【摘 要】
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随着经济社会的发展,当今社会的决策问题往往具有决策信息不确定、决策环境复杂、决策规模大和决策结果可靠性高的特点。在这种情况下,决策者很难在不确定的环境下表达特定的偏好或意见,因此多属性群决策（multi-critetia group decision-making,MCGDM）就显得更准确、更有意义。考虑到在决策活动中信息的可靠性描述的重要性,且Z-numbers是真实生活中具有可靠性信息的一般性
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随着经济社会的发展,当今社会的决策问题往往具有决策信息不确定、决策环境复杂、决策规模大和决策结果可靠性高的特点。在这种情况下,决策者很难在不确定的环境下表达特定的偏好或意见,因此多属性群决策（multi-critetia group decision-making,MCGDM）就显得更准确、更有意义。考虑到在决策活动中信息的可靠性描述的重要性,且Z-numbers是真实生活中具有可靠性信息的一般性表示,可以较好地描述带有可靠性的信息,因此引入Z-numbers来描述决策信息。由于Z-numbers和云模型具有相同的理论基础（概率论和模糊集）,以及云模型在描述定性概念上的优势,将云模型用于描述决策活动中的Z-numbers信息。本文具体的研究内容如下:1.提出一种分布轮廓与局部特征融合的云模型相似度量方法以及一种更具优势的云模型转换方法。针对当前云模型相似度量方法在描述云模型整体特征上的不足,本文在分析云模型几何特征和云滴分布贡献的基础上,提出了一种综合考虑粗粒度和细粒度两个层次特征的云模型相似度量方法,并研究了相似度的影响因素以及相似度量方法的基本性质,最后通过两个算例说明了该方法度量结果更为科学合理。针对当前云模型转换方法生成的云模型间区分度不够,重叠度较高,不确定性太大的问题,提出了一种新的云模型转换方法,该方法生成的云之间具有更高的区分度。2.提出了云模型-Z数的概念。为了更有效地描述和处理决策过程中的决策信息,基于Z-numbers和云模型各自的优点,将Z-numbers与云模型相结合提出了CMZ的概念,并定义了CMZ的运算、距离测度和广义聚合算子。3.构建了基于CMZ的多粒度群决策模型。首先提出了基于CMZ距离的模糊聚类算法,混合权重计算方法和CMZ的计分函数。然后基于CMZ的相关理论,同时考虑到群决策中不同决策者间决策偏好的相似性和差异性,构建了基于CMZ的多粒度群决策模型。最后将其应用于煤矿安全风险评估中,并与其他现有方法进行比较,证明了本文方法的优势。
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