【摘 要】
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人工智能的快速发展,为人类生存生活带来了巨大的挑战,决策环境也发生了巨大的变化,面对新型决策环境,主要的特点包括信息的不完备、数量巨大、多源异构性以及模糊性,都为准确的决策带来了巨大的挑战。粗糙集与形式概念分析作为一种新的不确定性处理的数学理论,对处理不确定性数据有着天然的优势,本文在粒计算的框架下,把粗糙集、形式概念分析以及扩展的模糊集相结合,针对具有不确定性属性的多属性群决策问题,开展了深入系
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人工智能的快速发展,为人类生存生活带来了巨大的挑战,决策环境也发生了巨大的变化,面对新型决策环境,主要的特点包括信息的不完备、数量巨大、多源异构性以及模糊性,都为准确的决策带来了巨大的挑战。粗糙集与形式概念分析作为一种新的不确定性处理的数学理论,对处理不确定性数据有着天然的优势,本文在粒计算的框架下,把粗糙集、形式概念分析以及扩展的模糊集相结合,针对具有不确定性属性的多属性群决策问题,开展了深入系统的研究,提出了三种不确定群决策问题的粒计算模型,主要工作包含三个部分,分别是完备信息系统下的多属性群决策问题、冲突共识问题以及不完备信息系统下的多属性群决策问题。基于双论域毕达哥拉斯模糊粗糙集的多属性群决策问题。本部分研究在完备信息系统下,建立基于双论域多粒度毕达哥拉斯模糊粗糙集的多属性群决策模型。首先,建立灰关联分析模型,改进了毕达哥拉斯模糊集,使用关联度解释隶属度,非关联度解释非隶属度,用以求解属性权重,其次,从乐观、悲观以及中庸三个角度,提出了几种双论域多粒度毕达哥拉斯模糊粗糙集,据此,给出了一种求解多属性群决策问题的决策方法,并针对突发公共卫生事件医护人员的心理评估问题,对所提新的决策模型进行应用,用以验证所提模型的有效性,与其他已有的多属性群决策模型进行仿真分析,体现了本文所提出新的模型的优势。考虑信任关系与动态共识的群体冲突决策问题。在决策的过程中,由于不同决策者的学科背景和代表利益方不同,对决策对象的评价侧重点有所区别,从而会产生意见冲突,这种冲突状态不是静态的,而是随着不同决策者的社会关系动态演变的。基于此思想,考虑到不同决策者之间的信任关系,在共识的角度下,对动态的冲突问题进行分析。基于此理念,在这一部分,本文首先重新定义了冲突信息系统,为研究冲突的动态共识打下了基础,其次,研究了考虑到信任关系的冲突分析问题,通过信任关系,来描述调整成本,扩散意见,驱使群体意见达成一致,从调整幅度和冲突度定义的两种方式,建立调整模型,接下来,针对考虑到信任关系的冲突分析问题,提出了一种基于信任推荐机制的群体冲突共识的求解算法,对冲突群体的意见进行调整,最后,将所提模型应用于数值算例中,进行仿真分析。基于形式概念分析的不完备属性信息群决策问题。在实际的决策过程中,获得的信息特点一般是不完备的,不完备信息系统的分析与研究也是多属性群决策研究的一项主要研究内容。形式概念分析作为一种新的研究不确定信息的数学工具,是描述不完备信息的天然的数学工具,其主要优势在于定性描述决策对象,而粗糙集则定量化描述能力更强,因此,本研究的第三部分用形式概念分析描述不完备信息系统,将形式概念分析与粗糙集两者结合起来,对不完备信息进行研究,提出了一种新的基于不完备信息系统与形式概念分析的多属性群决策模型,为不完备信息的多属性群决策问题提供了一种新的思路。在最后一部分,将所提模型用于解决突发公共卫生事件的多属性群决策问题。怎样应用已有的不完备信息,准确且快速做出决策是突发公共卫生事件的决策研究的主要问题,而新冠疫情下的决策问题则属于一种突发公共卫生事件的决策,结合新冠疫情的背景,本文将所提出的基于粒计算的决策模型应用于突发公共卫生事件的决策问题中。因此,本文从两个方面对不确定性群决策模型进行研究,一方面在于从理论研究方面对不确定性群决策问题进行研究,包括设计合理的选优算法、如何达成群体的冲突共识以及在不完备属性信息下的选优算法,进一步进行方案的优选,另一方面,则将所提出的理论模型应用于突发公共卫生事件中,为其提供了理论支持与决策依据。
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