导读:本文包含了多目标群组决策论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:决策模型,信息熵法,模糊一致性判断矩阵,组合最小二乘法
多目标群组决策论文文献综述
吴勰雯,何宗祥,曹亚文[1]（2018）在《多目标群决策在本科教学质量评估中的应用——以2013年江苏省高校为例》一文中研究指出本文利用决策模型对江苏省高校发布的2013年本科教学质量报告中24类支撑数据进行挖掘和分析,不仅体现了本科教学质量报告中支撑数据的客观性,且尊重了专家对支撑数据属性重要性的认知程度。对于决策者来说,模型分析不仅是对高校目前本科教学质量的一种动态分析,也使各高校明确了自己的本科教学质量,这既有利于各高校对自己所处层次的认识,也以便于其更好地发展。(本文来源于《教育教学论坛》期刊2018年01期）
黄沈海[2]（2017）在《ZW市负荷预测及配网规划方案的多目标群决策研究》一文中研究指出城市配电网之所以能够成为电力系统中举足轻重的构成部分,不仅因为能够对资源的合理配置起到不可或缺的作用,同时对于保障当地供电质量和促进当地经济发展也起到了极大的促进作用,因此合理、科学、完善的配电网规划就显得尤为重要。随着经济的快速发展,原有的配电网建设远远跟不上这种发展速度,在一定的程度上甚至制约了电力系统的发展,进而影响经济的繁荣发展,为了满足ZW市经济发展所要的电力负荷需求、以及资源整合的目的,该区对配电网进行合理科学的规划和改造,同时对电网规划的方案进行科学有效的决策是十分有必要的,一方面能够验证规划项目的有效性,另一方面能够通过决策研究发现配电网规划项目存在的问题,为今后其他的配电网规划项目提供重要的参考依据。电力负荷预测是供电规划的基础和核心,电力负荷预测是城市电网规划中的基础工作,对规划的质量起关键作用。由于电力负荷受到各种不确定的随机因素的影响,在电力负荷的数据序列中存在非平稳性、非线性和随时间变化的特点,本文一改传统的电力负荷预测方法—空间负荷预测法,将智能算法应用到实际的电网规划的负荷预测中,通过集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)将电力负荷的数据序列分解为一系列相互独立的固有模态函数和一个残余函数,并采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA),将分解之后的一系列函数赋予一定的权重,最后根据每个函数的序列特征分别采用最小二乘法支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)和非参数广义自回归条件异方差(non-parametric generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,NPGARCH)进行预测,最后将预测的结果累加,得到目标电力负荷预测结果,实例证明,该方法能够有效提高电力负荷预测的精度,从而为配电网规划的科学性和安全性提供可靠的基础。其次,对ZW市的配电网概况进行分析,从配网规划的目标、原则以及重点出发,研究了目前该市配电网中各电压等级中存在的问题,结合这些问题,分析研究了在配电网规划中涉及到的利益主体的利益需求,以此构建了多目标群决策的评价指标,提出了基于熵权理论的配电网规划方案的多目标群决策模型。将该模型应用到ZW市配电网规划中,结果表明该该市配电网规划方案满足各方主体的总体利益,因此该规划方案是比较合理科学的。(本文来源于《华北电力大学》期刊2017-03-01）
王军利[3]（2017）在《保定新区负荷预测及配网规划的多目标群决策研究》一文中研究指出城市配电网作为电力系统中重要的组成部分,对于各方面资源的合理整合、供电质量的保障以及对于该地区经济发展的促进都有着举足轻重的作用,因此合理、科学、完善的配电网规划就显得尤为重要。随着经济的快速发展,原有的配电网建设远远跟不上这种发展速度,在一定的程度上甚至制约了电力系统的发展,进而影响经济的繁荣发展,为了满足保定新区经济发展所要的电力负荷需求、以及资源整合的目的,该区对配电网进行合理科学的规划和改造,同时对电网规划的方案进行科学有效的决策是十分有必要的,一方面能够验证规划项目的有效性,另一方面能够通过决策研究发现配电网规划项目存在的问题,为今后其他的配电网规划项目提供重要的参考依据。