一、群体决策中方案排序的一种广义α-比较数法（论文文献综述）
任伟华[1]（2013）在《群体多目标决策加权联合有效数法及其研究》文中研究指明本文首先简要介绍多目标规划和群体多目标决策的形成背景与研究现状，然后分为三个部分重点论述本人关于多目标规划与群体多目标决策方面的主要研究工作。第一部分先引入无限维多目标规划问题广义α较多最优解的概念，并研究其性质，随后论证了目标函数在Hα拟凸和Hα有界的条件下，无限维多目标规划问题的广义α较多最优解集的连通性。第二部分从引入带有双参数α和k的αk较多有效数的概念出发，建立了群体多目标决策αk较多联合有效解类，接着讨论了群体多目标决策αk较多联合有效解的存在性，并得到有关解的必要条件和充分条件，进一步证明了解的几何特性。第三部分首先构建了群体多目标决策加权联合有效数和联合有效映射，同时系统研究了群体多目标决策加权联合有效映射的许多重要性质，在此基础上，讨论并建立了群体多目标决策加权联合有效数法，为深入研究群体多目标决策有效性理论与实际应用奠定了基础。
陈宏军[2]（2012）在《供应链绿色驱动机理与驱动强度评价方法研究》文中研究说明20世纪中后期，伴随着世界经济的高速发展，资源过度消耗和环境污染越来越严重，资源和环境问题已经成为21世纪人类面临的最大挑战。不断加剧的经济发展与资源、环境之间的矛盾以及全球频发的极端气候灾害迫使人类不得不对工业化时代以生态环境破坏和资源过度消耗为代价的传统发展方式进行深刻反思。正是在这样的背景下，既满足当代人需要又不对后代人生存发展构成危害的可持续发展观，成为世界各国的普遍共识。随之而来在全球兴起了一股“绿色浪潮”，以可持续发展为目标的“绿色革命”席卷整个世界，“绿色化”运动不断渗透到经济和社会生活的方方面面。面对21世纪资源和环境的双重压力，我国长期以来一直以“三高一低”（高投入、高消耗、高污染、低效益）为主要特征的粗放型经济增长方式已经走到了尽头，尤其是对与资源、环境联系紧密的制造业而言，加快发展方式的转变、促进供应链的绿色化已经迫在眉睫。绿色供应链是以可持续发展为目标，以循环经济为原则，在供应商、制造商、销售商、零售商、回收商、消费者、环境、规制及文化等要素组成的系统内，从资源开发到产品消费过程中的物料获取、加工、包装、仓储、运输、销售、使用到报废处理、回收再利用的整个过程综合考虑环境影响和资源效率，通过对物流、资金流、信息流和知识流的控制，实现产品生命周期内环境负影响更小、资源效率更高和整体绩效更好的持续优化过程。绿色供应链管理是在供应链中强化资源和环境意识，通过与上下游企业间的合作以及企业内部门之间的沟通，从产品设计、选材、制造、销售以及回收的全过程综合考虑资源效率和环境效益，通过对整个供应链内各参与主体之间的物流、信息流、资金流及知识流进行计划、组织、领导、协调与控制，同时提高企业的环境绩效和经济绩效，从而实现企业和所在供应链可持续发展的现代管理模式。为了实现我国乃至世界各国的“绿色化”可持续发展目标，对绿色供应链提供事前管理建议，本文从决策分析视角对供应链绿色驱动机理与驱动强度评价方法进行了研究。绿色供应链的现实背景不仅是本文研究问题的立论基础，而且也是当前时代所有组织乃至整个人类社会所共同面临的重要问题。因此，论文首先对绿色供应链的现实背景进行了深入分析，并得出了一些有价值的结论：在资源利用方面，我国资源总量丰富但是人均资源匮乏，工业资源消耗量大且利用效率低，淡水资源贫乏、利用效率低、浪费严重，森林资源匮乏、浪费惊人，土地资源不仅数量短缺而且质量也不高；在能源利用方面，能源消耗和浪费惊人，能源利用效率低下、损耗严重，能源消费结构不合理、战略储备严重不足、安全问题十分突出；在环境问题方面，污染物总量持续增加、环境污染事故频发、环境污染累积危害后果集中爆发，淡水资源水体污染状况持续恶化，海洋污染状况不容乐观，极端天气气候事件趋多趋强、各类自然灾害损失逐年增加，耕地面积逐年减少、土地荒漠化和沙化现象严重、草原退化和生物多样性锐减。以上分析结果表明，要实现企业与资源、环境的协调和可持续发展，促进供应链的绿色化不但势在必行而且迫在眉睫。另外，在全球经济一体化和“绿色化”的大背景下，无论是在资源层面还是在环境层面，无论是在社会层面还是在市场层面，绿色供应链都是企业在激烈的全球化动态竞争中生存和发展的必然选择。绿色供应链无论是对于解决资源短缺与环境污染问题还是对于提升供应链上企业的社会价值、长期利益都具有极其重要的积极作用，然而目前绝大多数企业为了获得短期利益仍然采用传统的供应链管理模式。要实现绿色供应链管理目标的首要前提是使供应链企业都能积极地参与到供应链的绿色化建设中去。为此，借鉴利益相关者理论，从内源驱动与外源驱动两个视角全面系统地分析供应链绿色驱动要素，将管理者、股东、上下游企业和内部员工作为内源绿色驱动要素，将消费者、竞争者、社会公众和政府机构作为外源绿色驱动要素，针对每一种内源绿色驱动要素与外源绿色驱动要素，分别阐述了相应的内源绿色驱动机理与外源绿色驱动机理，并进一步建立供应链在内源绿色驱动要素与外源绿色驱动要素共同作用之下的联合绿色驱动机理模型，在此基础上阐述了供应链联合绿色驱动机理。需要说明的是，本文提出的供应链绿色驱动机理，一方面是对现有绿色供应链管理研究成果在理论层面的概括和总结，另一方面也是从绿色驱动视角对现有研究成果的融合和发展。虽然国内外对绿色供应链绩效评价开展了一定的研究与探讨，也有学者提出了一些相应的绩效评价指标体系与评价方法，但同时应该看到，就目前而言这些研究成果仅侧重于从某个方面开展指标体系构建，所构建的指标体系其系统性、全面性不强，而且尚未发现从定量研究视角进行供应链绿色驱动强度评价指标体系构建的相关研究报道，而上述两个问题不仅关系到供应链绿色驱动强度评价指标体系构建的科学与否，而且也会影响到供应链绿色驱动强度评价模型或者评价方法的合理选择。为此，论文首先从管理者（A）、股东（B）、上下游企业（C）、内部员工（D）、消费者（E）、竞争者（F）、社会公众（G）、政府机构（H）共八个层面对供应链绿色驱动强度评价指标进行分类辨识，然后基于复杂网络理论中的DEMATEL方法构建了能够从具有复杂关联影响关系的多个供应链绿色驱动强度评价指标中识别出关键性指标的选择方法，邀请两组相关咨询专家按照所提出的选择方法对评价指标进行排序，在此基础上选取中间产品质量（C5）、绿色管理体系（A7）、绿色激励措施（H5）、绿色活动支持（A3）、产品环保程度（H3）、中间产品成本（C6）、绿色预算情况（A4）、三废排放数量（A11）构建供应链绿色驱动强度的评价指标体系。