交通拥堵等问题已严重制约着我国城市经济社会的健康平稳发展。缓解供需矛盾的基本策略是增加供给以及调节需求,开展城市交通网络设计是增加供给的主要措施,而先进的出行者信息系统通过向出行者提供信息诱导影响其出行决策,是调节需求、均衡网络交通流分布的重要手段。论文以信息诱导为切入点,针对信息环境下的城市交通网络设计问题展开研究,理论上能够丰富和完善网络交通流理论,实践中能提高交通规划的科学性。论文的主要工作包括:首先分析了信息对出行者决策行为的影响,通过将出行者划分为有信息接收装置和无信息接收装置两类,构建了三种不同行为假设下的混合均衡交通分配模型并给出了求解这些模型的算法,研究结果表明市场渗透率及信息质量均会影响路网交通流模式。其次,论文以信息诱导下的路网混合均衡模型为下层规划构建了路网储备容量双层规划模型,给出了求解储备容量模型的启发式算法,用算例分析并揭示了信息质量以及信息系统的市场渗透率对储备容量的影响规律。再次,论文以网络均衡时平均每条路段上单位出行成本能够服务的出行者数量作为效率评价指标,针对随机需求路网构建了交通信息环境下基于蒙特卡洛仿真的运行效率评估方法,研究了信息的提供对路网运行效率的影响。最后,论文将信息诱导和网络设计过程相结合,依据网络设计问题的目标特性以及决策变量的属性构建了多种考虑信息诱导的城市交通网络设计模型,包括信息诱导下以路网运行效率提升为目标的固定需求连续型网络设计模型、信息诱导下考虑需求随机性的多目标连续均衡网络设计模型以及信息诱导下以道路建设等级和建设规模为优化变量的混合型交通网络设计模型,针对构建的三个网络设计双层规划模型论文采用粒子群算法、基于蒙特卡洛仿真的第二代非支配排序遗传算法以及自适应遗传算法进行求解并分别用测试网络开展了算例分析。
任佳成,徐常凯,陈博[6]（2018）在《基于综合属性的后方仓库评价模型》文中研究指明后方仓库是装备保障工作的重要环节,其保障效率影响着作战效能。通过分析后方仓库保障工作具体情况,结合专家意见,构建了后方仓库保障效能评估指标体系,通过组合赋权法确定指标权重,进而建立了基于综合属性的评价模型。结合实例分析,验证了该方法的有效性,为进一步提高后方仓库保障效能提供了帮助。
毛树华[7]（2011）在《灰关联决策与灰生成算子的理论及方法研究》文中研究说明公路隧道围岩稳定性分类与失稳预报工作是岩土工程中一门重要的学科.围岩稳定性分析是一个受多因素影响、随时空变异的复杂动态系统,其影响因素的显着特点是数据的多变性、参数的不确定性和数据的不完备性,将灰色系统这一处理少数据,贫信息的理论用在围岩稳定性分析的研究中是合理的.本文主要探讨灰关联决策中指标的选取技术,指标赋权技术,提出灰区间数关联度度量技术,研究灰生成算子属性及其作用下的灰色模型,并应用于围岩稳定性分类与失稳预报工作.为展示国内外灰色系统理论研究和应用的最新动态,首先本文分别系统综述了灰色关联决策理论、灰生成算子、灰色模型等的最新研究成果以及这些研究成果在应用上的创新并进行了评述.灰关联决策是灰色系统理论的基础和核心,也是目前灰色关联度应用最广泛的地方.