电力负荷预测是供电规划的基础和核心,电力负荷预测是城市电网规划中的基础工作,对规划的质量起关键作用。因此本文首先对保定新区的电力负荷进行科学的研究分析,主要采用“小区负荷密度指标法”对保定新区的电力负荷进行预测,通过对远景年的负荷预测,得到远景年的电力负荷量。其次,对保定新区的供电概况、电源建设情况进行分析研究,得到目前配电网各个电压等级中存在的问题,结合这些存在的问题以及新区电网的特点,分析了保定新区配电网规划项目中涉及到的利益主体,并研究了各自的利益需求,以此构建了多目标群决策的评价指标,提出了基于熵权理论的配电网规划方案的多目标群决策模型。将该模型应用到新区配电网规划中,结果表明该保定新区配电网规划方案满足各方主体的总体利益,因此该规划方案是比较合理科学的。(本文来源于《华北电力大学》期刊2017-03-01）
范东东[4]（2015）在《严寒地区绿色村镇清洁能源推进主体的多目标群决策分析》一文中研究指出我国正处在“十二五”末期,同时也是深化改革的关键阶段,为了避免农村地区在城镇化进程中重蹈城市“边发展边污染、先发展后治理”的覆辙,如何将农村能源消费结构逐渐引导至安全、经济、可持续、清洁的消费状态上,是社会主义新农村建设及绿色村镇推进过程中亟待解决的重要问题。论文结合我国严寒地区村镇的清洁能源现状,对推进机制问题进行了研究。农村清洁能源的推进是一项涉及众多决策主体的系统工程,目前对主体间的利益冲突问题的探讨相对欠缺。为了有效的解决政府部门、农民、企业等推进主体间的利益冲突,从系统、博弈模拟角度出发,构建出一套强调决策主体交互性的寒地农村清洁能源推进机制具有重要意义。传统的清洁能源机制基本遵循“实施之后看效果”的路线,为了避免传统制度由上至下制定、实施产生的无效性,本文构建的引入冲突分析的多目标群决策模型应运而生。论文首先基于政策推演法(Policy Gaming)构建出若干农村清洁能源推进机制,应用Fuzzy AHP方法,确定属性权重,经过阈值筛选,得到局中人可选策略集。在此基础上,采用冲突分析方法,对多目标群决策模型进行求解分析,提出了一套具有针对性和实践性的机制。与其他模型相比,本模型将难以定量描述的现实问题进行了数学表述,同时对决策者所面临的冲突问题可能出现的最终结局进行模拟和预测,更加有助于决策者的分析和判断。在理论分析基础上,以黑龙江省下属村镇——新安镇为案例分析对象,进行了实证分析。多目标群决策模型分析结果表明,对于新安镇而言,11号结局是该地农村清洁能源推进过程最适宜实施的最优机制,是帕累托效率均衡解。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2015-06-01）
敖蕾蕾,王慧芳,张弛,李一泉,何奔腾[5]（2014）在《基于D-S证据理论的输变电设备状态检修多目标群决策》一文中研究指出针对目前状态检修决策中存在的决策模型目标单一且适用性受限,没有考虑到决策者的实际检修预期和检修意愿,个体决策而非群决策等问题,提出一种基于D-S证据理论的状态检修多目标群决策模型。首先建立了状态检修决策框架和以效用、成本为一级指标的检修决策指标体系,并给出了指标量化方法;然后将决策指标作为证据源,将在检修导则和基于当前状态的剩余寿命预测指导下形成的检修方案作为识别框架,将各方案下标准化的指标值、指标综合权重和专家权重归一化到D-S证据理论的基本概率分配(basic probability assignment,BPA)值中,实现对检修方式和检修时段的多目标群决策。最后,算例验证了该模型能够有效地实现状态检修多目标群决策,并能根据决策者意愿进行调控,决策结果使所有指标达到综合最优。(本文来源于《电网技术》期刊2014年06期）
