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在經濟、管理和軍事等諸多領域，決策者們常常需要進行投資決策和經濟效益評價等決策活動。隨著決策問題的複雜性不斷增加，依靠數位模型對決策物件進行精確刻畫越來越難，現實中決策資料通常以區間資訊形式給出。因此，《區間型多屬性群決策方法及應用》對各種類型的屬性權重未知的區間資訊多屬性群決策問題進行了研究，研究內容主要包括：研究基於效用函數的區間數資訊集結運算元；研究基於Shapley函數理論和直覺模糊數Hamacher運算法則的資訊集結運算元；提出了兩個新的二維區間語言資訊集結運算元；提出了解決評價形式為區間數、區間直覺模糊數和二維區間語言的混合型多屬性群決策方法。
《區間型多屬性群決策方法及應用》的研究為實踐中的區間資訊多屬性群決策問題提供了新的有效的理論與方法，具有很強的理論和現實意義，可為工程領域內的決策行為提供有益的啟發和參考。
張昊渤，蒙古族，北京市人。
現供職于中國電力工程顧問集團新能源有限公司。英國曼徹斯特大學金融數學碩士、華北電力大學管理科學與工程博士。近年來，在國內外公開發表學術論文12篇，其中被SCI收錄4篇，EI收錄4篇；獲得省部科技成果二等獎1項；作為主研人參與科研課題4項，其中包括1項國家自然科學基金面上專案和1項北京市社會科學基金重大專案。主要研究領域是新能源電力工程項目前期決策管理。
前言 III
第1章 緒論 1
1.1 研究背景及意義 1
1.2 國內外研究現狀 5
1.2.1 區間數多屬性群決策 5
1.2.2 區間直覺模糊數多屬性群決策 9
1.2.3 二維區間語言多屬性群決策 11
1.2.4 混合型區間資訊多屬性群決策 14
1.3 本書的研究內容及技術路徑 17
1.3.1 本書的主要內容 17
1.3.2 本書研究的技術路徑 20
1.4 主要創新點 21
第2章 相關基礎理論研究 24
2.1 區間數相關概念及資訊集結運算元 24
2.1.1 區間數定義與基礎運算法則 25
2.1.2 區間數資訊集結運算元 26
2.2 區間直覺模糊數相關概念及其運算法則 30
2.2.1 區間直覺模糊數定義與基礎運算法則 30
2.2.2 區間直覺模糊數資訊集結運算元 33
2.3 二維區間語言相關概念及其運算法則 36
2.3.1 二維區間語言定義與基礎運算法則 37
2.3.2 二維區間語言資訊集結運算元 38
2.4 其他相關的基礎概念 40
2.4.1 HARA函數 40
2.4.2 Shapley函數 41
2.5 本章小結 44
第3章 區間數多屬性群決策方法研究 45
3.1 區間廣義效用多重資訊集結運算元 47
3.1.1 區間廣義有序加權效用多重平均運算元 47
3.1.2 區間廣義有序加權HARA效用多重平均運算元 53
3.2 確定資訊集結運算元的權重向量 56
3.3 基於區間廣義效用多重運算元的多屬性群決策方法 58
3.4 算例分析 60
3.4.1 投資項目優選問題 60
3.4.2 敏感性分析 65
3.4.3 對比分析 69
3.5 本章小結 72
第4章 區間直覺模糊數多屬性群決策方法研究 74
4.1 廣義Shapley Hamacher資訊集結運算元 77
4.1.1 廣義Shapley Hamacher平均運算元 77
4.1.2 廣義有序Shapley Hamacher平均運算元 83
4.2 確定資訊集結運算元的權重向量 94
4.3 基於GIIFOSHA運算元的區間直覺模糊數多屬性群決策方法 98
4.4 算例分析 101
4.4.1 供應商選擇問題 101
4.4.2 敏感性分析 107
4.4.3 對比分析 109
4.5 本章小結 112
第5章 二維區間語言資訊多屬性群決策方法 114
5.1 二維區間語言變數的定義、期望、運算規則及性質 117
5.2 二維區間語言冪集結運算元 118
5.2.1 二維區間語言廣義冪加權多重平均運算元 119
5.2.2 二維區間語言廣義冪有序加權多重平均運算元 124
5.2.3 二維區間語言廣義冪有序加權多重平均運算元的性質 125
5.3 二維區間語言變數距離及權重 130
5.3.1 二維區間語言變數之間的距離公式 130
5.3.2 二維區間語言變數的權重確定模型 131
5.4 基於二維區間語言冪集結運算元的多屬性群決策方法 133
5.5 案例研究 134
5.5.1 潮汐電站選址問題 134
5.5.2 敏感性分析 143
5.5.3 對比分析 145
5.6 本章小結 150
第6章 混合型區間資訊多屬性群決策方法 152
6.1 混合型區間資訊排序方法 154
6.1.1 區間數的相對熵 154
6.1.2 區間直覺模糊數的投影 155
6.1.3 二維區間語言的期望 158
6.2 基於混合型區間資訊排序方法的群決策模型 159
6.3 權重向量確定模型 166
6.3.1 確定屬性權重向量的優化模型 167
6.3.2 確定決策者權重向量的優化模型 168
6.4 基於TOPSIS的混合型區間多屬性群決策方法 170
6.5 案例研究 173
6.5.1 光伏發電項目投資比選問題 173
6.5.2 敏感性分析 177
6.6 本章小結 178
第7章 研究成果與結論 181
參考文獻 187
