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研究生┟:氇鳓师┟:矛以杉日期勿名独创性声明学位论文使用授权书究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其本人声明,所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名:本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文,并向社会公众提供信息服务。
中文摘要关键词:粗糙集,遗传算法,群体决策决策在管理活动中普遍存在,是为解决当前或未来可能发生的问题,选择最佳方案的一种过程,是管理活动的核心。群体决策会产生大量的数据,而且这些数据为不精确非量化值。传统的群体决策在确定决策结果时,往往采用决策者的经验来选择,降低了决策的效率和质量。在实际群体决策过程中,由于参与决策过程的决策者不止一位,因此会产生大量决策因素数据。本文融合了粗糙集理论和遗传算法理论,发挥二者所长。粗糙集理论善于处理不精确的知识,通过粗糙集理论对数据进行预处理,挖掘大量影响决策结果数据中隐含的决策模式。遗传算法进行属性约简,产生判别库,通过量化的方式,能够科学、合理的提高决策的质量。本文提出一种基于粗糙集与遗传算法集成的群体决策模型来解决群体决策结果选择的问题。该模型的基本思想是:进行群体决策,产生原始数据。运用粗糙集理论对群体决策产生的相关信息进行离散化处理。对评价指标应用遗传算法进行约简。提取满意决策结果。在该模型中针对群体决策的三个阶段在分析数据时首先运用粗糙集理论进行离散化处理,其次应用遗传算法进行约简,提取判别规则即需要考虑的主要决策因素,最后根据判别规则结合实际情况作出及时、高效的决策。在群体决策开始后,首先对问题的诊断进行群体决策,产生原始数据,对数据进行粗糙集和遗传算法集成处理,得出结果数据,即问题的明确;其次针对明确的问题,进行群体决策讨论方案,产生原始数据,对数据进行粗糙集和遗传算法集成处理,得出结果数据,即明确方案;最后在众多方案中进行抉择,对数据进行粗糙集和遗传算法集成处理,得出判别规则,再结合实际作出高效的决策,群体决策过程完成。本文主要研究工作如下:ù植诩砺酆鸵糯惴ɡ砺廴谌肴禾寰霾叩拿恳桓龉讨校菇艘种基于粗糙集与遗传算法集成的群体决策模型。捎么植诩砺鄱匀禾寰霾卟男畔⒔性ご恚岢隽巳禾寰霾吖程中四种决策因素特征提取方案。擞靡糯惴ń腥禾寰霾吣P偷氖粜约蛟肌肽彻驹谛畔⒒ㄉ柚械囊桓鋈禾寰霾甙咐惺匝檠橹じ媚P汀,武汉理工大学硕士学位论文·
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初始决策表的离散化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..目录中文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第滦髀邸研究目的与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。国内外相关理论研究现状分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。论文主要结构与研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第孪喙乩砺刍粗糙集理论基础⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第鹿菇ɑ诖植诩胍糯惴ǖ娜禾寰霾吣P汀基于粗糙集与遗传算法的群体决策模型的基本架构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于粗糙集与遗传算法的群体决策的过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第禄诖植诩氖菰ご硭惴ㄑ芯俊基于粗糙集的数据预处理的基本过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯群体决策模型数据准备⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯初始决策表的数据补齐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..算法改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