冉猛[6]（2014）在《突发跨界环境污染信息图谱与模糊多目标群决策研究》一文中研究指出随着国家不断加大环保力度，不断普及全民环保意识，我国的环境保护事业有了长足的发展。但是，这仍然无法阻止突发性环境污染事件在我国频繁爆发。特别是流域突发性环境污染事件极容易在短时间内形成跨界污染，能否及时处置突发跨界环境污染将决定流域健康与生态系统安全的受害程度，轻则会影响流域内居民的生产生活，重则可能进一步造成更为严重的社会安全、稳定以及国际关系问题。本文通过构建突发跨界环境污染风险交流信息图谱与基于模糊多目标的群体决策模型，设计开发基于WebGIS的突发跨界环境污染风险交流与群决策平台，提高我国应对突发跨界环境污染事件环境风险交流与协同群体决策的能力。基于信息图谱理论，通过文献调研、问卷调查、专家访谈、专题讨论等方式识别出突发跨界环境污染事件下利益相关方。采用梯形模糊数层次分析法（FAHP）与层次聚类分析中Ward方法的欧氏距离平方法实现了利益相关方关注信息排序与关注等级划分。利用GIS可视化技术与空间分析技术制作单元专题信息图谱，实现了风险交流信息图谱的可视化。以南水北调东线工程长江-洪泽湖段为示范区域，构建了突发跨界环境污染风险交流信息图谱。在对突发跨界环境污染风险交流信息图谱分析归纳的基础上，确定出5个决策目标变量，分别是处置时间、消耗费用、工程实施、环境影响与健康风险，其中，除工程实施为效益型目标外剩余的4个为成本型目标。基于模糊集理论解决决策目标变量与决策目标权重的定性、定量问题，克服实际决策中往往伴随的目标冲突、主观判断等不确定信息难题，建立模糊多目标群决策模型。利用科学化的模糊优选算法对假设案例进行模拟仿真，采用基于正负理想解的优属度矩阵实现多人群体决策与备选方案排序，结果表明模型可行正确。基于.Net平台，采用C#作为程序设计语言，采用SQLServer2000和VisualStudio2008为主要开发工具，对突发跨界环境污染风险交流与群决策系统的功能模块进行程序化。系统包括信息图谱管理、决策预案管理与系统管理叁大功能模块。以南水北调东线工程长江-洪泽湖段为示范区域对系统进行应用研究，结果实现了该示范区域风险交流信息图谱的可视化。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2014-06-01）
王会英,张朝昆,董东[7]（2013）在《基于区间直觉模糊集的模糊多目标群决策》一文中研究指出为提高数据决策的准确性,结合区间直觉模糊集理论,对模糊多目标群决策算法进行优化。并针对部分权重信息并不一定完整的情况,利用迭代计算的方式向最优决策逐步逼近。实例显示,该算法具有时间复杂度低、便于计算机实现等特点,并说明了算法的有效性和准确性。(本文来源于《计算机应用》期刊2013年04期）
侯远杭,胡玉龙,王文全,郭春雨,王超[8]（2012）在《船型方案优选的多目标群决策方法》一文中研究指出利用与粒子群优化(PSO)算法相结合的多方案、多目标群决策方法对多种船型方案进行了决策优选.首先在利用加权距离保证决策结果一致性的单方案、多目标决策方法的基础上,提出一种新的多方案、多目标群决策方法,然后引入PSO方法对个体评价值进行迭代调整,使决策结果既能保持各位专家的初始偏好,又使各位利益相关者的意见具有良好的一致性.将此决策方法引入船舶初步设计阶段的船型方案决策过程,分析确定船舶初步设计的重点属性指标及其权重,根据主尺度约束均匀生成系列船型方案,然后邀请多位专家进行评价决策,最终获得了船舶最佳主尺度决策结果.该方法具有较高的可靠度,并为船舶主尺度方案优选提供了一种简便、高效的新方法.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2012年03期）
宋波,徐飞[9]（2011）在《基于多目标群决策迭代算法的PPP项目合作伙伴选择》一文中研究指出基于决策个体满意度水平的基础上,运用赋权的方法导出决策个体的总体满意度和群体的联合满意度,使PPP基础设施建设项目参与群体的联合满意度极大化作为项目群决策的规则,从而求解PPP项目多目标群决策问题的最佳调和解。并由于决策个体目标以及各子目标间的矛盾性,当决策个体的个体满意度水平过高时,会导致PPP项目群决策中各决策个体的决策无法协调,因此,通过降低和修正各个决策主体的满意度水平,运用迭代的方法和原理,设计PPP项目中涉及多目标群决策的公私合作伙伴选择的算法及方案,从而得出多目标群决策下的满意解。(本文来源于《系统管理学报》期刊2011年06期）
孙禄,卢潇,韩毅娜[10]（2010）在《基于叁角模糊数的多目标群决策方法》一文中研究指出多目标群决策因其决策目标的复杂性和模糊性以及评价标准不一的特点使得决策难度较大。通常采用的模糊方法采用评定范围的划分都具有连续性,相邻范围间有着明显的界限,这对实际问题的描述有其局限性。采用非连续方法设定评定范围而确定评价程度,并提出一种叁角模糊数重心法对模糊数排序,最后通过实例验证其有效性。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2010年11期）