最后，通过对表5.3供应链绿色驱动强度评价指标相对重要性排序的进一步研究，得到了一些有价值的启示：第一，绿色激励政策的着力点应该是管理者而非股东；第二，对绿色产品提供补贴可以对供应链的绿色驱动起到事半功倍的效果；第三，绿色优惠政策的激励重点应该放在供应链上的核心企业；第四，要想充分发挥政府机构对供应链绿色化的作用，必须同时发挥其强制驱动作用和激励驱动作用，二者皆不可偏废。虽然从评价视角对绿色供应链开展研究的成果并不鲜见，但就目前而言尚未发现供应链绿色驱动强度评价方法的研究成果。另外，最新研究结果表明，决策专家通常情况下并不具备以精确的方式做出决策推断的能力。原因在于，一是人具有有限的注意力或资源处理能力，二是在决策专家群组中对于相同的问题并非所有成员都具备完全相同的知识，三是决策通常都是在时间压力或者在知识或信息缺乏的情况下做出的，四是有些属性因隐含着社会或环境影响而无法货币化。为此，论文首先将多属性决策方法、群组决策方法、不确定决策方法进行交叉融合，提出了一种用于开展供应链绿色驱动强度全面评价的构建原理，然后在充分考虑决策推断能力有限的条件下基于无投入的DEA模型提出了供应链绿色驱动强度的评价方法，并应用一个数值模拟案例验证了提出方法的应用可行性。最后根据论文研究成果，具体分析造成某些供应链绿色驱动强度中存在薄弱环节的制约因素，并从政府主导的视角给出增强供应链绿色驱动强度管理的若干建议。论文构建方法充分利用了DEA模型无需给定指标权重的客观性评价优势，能够克服诸如层次分析法、网络分析法等方法因指标赋权不合理而带来的决策结果科学性差的缺陷。论文从决策分析视角对供应链绿色驱动机理与驱动强度评价方法进行的研究，不仅具有理论创新性而且具有方法应用创新性。主要创新之处可以概括为：第一，论文对绿色供应链和绿色供应链管理概念进行了重新定义，给出了能够描述动态性、阶段性、过程性和程度化特征的定义。另外，论文还首次提出并定义了供应链绿色驱动机理与供应链绿色驱动强度的概念。第二，借鉴利益相关者理论，从内源驱动与外源驱动两个视角全面系统地分析了供应链绿色驱动要素，针对每一种内源绿色驱动要素与外源绿色驱动要素，分别阐述了相应的内源绿色驱动机理与外源绿色驱动机理，并进一步建立了供应链在内源绿色驱动要素与外源绿色驱动要素共同作用之下的联合绿色驱动机理模型，在此基础上阐述了供应链联合绿色驱动机理。第三，依据决策专家的主观知识经验，应用定量分析方法——DEMATEL方法从管理者、股东、上下游企业、内部员工、消费者、竞争者、社会公众、政府机构8个层面的41个供应链绿色驱动强度评价指标中科学地识别出了8个关键性指标，并据此构建了供应链绿色驱动强度评价指标体系。第四，应用无投入的DEA模型解决供应链绿色驱动强度评价问题，评价结果能够为绿色供应链提供事前管理建议。
靖可[3]（2010）在《技术灾害应急响应群决策方法研究与技术实现》文中进行了进一步梳理与自然灾害不同,经济社会已经选择了与技术风险相伴而生。技术灾害在数量上和规模上呈现出上升和扩大趋势,在技术灾害向新兴工业区域和发展中国家转移的态势下,当前技术灾害应急响应迟缓与决策失误的案例却时有发生,给生命安全、生态环境与经济增长造成了难以估量的损失,因此研究技术灾害应急决策问题具有重大现实意义。目前,群决策问题已经出现大量研究成果,然而适用于技术灾害应急响应的群决策方法研究与决策支持技术仍非常有限。为此,本文通过对技术灾害进行理论研究,提炼技术灾害应急决策的典型特征,基于此构建技术灾害应急群决策研究体系。（1）现有群决策实验室研究很少涉及决策方案的生成问题,然而对于技术灾害应急决策而言,应急方案从何而来是实施应急响应的首要步骤。基于案例推理,本文对技术灾害应急群决策方案的生成方法进行研究,并采用整体优势度解决现有案例检索策略不能识别负向匹配案例的问题,同时采用自适应控制方法对获取的应急方案进行调整,从而生成用于技术灾害应急群决策的评价方案集合。方法被应用于生成煤矿瓦斯爆炸事故应急救援方案,结果证明了研究的可靠性。（2）针对技术灾害多灾种衍生和易发次生灾害的特征,以及由此产生的应急决策难题,提出局部群决策方法,即允许决策个体基于领域知识选择性地参与应急方案集合的评价,通过解决方案分配、权重分配与群体偏好集结等关键问题,构建局部群决策模型,特别地,模型根据专家给出的方案局部权重对专家权重、方案群权重和属性权重进行整体求解,结果相对客观。局部群决策方法被应用于地铁火灾事故应急疏散,验证了研究的有效性。（3）针对技术灾害的多阶段演化特征,研究多阶段应急群决策方法,对于决策过程中决策专家对方案评价缺少把握的情况,允许决策专家以残缺判断矩阵的形式给出方案偏好；另外,由于技术灾害应急决策涉及广泛的领域知识,每位决策专家在各个阶段的意见重要性不同,为此,多阶段应急群决策模型还解决了决策专家的分阶段赋权问题,最后通过求解阶段权重与阶段群体方案偏好获取全局群体最优解,方法被应用于应急处置危险化学品液态苯泄漏。（4）本文还对技术灾害应急群决策的有效性进行评价,因决策环境和决策目标不同而产生的应急群决策效果不具有可比性,针对该问题提出基于决策个体特征识别的代理评价方法。方法通过构建目标规划模型,分别确定每项决策的个体标准体系,从而在识别决策个体特征的基础上,基于决策效果对应急群决策的有效性进行代理评价,因而方法具有分析功能,为提高应急群决策的有效性提供改进建议,方法被应用于评价地铁火灾事故应急疏散演习的群决策有效性。（5）基于上述技术灾害相关理论与应急群决策方法研究,在系统结构设计和系统功能架构的基础上,最后本文采用Java技术与Internet技术开发网络环境下技术灾害应急群决策支持系统,基于系统管理与灾情监控功能,该系统使应急决策者能够在网络环境下对技术灾害应急响应做出实时决策并反馈信息,经系统集成处理后获得群决策最优解,从而提高技术灾害应急响应的决策效率和决策质量。