本文首先量化研究基于灰色关联度的多指标决策中指标灵敏度的度量方法,给出度量指标,及其计算方法、属性,探讨了依据指标灵敏度选取多指标决策中合理指标的技术：如果决策指标较多,选取灵敏度较大的指标,剔除灵敏度较小的指标.其次研究灰关联序的稳定性问题：即权重的改变并不导致灰关联序的变化,建立寻求最均匀赋权和最不均匀赋权两类优化模型,采用搜索算法寻求灰关联序的稳定解,对于低维决策问题从几何的角度对赋权进行直观解释.提出了基于哈斯（HASSE）图技术的白化函数未知区间数排序技术,提出了一种新的区间型序列关联度计算方法；同时还研究了赋权哈斯图等技术,论文用实例证实了上述理论和技术的可行性与合理性.灰生成直接影响灰预测模型的精度,也成为最近研究热点.本章以矩阵分析为主线,在矩阵体系里研究灰序列生成（缓冲算子、累加生成算子）的矩阵表示及其序列的差异信息,讨论灰生成影响灰预测模型精度的因素,推导灰序列生成与GM模型参数和预测值间的量化关系,进而从影响建模的外部机制上探讨灰生成的作用.具体包括经典弱化算子和强化算子的一阶算子、二阶及r阶算子的矩阵形式,任意两个不同阶算子作用下序列的关系及算子的主要属性：线性型、可逆性、压缩性、变换级比、光滑比,及其作用下的灰色GM（1,1）模型的矩阵形式；并研究了三种累加生成算子的凸性：一般的AGO生成,反向AGO生成,广义AGO生成等.最后使用基于弱化算子的粒子群优化GM（1,1）幂模型实证研究了隧道围岩的位移变化,论文还研究了波动型灰色GM（1,1|tan（κ-т）p,sin（κ-т）p）)模型及其在隧道拱顶下沉速率预报上的应用.
宋捷,党耀国,王正新,张可[8]（2010）在《正负靶心灰靶决策模型》文中提出对灰靶决策模型进行了进一步的拓展研究.定义理想最优及理想最劣方案分别为灰靶的正负靶心,在综合考虑方案与正负靶心的距离,将靶心距作为向量在空间分析的基础上定义了综合靶心距.由各方案靶心距大小及指标权重的不确定性分析的基础上构建目标规划,并由此确定指标权重.由此建立了正负靶心灰靶决策模型.最后以实例说明了所提出的灰靶决策模型的合理性及算法的有效性.
张卫华,胡启洲,董瑞娟[9]（2009）在《灰色优化决策模型及其在城市公交规划中的应用》文中认为通过对多指标决策问题的研究,根据灰色系统中信息透明度原则和信息论中信息有无偏好的原则,在兼顾方案偏好信息和客观信息的基础上,提出了以灰色关联度和客观信息熵为依据的多指标决策的灰色优化模型.模型采用拉格朗日函数确定各指标权重值,增大了权重值确定的客观性,适用于多指标权重未知的决策问题.用该模型对某城市公交线网规划方案进行了优化决策,并获得了较为满意结果.
胡启洲,张卫华[10]（2009）在《基于物元矩阵的多指标理想决策法》文中提出针对权重未知的多指标决策问题,利用物元矩阵和理想点法进行了研究.在自定义方案指标矩阵、方案标准指标矩阵、正理想方案指标矩阵和负理想方案指标矩阵等的基础上,依据决策方案到正负理想方案指标矩阵距离大小,建立了决策模型,并给出了模型的求解过程.依据极值原理,利用拉格朗日函数得到各个指标的权重值.实例应用表明,基于物元矩阵的理想决策模型,计算过程简单、实用性强、具有广泛推广价值.
