题目：模糊多属性决策与专家判断信息的合成方法研究

本论文主要探讨模糊多属性决策的权重确定、决策方法以及多专家判断的信息合成等内容，主要工作如下：一、通过对模糊互补判断矩阵 的研究发现，利用 计算属性权重 ，模糊互补判断矩阵有一族权重矢量，参数 在优先权重分配中起到确定分辨率大小的作用。这说明用一致性模糊互补判断矩阵确定属性权重时，只能确定属性的序关系，不能确定权重的大小，用具有一致性模糊互补判断矩阵确定权重，信息是不完备的。同时，论文探讨了当专家给出的模糊互补判断矩阵不具有一致性时，模糊判断矩阵一致性改进指标的选择、模糊判断矩阵的一致性改进思想与模糊判断矩阵的一致性改进方法。二、针对模糊理想解法需要事先确定属性权重的问题，论文从对决策方案进行排序或择优的角度考虑，若所有决策方案在属性 下的属性值 （ ） 差异越小，则说明该属性权重对方案决策的作用越小；反之，如果属性 能使所有决策方案的属性值 有较大的离差, 则说明该属性对方案决策将起重要作用。因此，无论方案属性值本身重要程度如何, 方案属性值离差越大应该赋予越大的权重,离差越小就应该赋予越小的权重。基于此，结合三角模糊数距离、三角模糊数向量投影的概念，建立了加权属性值离差最大化线性规划模型,然后计算各方案的加权属性值在模糊正理想点和负理想点上的投影，进而计算相对贴近度，并据此对方案进行排序。该方法对于没有事先确定属性权重的决策问题，也可以运用模糊理想解法进行解决。三、对于多专家判断信息的合成，论文重点研究了多专家判断时, 以原专家判断矩阵中的第 列数据 为基础，用向量之间的夹角余弦表示向量之间的接近程度(或一致度) = ，进而算出向量 的平均一致度。由此，可以将一致性程度太低的向量剔除,然后与剩下的其它向量进行合成，最后得到综合判断权重向量。并用此方法与几何平均法、一次合成法进行了算例比较，分析结果说明此方法能够剔除差异性较大的信息。四、根据Shefrin和Statman的行为投资组合理论，论文把两个心理帐户（心理帐户1和心理帐户2）投资组合的期望收益率、两个心理帐户中投资组合的收益率不低于渴求水平的概率、以及证券组合的流动性作为决策属性纳入到行为投资组合优化模型中。用隶属函数来表示投资策略对各决策属性的满意度，由此，探讨了基于模糊决策的行为投资组合优化模型，并选择上海汽车、中国石化、中国卫星和航天机电这四只股票从2004年9月到2008年9月共四年的日收盘价数据进行了实证研究。运用上、下偏矩的方法来估计未来财富不低于渴求水平的概率，根据这四只股票的48个历史月收益率和有效流速，用遗传算法进行了分析。分析结果表明了该模型能够融入不同投资者的渴求水平、满意水平等模糊语言。