张伟[4]（2009）在《群体决策支持系统中的群体偏好集结技术研究》文中指出群决策支持系统（GDSS）是决策支持系统（DSS）的重要研究分支之一。GDSS利用通信技术、计算机技术,运用人工智能（AI）、管理科学理论与方法及其它数学工具,促进具有不同知识结构、不同经验、共同责任的群体对半结构化、非结构化决策问题进行求解。偏好是设计决策方法和构建决策模型必须考虑的重要因素。特别是当偏好不确定或者不清晰的情况下,正确反映偏好对决策正确性的影响非常大。由于信息原因造成偏好不确定的情况并非少见,因而此种情况下如何决策是决策方法研究中一类非常重要的问题。另一方面,怎样把各个决策者的偏好进行集结也是群体决策的一个至关重要的环节。群体决策的研究主线也是围绕偏好问题展开的,群决策的核心就是如何将多个决策人的个体偏好集结为群体偏好;层次分析法（AHP）作为一种实用有效的决策方法,在社会、经济、管理及工程系统等各个领域已得到广泛的应用。随着理论的发展和实际应用的需要,人们将模糊思想和方法引入到层次分析法之中,形成了模糊层次分析法（FAHP）,这正好符合人类思维和客观事物本身所具有的模糊性。利用这些方法可以充分解决GDSS中存在的群体偏好问题,能够有效提高GDSS解决半结构化、非结构化决策问题的能力,所以群体偏好集结问题成为人们在GDSS研究中关注的重要课题之一。文章首先介绍了GDSS和决策理论的现状和存在的问题,针对GDSS决策理论研究及应用中存在的若干问题,提出了基于群体层次分析法（AHP）的GDSS结构,并给出了基于该结构的GDSS的决策程序;然后在GDSS环境下,在AHP的基础之上,提出了一种构造一致性矩阵的方法,提出了一种群体矩阵的集结方法,进一步丰富了偏好集结方法体系。在AHP基础之上进行模糊扩展,专家信息进行模糊化处理,同样提出了一种构造模糊一致性矩阵（模糊满意一致性矩阵）的方法,在前人的研究之上,提出了自己的一种基于最小偏差的群体偏好集结方法和基于和积排序的群体偏好集结方法。
汪立东[5]（2008）在《城市旅游营销的绩效评价理论与方法研究》文中进行了进一步梳理当前旅游业蓬勃发展,旅游业的竞争也日益加剧。出于提升区域旅游产业、发挥规模经济和范围经济的考虑,大多数国家与地区都投入了公共资金开展旅游营销。然而,目前对这种城市旅游营销的绩效评价研究却相当缺乏,不利于充分发挥公共资金的效用和经济有效地推动区域旅游产业发展。为完善城市旅游营销的组织控制体系,需要对城市旅游营销绩效的评价理论与方法进行研究。在对前人所做的在旅游营销绩效评价、企业市场营销绩效评价、游客满意度测评、旅游服务质量测评等方面的研究和各种评价理论与方法的基础上,主要进行了以下的创新性研究:首先,提出了面向复杂系统的全程绩效评价体系,并将该评价体系应用到城市旅游营销绩效评价中。在第2章中提出了该评价体系的四个方面:预期评价、运作评价、综合评价和全息评价;分析了各方面评价所依托的理论:系统演化理论、整合理论、一般系统理论和全息理论;讨论了各方面评价可采用的评价方法。最后分析了把全程绩效评价体系应用到城市旅游营销绩效评价中的适宜性和应用思路。其次,研究了城市旅游营销绩效的预期评价。分析了预期评价的必要性和价值;论证了运用系统动力学方法进行预期评价的适宜性;构建了城市旅游营销绩效预期评价的SD模型;结合实证城市数据,对本地游客市场、老客源地游客市场和新客源地游客市场进行了仿真分析,预测了相应游客市场的营销绩效。第三,研究了城市旅游营销绩效的运作评价。构建了城市旅游供应链模型,以此来衡量城市旅游营销的运作绩效;论证了城市旅游供应链系统的整合性和耗散性;设计了城市旅游供应链整合熵流运作评价指标体系;创新地提出了城市旅游供应链运作绩效整合熵流评价方法,并结合实证城市数据进行了整合熵流评价。第四,研究了城市旅游营销绩效的综合评价。分析了开展城市旅游营销绩效综合评价的必要性;本着经济效益与社会效益相结合、竞争性与公益性相结合、定量指标与定性指标相结合、累积型的旅游营销资产与当期绩效产出相结合、当前绩效与可持续发展相结合的设计思想,设计了城市旅游营销绩效综合评价指标体系;给出了各指标含义及测定方法;在比较各种综合评价方法基础上,选择模糊综合评价方法,基于实证城市数据对城市旅游营销绩效进行了模糊综合评价。第五,研究了城市旅游营销绩效的全息评价。从游客认知特点、游客认知方式和城市旅游营销绩效评价中的全息性三个方面论证了全息评价在城市旅游营销绩效评价中的适用性;给出了城市旅游营销绩效全息评价指标和数据处理思路;深化了全息认知理论,将全息认知分为部分全息、个体全息和历史全息三个阶段,据此给出了全息评价方法。第六,研究了城市旅游营销绩效评价的实证分析与绩效改进。分析了第3章至第6章分别进行的预期评价、运作评价、综合评价和全息评价获得的绩效;基于绩效分析,提出了预期绩效、运作绩效、综合绩效和全息绩效的改进思路,分别是战略调整各客源地游客分布、依据整合理论进行改进、重组城市旅游的STP和4C、开发游客后续价值;基于绩效改进思路,创新地提出了预期绩效、运作绩效、综合绩效和全息绩效的改进策略,分别是基于客源地的旅游地生命周期营销策略、面向潜在旅游者的网上竞价交易模式、结合城市营销的旅游营销、游客营销。这套面向复杂系统的全程绩效评价体系不仅在城市旅游营销绩效评价中得到较好的应用,而且还可以运用到其它领域系统的评价中,为系统绩效的改进提供宏观、中观和微观角度和前期、中期和后期的改进思路。
王根杰[6]（2008）在《专家模糊意见动态权重集成方法》文中指出群体决策是指多个人就某个问题共同协商做出决策。由于现实问题的复杂性和不确定性以及人认识上的模糊性,模糊数能更好的描述现实问题,表示决策者对问题的意见。模糊群体决策被广泛的用于解决现实问题,由于模糊数的特殊结构,模糊群体决策的理论和方法还不完善,存在很多问题未解决。本文主要研究如何利用动态权重集成L-R模糊数型专家意见为群体一致意见的问题。本文深入研究发现,要解决模糊专家群体一致意见的集成,必须先解决下面两个问题:1)L-R模糊数的α截集是否能表示隶属度为α时专家的意见;2)专家的权重和隶属度α之间关系。针对上述问题本文首先定义了L-R模糊数的α隶属集,用来表示隶属度为α时专家的悲观意见和乐观意见;然后分别定义专家悲观意见和乐观意见的平均偏差和相似度,在此基础上研究了专家的权重w和隶属度α之间的关系,得出专家的权重w是随阈值α的变化而变化的,而并不是固定不变的结论,同时专家的权重分为悲观意见权重和乐观意见权重,且两者之间是互不关联的。进而提出一种动态权重集成L-R模糊数型专家意见为群体一致意见的方法,并拓展到多属性模糊群体决策上,提出L-R模糊数型多属性专家意见的集成方法并给出了三种算法,最后重点讨论了基于TOPSIS的多属性专家意见集成方法。本文主要是从动态权重角度给出了集成方法。该方法在集成专家意见过程中,不仅考虑到专家悲观意见和乐观意见变化的不一致性,同时考虑了专家的权重和隶属度之间的关系。采用动态权重的方法更符合实际,进一步完善了模糊群体决策专家意见集成问题。