二、无信息多指标决策的层次—关联优化模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、无信息多指标决策的层次—关联优化模型（论文提纲范文）
（1）基于多目标决策理论的既有线扩能改造工程限制坡度比选优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 既有铁路的扩能改造研究现状 |
| 1.2.2 铁路线路多目标决策研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 既有线扩能改造工程的技术特征分析 |
| 2.1 既有线扩能改造工程特点 |
| 2.2 既有线能力加强的方法 |
| 2.3 既有线能力加强方法的选取原则 |
| 2.4 既有线扩能改建设计 |
| 2.4.1 既有线扩能改建设计原则 |
| 2.4.2 既有线改建设计中主要技术标准的选取 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于既有线改建的限制坡度评价指标体系研究 |
| 3.1 限制坡度分析研究 |
| 3.1.1 限制坡度的定义 |
| 3.1.2 限制坡度与其他主要技术标准的联系 |
| 3.1.3 既有线改建设计中限制坡度的设计原则 |
| 3.1.4 既有线改建设计中限制坡度的分析研究 |
| 3.2 基于既有线改建设计的限制坡度评价指标体系的建立 |
| 3.2.1 指标体系构建的原则 |
| 3.2.2 指标体系构建的方法 |
| 3.2.3 评价指标体系的建立 |
| 3.2.4 影响既有线改建设计中限制坡度决策的因素分析 |
| 3.2.5 工程条件 |
| 3.2.6 工程经济 |
| 3.2.7 工程风险 |
| 3.2.8 路网协调性 |
| 3.2.9 运输组织 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于改建铁路限制坡度多目标决策模型的优化与构建 |
| 4.1 多目标决策理论 |
| 4.2 评价指标权重确定的研究 |
| 4.2.1 常用的指标赋权方法 |
| 4.2.2 评价指标的说明 |
| 4.2.3 权的最小平方法计算主观权重 |
| 4.2.4 熵权法计算客观权重 |
| 4.2.5 组合权重的计算 |
| 4.3 多目标决策方法的研究 |
| 4.3.1 常用的多目标决策方法 |
| 4.3.2 多目标决策理论算法的选取与优化 |
| 4.4 基于灰色模糊综合评判决策模型的优化研究 |
| 4.4.1 模糊数学理论 |
| 4.4.2 基于灰色模糊综合评判的决策模型 |
| 4.4.3 基于灰色模糊综合评判的限制坡度决策模型的建立 |
| 4.5 基于TOPSIS和灰色关联分析决策模型的优化研究 |
| 4.5.1 理想解法(TOPSIS) |
| 4.5.2 灰色关联分析法 |
| 4.5.3 基于TOPSIS和灰色关联分析的决策模型 |
| 4.5.4 基于TOPSIS和灰色关联分析的限制坡度决策模型的建立 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于多目标决策理论的改建铁路限制坡度比选研究 |
| 5.1 海城至岫岩既有铁路扩能改造工程概述 |
| 5.1.1 既有海岫铁路概况 |
| 5.1.2 客货运量预测分析 |
| 5.1.3 存在的主要问题和薄弱环节 |
| 5.1.4 项目建设的必要性 |
| 5.2 既有线扩能改造方案研究 |
| 5.2.1 利用既有线双机牵引扩能方案 |
| 5.2.2 既有线电气化扩能改造方案 |
| 5.2.3 增开会让站方案 |
| 5.3 铁路主要技术标准 |
| 5.3.1 相邻线主要技术标准 |
| 5.3.2 改建铁路主要技术标准 |
| 5.4 既有线落坡改建方案 |
| 5.4.1 相邻线限制坡度分析 |
| 5.4.2 既有线改建设计的限制坡度方案分析 |
| 5.5 评价指标的约简与权重的确定 |
| 5.5.1 权的最小平方法计算主观权重 |
| 5.5.2 熵权法计算客观权重 |
| 5.5.3 主客观组合赋权法计算指标权重 |
| 5.6 基于灰色模糊综合评判决策模型的限制坡度比选研究 |
| 5.7 基于TOPSIS和灰色关联分析决策模型的限制坡度比选研究 |
| 5.8 综合对比分析 |
| 5.8.1 两种多目标决策模型对比分析 |
| 5.8.2 限制坡度方案的定性分析 |
| 5.8.3 综合对比分析 |
| 5.9 综合推荐方案 |
| 5.9.1 推荐方案概述 |
| 5.9.2 运输需求适应性分析 |
