多值中智多準(zhǔn)則決策方法及應(yīng)用

1 緒論
1.1 引言
1.1.1 研究背景與意義
1.1.2 研究目的
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 直覺模糊多準(zhǔn)則決策方法研究現(xiàn)狀
1.2.2 基于猶豫模糊集的多準(zhǔn)則決策方法研究現(xiàn)狀
1.2.3 基于中智集的多準(zhǔn)則決策方法研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容與本書結(jié)構(gòu)
2 基本理論
2.1 直覺模糊集
2.2 猶豫模糊集
2.3 中智集與單值中智集
2.4 T模與S模
3 基于集成算子的多值中智多準(zhǔn)則決策方法
3.1 多值中智集
3.1.1 多值中智集定義
3.1.2 多值中智數(shù)的運(yùn)算規(guī)則
3.1.3 比較方法
3.2 基于T模與S模的多值中智多準(zhǔn)則決策方法
3.2.1 多值中智數(shù)的集成算子
3.2.2 基于T模與S模的多值中智多準(zhǔn)則決策方法
3.2.3 案例分析
3.3 基于指數(shù)集成算子的多值中智多準(zhǔn)則決策方法
3.3.1 指數(shù)集成算子
3.3.2 基于多值中智數(shù)的指數(shù)加權(quán)平均算子
3.3.3 基于指數(shù)集成算子的多值中智多準(zhǔn)則群決策方法
3.3.4 案例分析
3.4 基于Heronian均值算子的多值中智多準(zhǔn)則決策方法
3.4.1 模糊測度與Choquet積分
3.4.2 多值中智Heronian Choquet積分算子
3.4.3 基于Heronian Choquet積分算子的多值中智多準(zhǔn)則決策方法
3.4.4 案例分析
3.5 比較分析
3.6 本章小結(jié)
4 基于距離測度的多值中智多準(zhǔn)則決策方法
4.1多值中智集的距離
4.2 基于TOPSIS的多值中智多準(zhǔn)則決策方法
4.2.1 決策方法
4.2.2案例分析
4.3 基于VIKOR的多值中智多準(zhǔn)則決策方法
4.3.1 決策方法
4.3.2 案例分析
4.4 比較分析
4.5 本章小結(jié)
5 基于ELECTRE的多值中智多準(zhǔn)則決策方法
5.1 賦值的占優(yōu)關(guān)系
5.2 多值中智數(shù)的占優(yōu)關(guān)系
5.3 基于ELECTRE的多準(zhǔn)則決策方法
5.4 案例分析
5.5 本章小結(jié)
6 基于QUALIFLEX的多值中智多準(zhǔn)則決策方法
6.1 基于可能度的QUALIFLEX多值中智多準(zhǔn)則決策方法
6.1.1 基于可能度的多值中智數(shù)偏好關(guān)系
6.1.2 基于可能度的QUALIFLEX多準(zhǔn)則決策方法
6.1.3 案例分析
6.2基于距離的QUALIFLEX多值中智多準(zhǔn)則決策方法
6.2.1 多值中智數(shù)與理想解的距離
6.2.2基于距離的QUALIFLEX多準(zhǔn)則決策方法
6.2.3 案例分析
6.3 比較分析
6.4 本章小結(jié)
7 多值中智多準(zhǔn)則決策方法在汽車零部件供應(yīng)商選擇中的應(yīng)用
7.1 汽車零部件供應(yīng)商概況
7.2 汽車零部件供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
7.3 基于多值中智數(shù)的汽車零部件供應(yīng)商評(píng)價(jià)模型
7.4 案例分析
7.5 比較分析
7.6 本章小結(jié)
8 總結(jié)與展望
8.1本書的主要內(nèi)容
8.2進(jìn)一步的研究方向
參考文獻(xiàn)