吴坚[7]（2008）在《基于OWA算子理论的混合型多属性群决策研究》文中进行了进一步梳理在社会、经济与军事等诸多领域中,对一些复杂问题进行决策时,常常同时包含定量和定性指标,并且需要群体专家参与,构成了混合型多指标（多属性）群决策问题。这类混合型多属性群体决策问题需要同时处理定量指标和定性指标,其属性值有多种类型（如精确实数、区间数和模糊语言等）:并且,需要集结专家群体不同形式的偏好信息。有序加权平均算子（OrderedWeighted Averaging,OWA）及其拓展的算子是一种决策信息融合工具,能够有效地处理模糊或者不确定决策信息,并且已经在群体决策（特别是模糊或者语言型决策）中得到广泛的应用。本文基于OWA算子理论,提出了一种属性权重未知的混合型多属性群决策方法,其主要内容如下:（1）研究了确定OWA算子权重的问题。比较分析了一些求解OWA算子权重的模型,证明了其本质服从或近似服从最大熵原理。定义了一种基于距离的熵,给出了相应的线性优化模型来确定OWA算子权重,此模型可以简化计算和处理决策者模糊的主观偏好信息。证明了正态分布方法也服从最大熵原理,并给出了一种改进的正态分布方法来确定OWA算子权重,其同时考虑了数据位置的信息和数据之间比例的大小信息,可以消除一些不合理性。（2）为了有效处理群体区间互反判断矩阵的集结问题,对COWG（Continuous OrderedWeighted Geometric）算子进行了拓展,提出了用于群决策的几何加权平均COWG（WG-COWG）算子、有序加权几何平均COWG（OWG-COWG）算子和诱导的有序加权几何平均COWG（I-COWG）算子,分析了它们的一些优良性质。并且基于I-COWG算子,提出了集结群组区间互反判断矩阵的方法,可以提高群体决策的一致性,以此来获得属性的主观权重。（3）建立了混合型多属性群决策的模型。提出了把混合决策矩阵转化为标准化决策矩阵的方法,利用COWA（Continuous Ordered Weighted Averaging）算子、模糊最大算子和模糊最小算子分别把区间数和模糊数转化为精确数,把群组专家的混合判断决策矩阵转化为标准化决策矩阵。（4）研究了方案的属性评价信息和属性权重均以模糊语言形式给出的多属性决策问题。基于模糊语言和COWA算子,提出了一种属性权重和属性值都为模糊语言形式的决策方法,并把它应用到群决策中的专家赋权问题。然后,根据专家的权重和决策者的乐观程度系数,利用HOWA算子进行有效集结群组专家的标准化决策矩阵。（5）研究了确定属性客观权重的问题。定义了属性的熵,提出了一种基于熵系数模型来确定属性的客观权重,此模型具有一定的柔性,可以通过系统参数ρ来调节属性权重之间的大小差别程度。把主观权重和客观权重线性相加,得到属性的综合权重。利用TOPSIS方法对决策方案进行排序,并利用权重折衷系数β对方案排序进行敏感性分析。最后给出了混合型多属性群决策方法的基本框架和基本流程,并把它应用到供应商选择问题,说明此方法是有效、可行的。
徐新生[8]（2007）在《群体决策方案优选规则问题研究》文中提出群体决策问题是决策科学研究的重要分支之一，自20世纪50年代K．J．Arrow提出着名的“不可能定理”以来，作为现代决策的重要手段，关于群体决策的理论和方法研究日益受到重视。本文主要对群体决策方案优选规则问题进行了探讨，共分四章。第一章，主要介绍了群体决策问题的发展、研究现状及本文的主要研究成果。第二章，引进了群体决策问题的一个最优解概念—t*—最优整体差解，该解可以作为群体决策问题的一种解，对于一些复杂的群体决策问题，它避开了构造偏爱函数的方法，使得问题的求解变得简单，证明了它可以通过求解一个相应的数学规划问题得到，讨论了t*—最优整体差解与s*—最优均衡解之间的等价条件。第三章，对文[1]中提出的群体决策的ακ-较多规则进行了改进，给出了一种新的决策方法—βm-较多规则。该规则考虑了在集结个人偏好为群的偏好时群体对各个成员的权重，同时利用该规则对方案进行选优时有关系数的选择更加广泛和自由，且结果更加合理。验证了它满足K．J．Arr0w提出的有关合理的群体决策问题应该满足的几个公理，并讨论了基于该规则的群体最优解的性质。第四章，对文[2]中提出的群体决策的群体惩罚评分映射作了进一步的研究，给出了该映射满足的几个性质。
彭怡[9]（2006）在《动态群体决策理论及其应用研究》文中研究说明本文首先对群体决策问题的概念、特点、分类及研究发展过程进行了总结，并对群体决策问题各个分支领域的研究现状进行了系统性地整理。基于目前的群体决策研究背景，提出了动态群体决策问题作为本文的研究重点。在对动态群体决策问题的研究现状进行概述之后，对交互式群体决策、多轮群体决策和多阶段群体决策等三类具体的动态群体决策问题进行了研究。 本文提出了动态群体决策问题这一个新的群体决策研究课题。指出了动态群体决策就是群体决策过程中各决策要素动态变化的群体决策。多数情形下，群体决策都包含多次群体讨论和方案评价过程。在多次群体决策过程中，各决策要素都有可能是变化的，具有动态特性。例如，决策个体给出的偏好信息可能会变化，决策问题的约束条件也可能会变化。这些可能变化的决策因素都会使得群体决策更加复杂。这类决策要素动态变化的群体决策问题就是本文讨论的动态群体决策问题。通过对社会活动和经济管理中的一些实际问题的讨论，进一步论述了动态群体决策问题具有时间关联性、决策的前后关联性等动态特性。交互式群体决策、多轮群体决策和多阶段群体决策都具有时间关联性和决策的前后关联性，都包含动态变化的决策要素，同属于动态群体决策问题。 对于一般交互式群体决策，本文对其决策流程进行了描述，指出了两个不完善之处。一是决策群体对决策结果的满意度评价缺乏客观的、规范的评价方法，二是在意见反馈环节对于决策者如何调整其偏好信息缺乏有效的引导，决策者对偏好信息的调整具有随意性。一般交互式群体决策将群体交互过程分割处理，将交互式群体决策看作是单次群体决策的简单重复，实质上仍然属于静态群体决策。本文提出了满意度指标，作为决策群体对决策结果的满意度的客观评价指标。在此基础上，给出了群体交互达成一致的定义，指出了在意见反馈环节所采用的偏好调整方法应该保证能够达成群体一致，否则群体交互就是无效的。然后，本文提出了一种群体交互过程中的偏好调整方法，并证明了该方法能够保证达成群体一致。通过引入满意度指标和偏好调整方法，形成本文提出的改进交互式群体决策方法。 本文接着讨论了多轮群体决策问题。多轮群体决策是综合考虑群体交互过程中的各轮偏好信息的群体决策。一般交互式群体决策方法只根据最后一
孟志青,胡毓达,胡奇英[10]（2006）在《求解群体多目标决策问题的一种方法》文中提出引进了群体多目标决策问题的一种新的最优解概念──s-最优平衡解,它的实际意义是对于每个决策者而言在每个目标下都给出一个让步值.证明了求解s-最优平衡解等价于求解一个对应的单目标优化问题,并在一定条件下s-最优平衡解总是存在的.讨论了具有不同让步值的s-最优平衡解.数值例子表明这个方法对解决群体多目标决策问题具有一定的有效性.
