基于判断矩阵的群体偏好集结理论与方法研究



基于判断矩阵的群体偏好集结理论与方法研究

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基于判断矩阵的群体偏好集结理论与方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第一章绪论	第12-34页
1.1 研究背景	第12-16页
1.2 研究现状	第16-23页
1.2.1 判断矩阵一致性检验	第16-18页
1.2.2 判断矩阵一致性改进	第18-19页
1.2.3 基于判断矩阵权重向量求解	第19-21页
1.2.4 集结个体判断矩阵为群体偏好	第21-23页
1.3 基本理论	第23-29页
1.3.1 群体决策概述	第23-24页
1.3.2 群体决策基本理论与方法	第24-28页
1.3.3 判断矩阵的构建方法	第28-29页
1.4 研究目标和意义	第29-30页
1.5 研究思路和内容	第30-34页
第二章判断矩阵一致性检验问题研究	第34-57页
2.1 判断矩阵及其一致性	第34-38页
2.2 判断矩阵一致性指标	第38-40页
2.3 判断矩阵一致性检验方法	第40-51页
2.3.1 一致性检验统计方法(I)	第40-46页
2.3.2 一致性检验统计方法(II)	第46-51页
2.4 数值算例分析	第51-56页
2.5 本章小结	第56-57页
第三章判断矩阵一致性改进问题研究	第57-68页
3.1 一致性改进的测度指标	第57-58页
3.2 一致性改进的贝叶斯修正方法	第58-62页
3.3 数值算例分析	第62-67页
3.4 本章小结	第67-68页
第四章基于判断矩阵权重向量求解方法研究	第68-103页
4.1 权重向量方法综述	第68-71页
4.2 特征向量方法(EM)及其基本理论	第71-73页
4.3 权重向量的误差测度指标	第73页
4.4 最近一致性矩阵方法(NCMM)	第73-86页
4.4.1 最近一致性矩阵的基本理论	第74-77页
4.4.2 基于最近一致性矩阵求解权重向量	第77-79页
4.4.3 最近一致性矩阵的迭代反馈算法	第79-82页
4.4.4 数值算例分析	第82-86页
4.5 最大相似性矩阵方法(MSMM)	第86-97页
4.5.1 最大相似性矩阵的基本理论	第86-87页
4.5.2 基于最大相似性矩阵求解权重向量	第87-92页
4.5.3 数值算例分析	第92-97页
4.6 贝叶斯修正矩阵方法(BRMM)	第97-102页
4.6.1 贝叶斯修正矩阵的基本理论	第97-98页
4.6.2 基于贝叶斯修正矩阵求解权重向量	第98页
4.6.3 数值算例分析	第98-102页
4.7 本章小结	第102-103页
第五章集结个体判断矩阵为群体偏好方法研究	第103-129页
5.1 群体偏好集结的基本理论	第103-110页
5.1.1 群体偏好集结的理论基础	第103-106页
5.1.2 群体偏好集结的基本方法	第106-109页
5.1.3 群体偏好集结的兼容性指标	第109-110页
5.2 集结个体最近一致性矩阵(AINCM)	第110-114页
5.3 集结个体最大相似性矩阵(AIMSM)	第114-117页
5.4 集结个体贝叶斯修正矩阵(AIBRM)	第117-120页
5.5 数值算例分析	第120-128页
5.6 本章小结	第128-129页
第六章全文总结与工作展望	第129-133页
6.1 全文总结	第129-131页
6.2 本文创新点与贡献	第131页
6.3 本文的不足与工作展望	第131-133页
致谢	第133-134页
参考文献	第134-147页
攻读博士学位期间的主要研究成果	第147-148页
一、发表的期刊论文	第147页
二、获得的奖励表彰	第147页
三、从事的科研项目	第147-148页
附录：缩写符号说明汇集表	第148-150页

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