多目标群组决策论文开题报告
（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：
城市配电网之所以能够成为电力系统中举足轻重的构成部分,不仅因为能够对资源的合理配置起到不可或缺的作用,同时对于保障当地供电质量和促进当地经济发展也起到了极大的促进作用,因此合理、科学、完善的配电网规划就显得尤为重要。随着经济的快速发展,原有的配电网建设远远跟不上这种发展速度,在一定的程度上甚至制约了电力系统的发展,进而影响经济的繁荣发展,为了满足ZW市经济发展所要的电力负荷需求、以及资源整合的目的,该区对配电网进行合理科学的规划和改造,同时对电网规划的方案进行科学有效的决策是十分有必要的,一方面能够验证规划项目的有效性,另一方面能够通过决策研究发现配电网规划项目存在的问题,为今后其他的配电网规划项目提供重要的参考依据。电力负荷预测是供电规划的基础和核心,电力负荷预测是城市电网规划中的基础工作,对规划的质量起关键作用。由于电力负荷受到各种不确定的随机因素的影响,在电力负荷的数据序列中存在非平稳性、非线性和随时间变化的特点,本文一改传统的电力负荷预测方法—空间负荷预测法,将智能算法应用到实际的电网规划的负荷预测中,通过集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)将电力负荷的数据序列分解为一系列相互独立的固有模态函数和一个残余函数,并采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA),将分解之后的一系列函数赋予一定的权重,最后根据每个函数的序列特征分别采用最小二乘法支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)和非参数广义自回归条件异方差(non-parametric generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,NPGARCH)进行预测,最后将预测的结果累加,得到目标电力负荷预测结果,实例证明,该方法能够有效提高电力负荷预测的精度,从而为配电网规划的科学性和安全性提供可靠的基础。其次,对ZW市的配电网概况进行分析,从配网规划的目标、原则以及重点出发,研究了目前该市配电网中各电压等级中存在的问题,结合这些问题,分析研究了在配电网规划中涉及到的利益主体的利益需求,以此构建了多目标群决策的评价指标,提出了基于熵权理论的配电网规划方案的多目标群决策模型。将该模型应用到ZW市配电网规划中,结果表明该该市配电网规划方案满足各方主体的总体利益,因此该规划方案是比较合理科学的。
（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。
多目标群组决策论文参考文献
[1].吴勰雯,何宗祥,曹亚文.多目标群决策在本科教学质量评估中的应用——以2013年江苏省高校为例[J].教育教学论坛.2018
[2].黄沈海.ZW市负荷预测及配网规划方案的多目标群决策研究[D].华北电力大学.2017
[3].王军利.保定新区负荷预测及配网规划的多目标群决策研究[D].华北电力大学.2017
[4].范东东.严寒地区绿色村镇清洁能源推进主体的多目标群决策分析[D].哈尔滨工业大学.2015
[5].敖蕾蕾,王慧芳,张弛,李一泉,何奔腾.基于D-S证据理论的输变电设备状态检修多目标群决策[J].电网技术.2014
[6].冉猛.突发跨界环境污染信息图谱与模糊多目标群决策研究[D].哈尔滨工业大学.2014
[7].王会英,张朝昆,董东.基于区间直觉模糊集的模糊多目标群决策[J].计算机应用.2013
[8].侯远杭,胡玉龙,王文全,郭春雨,王超.船型方案优选的多目标群决策方法[J].上海交通大学学报.2012
[9].宋波,徐飞.基于多目标群决策迭代算法的PPP项目合作伙伴选择[J].系统管理学报.2011
[10].孙禄,卢潇,韩毅娜.基于叁角模糊数的多目标群决策方法[J].化工自动化及仪表.2010