二、群体决策中方案排序的一种广义α-比较数法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、群体决策中方案排序的一种广义α-比较数法（论文提纲范文）
（1）群体多目标决策加权联合有效数法及其研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 群体多目标决策的形成背景与意义 |
| 1.2 群体多目标决策的研究现状 |
| 1.3 本人主要研究工作 |
| 第二章 基本概念与相关理论 |
| 2.1 多目标规划问题有效解与最优解的定义 |
| 2.2 有效解与最优解的相关定理及之间的关系 |
| 2.2.1 有效解、最优解的相关定理 |
| 2.2.2 有效点（解）和最优点（解）之间的一些关系 |
| 第三章 多目标规划问题较多最优解集的连通性 |
| 3.1 广义α -较多最优解 |
| 3.2 广义α较多最优解集的连通性 |
| 第四章 群体多目标决策联合有效解的几何特性 |
| 4.1 群体多目标决策α k 较多联合有效解 |
| 4.2 有关解的必要条件和充分条件 |
| 4.3 有关解的几何特性 |
| 第五章 群体多目标决策加权联合有效数法 |
| 5.1 加权联合有效数 |
| 5.2 加权联合有效映射及其性质 |
| 5.3 加权联合有效数法 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录：攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（2）供应链绿色驱动机理与驱动强度评价方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及问题提出 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 供应链与供应链管理 |
| 1.2.2 绿色供应链与绿色供应链管理 |
| 1.2.3 绿色供应链与绿色供应链管理的特点 |
| 1.2.4 绿色供应链管理实践 |
| 1.3 核心概念界定 |
| 1.3.1 绿色供应链与绿色供应链管理 |
| 1.3.2 供应链绿色驱动机理与供应链绿色驱动强度 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.5 研究内容与研究方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.6 理论贡献 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 可持续发展理论 |
| 2.1.1 可持续发展的内涵 |
| 2.1.2 可持续发展的基本原则 |
| 2.1.3 可持续发展的能力建设 |
| 2.2 循环经济理论 |
| 2.2.1 循环经济的内涵 |
| 2.2.2 循环经济的原则 |
| 2.2.3 循环经济的基本特征 |
| 2.2.4 循环经济的属性 |
| 2.3 决策理论 |
| 2.3.1 决策的概念及要素 |
| 2.3.2 决策的分类 |
| 2.3.3 决策的原则 |
| 2.3.4 决策的程序 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 绿色供应链的现实背景 |
| 3.1 资源利用现状 |
| 3.1.1 资源总量丰富但人均资源匮乏 |
| 3.1.2 工业资源消耗量大利用效率低 |
| 3.1.3 淡水资源贫乏却浪费严重 |
| 3.1.4 森林资源匮乏却浪费惊人 |
| 3.1.5 土地资源数量短缺质量差 |
| 3.2 能源利用现状 |
| 3.2.1 能源消耗量大浪费严重 |
| 3.2.2 能源利用效率低损耗严重 |
| 3.2.3 能源消费结构不合理战略储备严重不足 |
| 3.3 环境现状 |
| 3.3.1 污染物排放总量持续增加 |
| 3.3.2 环境污染事故频发累积危害后果集中爆发 |
| 3.3.3 淡水资源水体污染状况持续恶化 |
| 3.3.4 海洋污染状况不容乐观 |
| 3.3.5 极端气候灾害及损失逐年增加 |
| 3.3.6 耕地面积逐年减少土地质量不断下降 |
| 3.3.7 生物多样性锐减形势十分严峻 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 供应链绿色驱动机理 |
| 4.1 问题提出 |
| 4.2 供应链绿色驱动机理的分析方法 |
| 4.2.1 系统分析方法 |
| 4.2.2 供应链的系统属性特征 |
| 4.3 供应链绿色驱动要素 |
| 4.3.1 驱动要素分析原理 |
| 4.3.2 内源绿色驱动要素 |
| 4.3.3 外源绿色驱动要素 |
| 4.4 供应链绿色驱动机理分析 |
| 4.4.1 供应链内源绿色驱动机理 |
| 4.4.2 供应链外源绿色驱动机理 |
| 4.4.3 供应链联合绿色驱动机理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 供应链绿色驱动强度的评价指标体系 |
| 5.1 问题提出 |
| 5.2 供应链绿色驱动强度评价指标体系的构建原则 |
| 5.3 供应链绿色驱动强度评价指标的分类辨识 |
| 5.4 供应链绿色驱动强度评价指标体系的构建方法 |
| 5.5 供应链绿色驱动强度评价指标体系的构建过程 |
| 5.6 研究结论的几点启示 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 供应链绿色驱动强度评价方法 |
| 6.1 问题提出 |
| 6.2 供应链绿色驱动强度评价方法构建原理 |
| 6.3 基于无投入DEA模型的供应链绿色驱动强度评价方法 |
| 6.4 数值模拟分析 |
| 6.5 供应链绿色驱动的制约因素与管理建议 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）技术灾害应急响应群决策方法研究与技术实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 技术灾害频发且损失巨大 |
| 1.1.2 技术灾害向新兴工业区域和发展中国家转移 |
| 1.1.3 技术灾害应急响应迟缓与决策失误 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 技术灾害应急群决策研究现状 |
| 1.4 研究目标与研究意义 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 研究内容与论文创新性 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 论文创新性 |
| 1.6 论文结构与章节安排 |
| 第2章 理论基础与研究框架 |
| 2.1 技术灾害应急群决策基本理论 |
| 2.1.1 技术灾害经典理论 |
| 2.1.2 群决策理论 |
| 2.1.3 应急响应与应急决策理论 |
| 2.2 技术灾害认知 |
| 2.2.1 技术与技术系统 |
| 2.2.2 技术灾害的界定 |
| 2.2.3 技术灾害发生机理 |
| 2.2.4 技术灾害应急决策特征 |
| 2.3 技术灾害应急群决策研究框架 |
| 2.3.1 应急群决策方案的生成方法 |
| 2.3.2 应急局部群决策方法 |
| 2.3.3 多阶段应急群决策方法 |
| 2.3.4 应急群决策的有效性评价 |
| 2.3.5 应急群决策的技术实现 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于案例推理的技术灾害应急群决策方案生成方法 |
| 3.1 案例推理基本理论 |
| 3.1.1 案例推理思想 |
| 3.1.2 案例推理的优势 |
| 3.1.3 案例推理模型 |
| 3.2 基于案例推理的应急方案生成机理 |
| 3.2.1 方案的框架结构表示 |
| 3.2.2 应急方案生成机理与流程 |