| 5.10 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 海城至岫岩改建铁路限制坡度方案问卷调查 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（2）考虑信息接受行为的出行路径动态决策机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 选题来源 |
| 1.1.2 选题背景 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 交通信息研究现状 |
| 1.2.2 路径选择研究现状 |
| 1.2.3 交通信息与路径选择关联关系 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 基础理论 |
| 2.1 交通信息接受行为理论 |
| 2.1.1 现阶段交通信息基础性研究 |
| 2.1.2 信息接受行为理论 |
| 2.1.3 技术接受模型 |
| 2.1.4 微博用户信息接受模型 |
| 2.2 路径选择理论 |
| 2.2.1 Dial算法 |
| 2.2.2 前景理论 |
| 2.3 交通实验理论 |
| 2.3.1 交通实验起源与发展 |
| 2.3.2 交通实验研究方向 |
| 2.3.3 交通实验的特点 |
| 2.4 本章总结 |
| 第3章 出行者信息接受行为混合离散选择模型 |
| 3.1 问题描述与研究思路 |
| 3.2 建模方法 |
| 3.2.1 logit模型 |
| 3.2.2 SEM模型 |
| 3.3 信息接受行为变量选取 |
| 3.3.1 个体属性变量选取 |
| 3.3.2 潜变量选取 |
| 3.4 信息接受行为数学建模 |
| 3.4.1 潜变量与个体属性变量数学建模 |
| 3.4.2 潜变量与测量变量数学建模 |
| 3.4.3 潜变量耦合关系结构图构建 |
| 3.4.4 多变量混合离散数学整体建模 |
| 3.5 信息接受行为模型求解 |
| 3.6 本章总结 |
| 第4章 路径多阶段动态决策CPT模型 |
| 4.1 问题描述与研究思路 |
| 4.2 基本名词、符号定义 |
| 4.2.1 基本名称定义 |
| 4.2.2 基本符号定义 |
| 4.3 参照点设置 |
| 4.3.1 参照点概述 |
| 4.3.2 模型参照点的构建依据 |
| 4.3.3 路网路径、路段优化 |
| 4.3.4 模型参照点构建 |
| 4.4 路径编辑与估计 |
| 4.4.1 效用函数构造 |
| 4.4.2 效用函数特性分析 |
| 4.4.3 概率权重函数构造 |
| 4.4.4 概率函数特性分析 |
| 4.5 基于前景值的出行决策 |
| 4.5.1 前景值构造 |
| 4.5.2 出行路径决策方案 |
| 4.6 本章总结 |
| 第5章 实证分析 |
| 5.1 总体思路 |
| 5.2 信息接受行为问卷设计与数据分析 |
| 5.2.1 问卷设计原则与内容 |
| 5.2.2 问卷数据描述性统计 |
| 5.2.3 调查问卷信效度检验 |
| 5.2.4 模型参数标定与分析 |
| 5.3 交通行为实验设计与数据分析 |
| 5.3.1 z-Tree软件 |
| 5.3.2 实验设置 |
| 5.3.3 受验人群描述性分析 |
| 5.3.4 行为实验数据信效度分析 |
| 5.3.5 交通行为实验结果分析 |
| 5.4 交通仿真实验设计与数据分析 |
| 5.4.1 实验目的 |
| 5.4.2 交通仿真编程设置 |
| 5.4.3 路径选择模型参数标定 |
| 5.4.4 实验路网有效性校验 |
| 5.4.5 交通仿真实验分析 |
| 5.5 本章总结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录问卷A 交通信息接受状况调查 |
| 附录问卷B 路径风险敏感性调查 |
| 在学期间发表的论文和取得的学术成果 |
（3）基于语言偏好信息的多属性群决策方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.2 基于语言偏好信息的多属性群决策的研究内容及现状 |
| 1.3 本文的研究内容及安排 |
| 第二章 基于语言变量的信息处理方法 |
| 2.1 语言变量 |
| 2.1.1 模糊集合与隶属函数 |
| 2.1.2 二元语义方法 |
| 2.2 多粒度语言信息 |
| 2.2.1 语言短语集及其粒度 |
| 2.2.2 语言短语集的语义表示 |
| 2.3 多粒度语言信息融合 |
| 2.3.1 标准语言短语集 |
| 2.3.2 多粒度语言短语集的统一语义表示方法 |
| 2.3.3 反映决策者整体偏好的多粒度语言信息处理方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于语言变量的信息集结算子权重确定方法 |
| 3.1 OWA算子 |