| 3.2.3 应急方案生成的关键问题 |
| 3.3 基于整体优势度的应急方案获取 |
| 3.3.1 现有研究的不足 |
| 3.3.2 构造标准化混合加权属性值矩阵 |
| 3.3.3 基于整体优势度的应急方案匹配 |
| 3.4 基于自适应控制的应急方案调整 |
| 3.4.1 应急方案组合系数调整 |
| 3.4.2 基于效果域匹配的自适应控制求解 |
| 3.5 应急方案存储与经验学习 |
| 3.5.1 成功学习 |
| 3.5.2 失败学习 |
| 3.6 应急群决策方案生成方法 |
| 3.7 煤矿事故应急救援方案生成实例分析 |
| 3.7.1 我国煤矿生产与安全现状 |
| 3.7.2 应急救援方案生成 |
| 3.7.3 结果分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于不确定信息的技术灾害应急局部群决策方法 |
| 4.1 现有群决策方法在技术灾害应急响应中的不足 |
| 4.2 局部群决策模式与拟解决的关键问题 |
| 4.2.1 局部群决策模式 |
| 4.2.2 拟解决的关键问题 |
| 4.3 基于不确定信息的技术灾害应急局部群决策模型 |
| 4.3.1 基于区间偏好信息的属性权重确定 |
| 4.3.2 应急方案群权重求解 |
| 4.3.3 应急决策群体偏好集结 |
| 4.4 基于不确定信息的技术灾害应急局部群决策方法 |
| 4.4.1 符号含义 |
| 4.4.2 假设条件 |
| 4.4.3 实施步骤 |
| 4.5 地铁火灾事故应急疏散局部群决策仿真 |
| 4.5.1 案例背景 |
| 4.5.2 地铁火灾事故应急疏散方案 |
| 4.5.3 应急疏散局部群决策实施 |
| 4.5.4 决策结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于不完全信息的多阶段技术灾害应急群决策方法 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 不完全信息下多阶段群决策现有研究 |
| 5.2.1 多阶段决策 |
| 5.2.2 多阶段群决策 |
| 5.2.3 残缺判断矩阵 |
| 5.3 不完全信息下多阶段技术灾害应急群决策模型 |
| 5.3.1 应急方案偏好不完全信息处理 |
| 5.3.2 应急决策者阶段权重与阶段群体方案偏好求解 |
| 5.3.3 应急决策阶段权重求解 |
| 5.3.4 多阶段应急决策群体偏好集结 |
| 5.4 不完全信息下多阶段技术灾害应急群决策方法 |
| 5.4.1 符号含义 |
| 5.4.2 假设条件 |
| 5.4.3 实施步骤 |
| 5.5 危险化学品泄漏多阶段应急处置案例分析 |
| 5.5.1 案例背景 |
| 5.5.2 应急处置方案 |
| 5.5.3 多阶段应急群决策实施 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于个体特征识别的技术灾害应急群决策有效性评价 |
| 6.1 应急群决策有效性 |
| 6.2 技术灾害应急群决策有效性评价指标体系 |
| 6.2.1 指标体系的构建原则 |
| 6.2.2 基于效果的应急群决策有效性评价指标体系 |
| 6.3 多级个体特征识别模型 |
| 6.3.1 个体标准体系 |
| 6.3.2 个体代理评价与民主评价 |
| 6.4 技术灾害应急群决策有效性评价方法 |
| 6.4.1 符号含义 |
| 6.4.2 实施步骤 |
| 6.5 技术灾害应急群决策有效性评价实例分析 |
| 6.5.1 应急决策个体特征识别 |
| 6.5.2 应急群决策有效性评价 |
| 6.5.3 应急群决策有效性分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 网络环境下技术灾害应急群决策支持系统 |
| 7.1 网络环境下应急群决策支持系统结构设计 |
| 7.1.1 系统开发背景 |
| 7.1.2 系统结构与设计原则 |
| 7.1.3 系统设计模式与结构 |
| 7.2 网络环境下应急群决策支持系统开发技术与配置 |
| 7.2.1 系统开发技术 |
| 7.2.2 系统开发配置 |
| 7.3 网络环境下应急群决策支持原型系统 |
| 7.3.1 系统管理子系统 |
| 7.3.2 灾情监控子系统 |
| 7,3,3 应急群决策方案生成子系统 |
| 7.3.4 应急局部群决策子系统 |
| 7.3.5 多阶段应急群决策子系统 |
| 7.3.6 应急群决策有效性评价子系统 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文和参与科研项目 |
| 攻读博士学位期间发表论文 |
| 攻读博士学位期间发表专着 |
| 攻读博士学位期间参与科研项目 |
| 作者简介 |
（4）群体决策支持系统中的群体偏好集结技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 群体决策的理论研究现状综述 |
| 1.2.2 群体决策支持系统研究现状综述 |
| 1.2.3 群体决策偏好集结研究现状综述 |
| 1.3 研究的内容和方法 |
| 第2章 群体决策理论基础 |
| 2.1 群体决策的概念及分类 |
| 2.1.1 群体决策的概念 |
| 2.1.2 群体决策的分类 |
| 2.2 群体决策的过程与准则 |
| 2.2.1 群体决策的过程 |
| 2.2.2 群体决策的准则 |
| 2.3 群体决策的基本假设与一般方法 |
| 2.3.1 群体决策的基本假设 |
| 2.3.2 群体决策的一般方法 |
| 第3章 基于群体AHP的GDSS结构研究 |
| 3.1 基于群体AHP的GDSS结构 |
| 3.1.1 基于群体AHP的GDSS结构图 |
| 3.1.2 基于群体AHP的GDSS结构的信息处理方法 |
| 3.2 基于群体AHP的GDSS结构的GDSS决策程序 |
| 第4章 基于AHP的群体决策偏好集结 |
| 4.1 AHP中判断矩阵 |
| 4.1.1 判断矩阵的标度 |
| 4.1.2 判断矩阵的性质 |
| 4.1.3 判断矩阵的一致性检验 |
| 4.1.4 判断矩阵的求解 |
| 4.2 个体决策判断矩阵的一致性调整 |
| 4.2.1 完全一致性矩阵的构造 |
| 4.2.2 构造完全一致性矩阵的算法 |
| 4.2.3 算例分析 |
| 4.3 群体决策判断矩阵的集结 |
| 4.3.1 群体决策中专家权重的确定 |
| 4.3.2 判断矩阵可信度权值的确定 |
| 4.3.3 群决策判断矩阵的集结 |
| 4.3.4 算例分析 |
| 第5章 基于模糊互补判断矩阵的群体偏好集结方法 |
| 5.1 模糊互补判断矩阵有关概念及性质 |
| 5.2 模糊互补判断矩阵的一致性 |
| 5.2.1 模糊互补判断矩阵的简易检验法 |
| 5.2.2 模糊互补判断矩阵一致性调整方法 |
| 5.3 群体决策模糊判断矩阵的集结 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.5 基于和积排序的群体集结方法 |
| 5.5.1 原理与方法 |
| 5.5.2 算例分析 |
| 5.6 基于最小偏差的群体集结方法 |
| 5.6.1 原理及方法 |
| 5.6.2 算例分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表论文 |
（5）城市旅游营销的绩效评价理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 本论文研究的背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究概况及评述 |
| 1.2.1 引言 |
| 1.2.2 旅游地营销绩效评价 |
| 1.2.3 市场营销绩效评价 |
| 1.2.4 游客满意度测评 |
| 1.2.5 旅游服务质量测评研究 |
| 1.2.6 国内外研究现状评述 |
| 1.3 本文的主要研究内容、方法和结构安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究思路 |
| 1.4 本文的主要创新性研究 |
| 2 面向复杂系统的全程绩效评价体系 |
| 2.1 复杂系统与绩效评价 |
| 2.1.1 复杂系统 |
| 2.1.2 复杂系统的绩效评价 |
| 2.2 面向复杂系统的全程绩效评价体系 |
| 2.3 系统演化理论与预期评价方法 |
| 2.3.1 系统演化理论 |
| 2.3.2 基于演化理论的预测 |
| 2.3.3 预期评价方法 |
| 2.4 系统整合理论与运作评价方法 |
| 2.4.1 整合的认识论基础 |
| 2.4.2 系统整合理论的提出 |
| 2.4.3 基于系统整合理论的运作评价 |
| 2.4.4 运作评价方法 |
| 2.5 一般系统理论与综合评价方法 |
| 2.5.1 一般系统理论 |
| 2.5.2 系统普存、系统分析和系统绩效 |
| 2.5.3 基于系统理论的评价 |
| 2.5.4 系统综合评价方法 |
| 2.6 全息认知理论与全息评价方法 |
| 2.6.1 全息理论 |
| 2.6.2 基于全息论的全息评价 |
| 2.6.3 全息评价方法 |
| 2.7 全程绩效评价体系在城市旅游营销绩效评价中的应用 |
| 2.7.1 城市旅游营销绩效评价的复杂性 |
| 2.7.2 应用全程绩效评价体系的适宜性 |
| 2.7.3 应用的思路 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 城市旅游营销绩效的预期评价 |
| 3.1 预期评价的必要性和价值 |
| 3.2 采用系统动力学方法进行预期评价的适宜性 |
| 3.3 城市旅游营销绩效预期评价的SD模型 |
| 3.3.1 目标分析 |
| 3.3.2 模型设计 |
| 3.3.3 因果关系图 |
| 3.3.4 定义变量 |
| 3.3.5 系统流程图 |
| 3.4 本地游客的SD分析 |
| 3.4.1 分析目标 |
| 3.4.2 变量及参数确定 |
| 3.4.3 SD模型仿真分析 |
| 3.5 老客源地游客的SD分析 |
| 3.5.1 分析目标 |
| 3.5.2 变量及参数确定 |
| 3.5.3 SD模型仿真分析 |
| 3.6 新客源地游客的SD分析 |
| 3.6.1 分析目标 |
| 3.6.2 变量及参数确定 |
| 3.6.3 SD模型仿真分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 城市旅游营销绩效的运作评价 |
| 4.1 城市旅游供应链模型 |
| 4.2 城市旅游供应链系统的整合性 |
| 4.2.1 城市旅游供应链系统整合的结构模型 |
| 4.2.2 城市旅游供应链系统的整合目标 |
| 4.2.3 城市旅游供应链子系统的绩效评价 |
| 4.3 城市旅游供应链系统的耗散性 |
| 4.3.1 耗散结构理论 |
| 4.3.2 城市旅游供应链的耗散性 |
| 4.3.3 城市旅游供应链中的熵流 |
| 4.3.4 城市旅游供应链的整合熵流模型 |
| 4.4 城市旅游供应链运作绩效整合熵流评价方法 |
| 4.4.1 指标体系 |
| 4.4.2 计算思路 |
| 4.5 城市旅游供应链运作绩效的整合熵流评价 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 城市旅游营销绩效的综合评价 |
| 5.1 开展城市旅游营销绩效综合评价的必要性 |
| 5.2 城市旅游营销绩效综合评价指标体系 |
| 5.3 各指标含义及测定 |
| 5.3.1 经济效益指标 |
| 5.3.2 社会效益 |
| 5.3.3 市场竞争力 |
| 5.3.4 政府保障力 |
| 5.3.5 产业发展力 |
| 5.3.6 环境支撑力 |
| 5.4 城市旅游营销绩效的模糊综合评价 |
| 5.4.1 综合评价方法比较分析 |
| 5.4.2 二级模糊综合评价原理 |
| 5.4.3 基于实证城市数据的城市旅游营销绩效模糊综合评价 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 城市旅游营销绩效的全息评价 |
| 6.1 全息评价的适用性 |
| 6.1.1 游客认知的特点 |
| 6.1.2 全息认知的方式 |
| 6.1.3 城市旅游营销绩效评价中的全息性 |
| 6.2 城市旅游营销绩效全息评价指标与数据处理 |
| 6.3 全息评价方法 |
| 6.4 全息评价方法在城市旅游营销绩效评价中的应用 |
| 6.4.1 城市旅游营销绩效的部分全息评价 |
| 6.4.2 城市旅游营销绩效的个体全息评价 |
| 6.4.3 城市旅游营销绩效的历史全息评价 |
| 6.4.4 城市旅游营销绩效的全息评价结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 城市旅游营销绩效评价的实证分析与绩效改进 |
| 7.1 实证城市概况与数据采集 |
| 7.1.1 实证城市概况 |
| 7.1.2 评价数据采集 |
| 7.2 预期绩效分析与改进 |
| 7.2.1 预期绩效评价结果分析 |
| 7.2.2 预期绩效改进战略 |
| 7.2.3 绩效改进策略—基于客源地的旅游地生命周期营销策略 |
| 7.3 运作绩效分析与改进 |
| 7.3.1 运作绩效评价结果分析 |
| 7.3.2 运作绩效改进战略 |
| 7.3.3 运作绩效改进策略—网上竞价模式 |
| 7.4 综合绩效分析与改进 |
| 7.4.1 综合绩效评价结果分析 |
| 7.4.2 综合绩效改进战略 |
| 7.4.3 综合绩效改进策略—结合城市营销的旅游营销 |
| 7.5 全息绩效分析与改进 |
| 7.5.1 全息绩效评价结果分析 |
| 7.5.2 全息绩效改进战略 |
| 7.5.3 全息绩效改进策略—游客营销 |
| 7.6 全程绩效评价体系对于城市旅游营销系统的价值 |
| 7.6.1 绩效评价价值 |
| 7.6.2 绩效改进价值 |
| 7.7 本章小结 |
| 8 全文总结与研究展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.1.1 主要的研究工作 |
| 8.1.2 主要的创新点 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间主要科研成果 |
| 致谢 |
（6）专家模糊意见动态权重集成方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和动机 |
| 1.2 模糊群体专家意见集成方法现状 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 本论文的主要工作和结构框架 |
| 1.5 小结 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 模糊子集的定义 |
| 2.2 模糊集的表示 |
| 2.3 模糊集的基本定理 |
| 2.4 L-R模糊数 |
| 2.5 群体决策模型 |
| 第三章 L-R模糊数型专家意见动态集成方法研究 |
| 3.1 L-R模糊数型专家意见 |
| 3.2 专家意见偏差度的定义 |
| 3.3 专家意见的集成方法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.5 方法的进一步研究 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 多属性专家意见集成方法研究 |
| 4.1 离差最大化方法 |
| 4.2 L-R模糊数型多属性专家意见集成 |
| 4.3 基于TOPSIS专家意见集成方法 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 论文的主要创新点 |