| 3.2 OWA算子权重的确定方法 |
| 3.2.1 模糊语义量化方法 |
| 3.2.2 无决策者主观偏好的OWA算子权重确定方法 |
| 3.2.3 反映决策者主观偏好的OWA算子权重确定方法 |
| 3.3 基于语言偏好信息的MP最优先权重确定方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于语言变量的多属性群决策方法 |
| 4.1 LOWA算子及其衍生算子 |
| 4.2 基于MP-LOWA算子、二元语义和MP-FLOWA算子的多属性群决策 |
| 4.2.1 基于MP-LOWA算子的多属性群决策 |
| 4.2.2 基于二元语义的多属性群决策 |
| 4.2.3 基于MP-FLOWA算子的多属性群决策 |
| 4.3 基于MP-LWGA算子、MP-LOWGA算子和MP-LHGA算子多属性群决策方法 |
| 4.3.1 扩展的语言短语集 |
| 4.3.2 基于MP-LWGA和 MP-LOWGA算子的多属性群决策方法 |
| 4.3.3 基于MP-LWGA算子和MP-LHGA算子的多属性群决策 |
| 4.4 基于MP-LWAA和 MP-LHAA算子的多属性群决策 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于最优先权重的语言多属性群决策方法 |
| 5.1 基于MP-LIOWA算子的多属性群决策方法 |
| 5.1.1 MP-LIOWA算子 |
| 5.1.2 基于MP-LIOWA算子的多粒度语言信息集结 |
| 5.1.3 基于MP-LIOWA算子的多属性群决策方法 |
| 5.2 基于MP-LWHA、MP-OWHA和 MP-LOWHA算子的多属性群决策方法。 |
| 5.2.1 MP-LWHA算子、MP-OWHA算子和MP-LOWHA算子 |
| 5.2.2 基于MP-LWHA、MP-OWHA和 MP-LOWHA算子的多属性群决策方法 |
| 5.3 基于MP-LWHA算子和MP-LHHA算子的多属性群决策方法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于多粒度二元语义的商业银行综合服务绩效评价 |
| 6.1 问题引入 |
| 6.2 多粒度语言信息的一致化 |
| 6.3 基于多粒度二元语义的商业银行绩效评价模型 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 硕士在读期间发表的论文 |
（4）光伏行业Y公司技改项目财务评价和方案比选（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 光伏行业现状 |
| 1.1.2 项目评价和比选对于光伏企业的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 项目财务评价研究现状 |
| 1.2.2 技改项目方案比选研究现状 |
| 1.3 拟解决的主要问题 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 第2章 研究理论基础 |
| 2.1 财务评价 |
| 2.1.1 财务评价的定义 |
| 2.1.2 主流财务评价方法 |
| 2.2 综合评价 |
| 2.2.1 多指标综合评价定义 |
| 2.2.2 属性指标规范化 |
| 2.2.3 属性指标权重赋值 |
| 2.2.4 常用权重赋值方法 |
| 2.2.5 常用综合评价方法 |
| 2.3 财务评价和综合比选的流程设计 |
| 第3章 Y公司技改项目案例影响识别研究 |
| 3.1 晶体硅光伏发电基础制造流程 |
| 3.2 Y公司技改项目技术方案及直接效果 |
| 3.3 技改方案的设计成本及上档率 |
| 3.3.1 Y公司标准成本模型 |
| 3.3.2 各技改方案标准成本 |
| 3.3.3 Y公司上档率模型 |
| 3.3.4 各技改方案上档率 |
| 3.4 技改后产品成本变化研究 |
| 3.4.1 成本降低模型 |
| 3.4.2 基于学习曲线的主要材料价格预测研究 |
| 3.4.3 成本降低计算 |
| 3.5 技改后产品售价变化研究 |
| 3.5.1 平准化度电成本法 |
| 3.5.2 基于平准化度电成本的客户周边成本预测研究 |
| 3.5.3 售价增加计算 |
| 第4章 技改项目财务评价 |
| 4.1 技改项目财务评价指标选取 |
| 4.2 财务评价指标测算 |
| 4.3 技改项目财务评价结论和局限性 |
| 第5章 技改项目综合比选 |
| 5.1 项目综合评价指标体系的构建 |
| 5.2 基于AHP法的指标权重确定 |
| 5.3 基于TOPSIS分析法的综合评价 |
| 5.3.1 备选方案的指标赋值 |
| 5.3.2 TOPSIS法综合评价 |