| 5.2 进一步的研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（7）基于OWA算子理论的混合型多属性群决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 致谢 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 OWA算子研究现状 |
| 1.2.2 多属性决策研究现状 |
| 1.2.3 群体决策建模研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容与结构 |
| 第二章 OWA算子相关理论介绍 |
| 2.1 OWA算子的基本性质 |
| 2.2 OWA算子权重算法介绍 |
| 2.3 拓展的OWA算子 |
| 2.4 OWA算子在决策中的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于最大熵原理的两种OWA算子权重新算法 |
| 3.1 最大熵原理 |
| 3.2 一种基于最小距离的OWA算子权重算法 |
| 3.2.1 基于距离的熵 |
| 3.2.2 基于最小距离的OWA算子权重线性优化模型 |
| 3.3 一种基于正态分布的OWA算子权重算法 |
| 3.3.1 最大熵原理与正态分布 |
| 3.3.2 基于正态分布的OWA算子权重新算法 |
| 3.4 本章案例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 拓展的COWG算子与群组区间互反判断矩阵的集结 |
| 4.1 COWG算子介绍 |
| 4.2 拓展的COWG算子及其性质 |
| 4.3 拓展的COWG算子在区间互反判断矩阵集结中的应用 |
| 4.3.1 区间互反判断矩阵的集结 |
| 4.3.2 群组判断意见的一致性研究 |
| 4.3.3 群组区间互反判断矩阵的集结流程 |
| 4.4 本章案例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 混合型多属性群决策问题的模型与方法 |
| 5.1 混合型多属性群决策问题介绍 |
| 5.2 基于模糊语言和 COWA算子确定专家权重的方法 |
| 5.3 确定属性权重的算法研究 |
| 5.3.1 确定属性主观权重算法 |
| 5.3.2 一种基于熵系数模型的属性客观权新算法 |
| 5.4 混合型多属性群决策的流程 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 混合型多属性群决策方法在供应商评价中的应用 |
| 6.1 供应商评价基本方法的比较研究 |
| 6.2 基于混合型多属性群决策的供应商评价方法 |
| 6.2.1 某大型制造业企业供应商评价问题 |
| 6.2.2 获取群体专家的权重 |
| 6.2.3 确定属性主观权重 |
| 6.2.4 求解属性客观权重 |
| 6.2.5 得到供应商的排序结果 |
| 6.2.6 供应商排序的敏感性分析 |
| 第七章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间的主要研究工作和发表的论文 |
（8）群体决策方案优选规则问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 群体决策问题的发展及研究现状 |
| §1.2 本文的主要研究成果 |
| 第二章 群体决策问题的一种最优整体差解 |
| §2.1 引言 |
| §2.2 t~*-最优整体差解 |
| §2.3 决策者目标差值加权的t~*-最优整体差解 |
| §2.4 t~*-最优整体差解和s~*-最优均衡解之间的等价条件 |
| 第三章 考虑决策成员权重的ακ-较多规则 |
| §3.1 引言 |
| §3.2 群体决策的βm-较多规则 |
| §3.3 满足Arrow公理的情况 |
| §3.4 基于βm-较多规则的群体最优解 |
| §3.5 实例分析 |
| 第四章 群体惩罚评分映射的几个性质 |
| §4.1 引言 |
| §4.2 群体惩罚评分映射 |
| §4.3 几个性质 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 致谢 |
（9）动态群体决策理论及其应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 问题提出 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究思路、主要内容及成果 |
| 第2章 群体决策理论研究现状 |
| 2.1 一般群体决策理论研究现状 |
| 2.1.1 群体决策公理体系 |
| 2.1.2 个体偏好集结方法 |
| 2.1.3 群体决策支持系统 |
| 2.1.4 其他 |
| 2.2 动态群体决策理论研究现状 |
| 第3章 交互式群体决策的改进 |
| 3.1 交互式群体决策基本框架及其改进 |
| 3.2 满意度指标 |
| 3.3 偏好调整 |
| 第4章 多轮群体决策 |
| 4.1 多轮群体决策问题 |
| 4.2 满意偏好 |
| 4.2.1 最小矩阵距离法 |
| 4.2.2 加权平均法 |
| 4.2.3 权重向量近似法 |
| 4.3 修正权重的多轮群体决策加权算法 |
| 4.3.1 决策个体权重逆判方法 |
| 4.3.2 基于个体效用波动指标的权重修正 |
| 4.3.3 基于群体一致度指标的加权算法 |
| 第5章 多阶段群体决策 |
| 5.1 多阶段群体决策问题及模型 |
| 5.2 群体PARETO最优策略 |
| 5.2.1 解策略的定义 |
| 5.2.2 群体PARETO最优策略 |
| 5.3 群体满意策略 |
| 5.3.1 加权法 |
| 5.3.2 理想点法 |
| 5.4 计算实例 |
| 第6章 群体决策理论应用研究 |
| 6.1 360度绩效评价的多属性动态群体决策方法 |
| 6.1.1 360度绩效评价方法 |
| 6.1.2 多属性群体决策算法 |
| 6.1.3 多轮群体决策与绩效评价 |
| 6.2 证券投资分析的动态群体决策方法 |
| 6.2.1 证券投资层次分析模型 |
| 6.2.2 群体AHP算法与动态群体决策方法 |
| 6.3 企业绩效评价的群体模糊评价方法 |
| 6.3.1 企业绩效评价 |
| 6.3.2 群体模糊评价 |
| 6.4 项目投资分析的动态群体决策方法 |
| 6.4.1 项目投资概述 |
| 6.4.2 主要决策方法 |
| 6.4.3 动态群体决策方法 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（10）求解群体多目标决策问题的一种方法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 主要结果 |
| 3 讨论 |
四、群体决策中方案排序的一种广义α-比较数法（论文参考文献）
- [1]群体多目标决策加权联合有效数法及其研究[D]. 任伟华. 温州大学, 2013(03)
- [2]供应链绿色驱动机理与驱动强度评价方法研究[D]. 陈宏军. 吉林大学, 2012(03)
- [3]技术灾害应急响应群决策方法研究与技术实现[D]. 靖可. 东北大学, 2010(04)
- [4]群体决策支持系统中的群体偏好集结技术研究[D]. 张伟. 武汉理工大学, 2009(09)
- [5]城市旅游营销的绩效评价理论与方法研究[D]. 汪立东. 浙江大学, 2008(07)
- [6]专家模糊意见动态权重集成方法[D]. 王根杰. 广西大学, 2008(01)
- [7]基于OWA算子理论的混合型多属性群决策研究[D]. 吴坚. 合肥工业大学, 2008(11)
- [8]群体决策方案优选规则问题研究[D]. 徐新生. 曲阜师范大学, 2007(03)
- [9]动态群体决策理论及其应用研究[D]. 彭怡. 西南交通大学, 2006(04)
- [10]求解群体多目标决策问题的一种方法[J]. 孟志青,胡毓达,胡奇英. 系统工程理论与实践, 2006(06)