| 5.4 方案综合评价的结果 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究成果与意义 |
| 6.2 研究不足与未来研究方向 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）考虑信息诱导的城市交通网络设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络设计研究现状 |
| 1.2.2 ATIS研究现状 |
| 1.2.3 现状研究评述 |
| 1.3 研究内容与章节安排 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 第二章 信息诱导下的网络均衡模型与算法 |
| 2.1 网络均衡的概念与相关模型 |
| 2.1.1 网络均衡的基本概念 |
| 2.1.2 网络均衡常用建模方法 |
| 2.1.3 几种常用的网络均衡模型 |
| 2.2 信息对出行者选择行为影响分析 |
| 2.3 信息诱导下的网络均衡模型及其求解 |
| 2.4 信息诱导下的网络均衡模型算例研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 信息诱导对路网容量及路网运行效率的影响 |
| 3.1 信息诱导对路网容量的影响 |
| 3.1.1 路网容量的定义 |
| 3.1.2 路网容量的测算方法 |
| 3.1.3 信息诱导下的路网储备容量模型及求解算法 |
| 3.1.4 信息诱导对路网容量影响的算例研究 |
| 3.2 信息诱导对路网运行效率的影响 |
| 3.2.1 路网运行效率的涵义 |
| 3.2.2 路网运行效率评价指标 |
| 3.2.3 信息诱导对路网运行效率影响的分析流程 |
| 3.2.4 信息诱导对路网运行效率影响的算例研究 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 信息诱导下的固定需求单目标连续均衡网络设计 |
| 4.1 网络设计的建模及求解概述 |
| 4.1.1 交通网络设计的双层规划方法 |
| 4.1.2 几类常见的交通网络设计模型 |
| 4.1.3 交通网络设计双层规划模型的求解方法 |
| 4.2 信息诱导下面向运行效率的连续均衡网络设计模型 |
| 4.3 信息诱导下面向运行效率的连续均衡网络设计模型求解算法 |
| 4.4 信息诱导下面向运行效率的网络设计算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 信息诱导下的随机需求多目标连续网络设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 交通需求随机性的刻画 |
| 5.3 网络设计的多目标分析 |
| 5.4 信息诱导下考虑需求随机性的多目标连续网络设计模型 |
| 5.5 信息诱导下考虑需求随机性的多目标连续网络设计模型求解算法 |
| 5.6 信息诱导下考虑需求随机性的多目标连续网络设计算例分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 信息诱导下的混合型交通网络设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 信息诱导下的混合型交通网络设计模型 |
| 6.2.1 单目标混合网络设计模型 |
| 6.2.2 多目标混合网络设计模型 |
| 6.3 信息诱导下的混合型交通网络设计模型求解算法 |
| 6.4 混合型交通网络设计算例分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 研究总结 |
| 研究创新 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间完成论文及科研情况 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（7）灰关联决策与灰生成算子的理论及方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 国内外研究现状 |
| 1.1.1 灰色关联决策研究最新进展 |
| 1.1.2 灰生成算子研究最新进展 |
| 1.1.3 灰色模型研究新进展 |
| 1.2 研究评述 |
| 1.3 研究的内容和思路 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 基于灰关联分析的决策指标选取技术 |
| 2.1 决策指标灵敏度分析方法 |
| 2.1.1 灰色关联度的定义及计算 |
| 2.1.2 指标灵敏度分析方法 |
| 2.1.3 围岩稳定性分级指标值灵敏度分析实例 |
| 2.1.4 与Shannon熵赋权的比较 |
| 2.2 灰关联决策权重稳定性分析及其应用 |
| 2.2.1 相关概念 |
| 2.2.2 灰关联序的序稳定性问题 |
| 2.2.3 赋权的几何解释 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于HASSE图技术的区间灰数关联决策 |
| 3.1 相关概念介绍 |
| 3.1.1 数据变换技术 |
| 3.1.2 灰数简介 |
| 3.1.3 HASSE图技术 |
| 3.1.4 HASSE图对应的线性扩展决策树 |
| 3.1.5 Bubley Dyer 算法 |
| 3.2 HASSE图的累积序频率算法 |
| 3.3 HASSE图的偏序稳定性研究 |
| 3.3.1 偏序稳定性度量技术 |
| 3.3.2 两个偏序的比较 |
| 3.3.3 实例分析 |
| 3.3.4 赋权HASSE图 |
| 3.4 基于HASSE图技术的区间数偏序及其定义下的灰关联度 |
| 3.4.1 区间灰序列的关联度 |
| 3.4.2 数值实例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 灰生成算子属性及其作用下的灰色模型 |
| 4.1 GM(1,1)模型 |
| 4.1.1 灰生成 |
| 4.1.2 GM(1,1)模型 |
| 4.2 弱化算子作用下的灰色模型矩阵形式研究 |
| 4.2.1 缓冲算子 |
| 4.2.2 弱化算子作用下GM模型参数的矩阵估计形式 |
| 4.2.3 其他类型缓冲算子与还原误差研究 |
| 4.3 强化缓冲算子的矩阵形式及属性研究 |
| 4.3.1 强化缓冲算子概念 |
| 4.3.2 强化算子的矩阵形式及其属性 |
| 4.3.3 强化算子作用下GM(1,1)模型参数的矩阵估计形式 |
| 4.3.4 实例分析 |
| 4.4 累加生成序列的凸凹性 |
| 4.4.1 AGO序列的凸性 |
| 4.4.2 反向累加生成序列的凸性 |
| 4.4.3 广义AGO的凸性 |
| 4.4.4 实例分析 |
| 4.5 隧道围岩位移的灰色预测 |
| 4.5.1 隧道围岩位移的时序曲线类型 |
| 4.5.2 实例分析 |
| 4.5.3 等间隔GM(1,1)幂模型及其在隧道净空变化预测上的应用 |
| 4.5.4 波动型灰色GM(1,1| tan(k-τ)p,sin(k-τ)p))模型及其在隧道拱顶下沉速率预报上的应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
（9）灰色优化决策模型及其在城市公交规划中的应用（论文提纲范文）
| 1 多指标决策的灰色优化模型 |
| 1.1 决策矩阵的标准化处理 |
| 1.2 确定灰色关联度 |
| 1.3 确定客观信息熵 |
| 1.4 建立灰色优化模型 |
| 2 模型在公交规划决策中的应用 |
| 2.1 利用本文提出的方法确定权重 |
| 2.2 按传统的AHP方法确定权重[11] |
| 2.3 按加权最小平方方法确定权重[12] |
| 3 结 束 语 |
（10）基于物元矩阵的多指标理想决策法（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 问题的描述和基本的定义 |
| 2 模型的建立及求解 |
| 3 模型应用分析 |
| 4 结束语 |
四、无信息多指标决策的层次—关联优化模型（论文参考文献）
- [1]基于多目标决策理论的既有线扩能改造工程限制坡度比选优化研究[D]. 金潇. 西南交通大学, 2020(07)
- [2]考虑信息接受行为的出行路径动态决策机理研究[D]. 余豪. 重庆交通大学, 2020(01)
- [3]基于语言偏好信息的多属性群决策方法[D]. 张峰辉. 东南大学, 2019(01)
- [4]光伏行业Y公司技改项目财务评价和方案比选[D]. 庞龙. 天津大学, 2018(06)
- [5]考虑信息诱导的城市交通网络设计研究[D]. 方文彬. 长沙理工大学, 2018(06)
- [6]基于综合属性的后方仓库评价模型[J]. 任佳成,徐常凯,陈博. 舰船电子工程, 2018(04)
- [7]灰关联决策与灰生成算子的理论及方法研究[D]. 毛树华. 武汉理工大学, 2011(12)
- [8]正负靶心灰靶决策模型[J]. 宋捷,党耀国,王正新,张可. 系统工程理论与实践, 2010(10)
- [9]灰色优化决策模型及其在城市公交规划中的应用[J]. 张卫华,胡启洲,董瑞娟. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版), 2009(05)
- [10]基于物元矩阵的多指标理想决策法[J]. 胡启洲,张卫华. 昆明理工大学学报(理工版), 2009(04)