稀疏情景下不确定偏好关系的一致性及共识建模研究开题报告
2024-07-07 21:08:09
1. 本选题研究的目的及意义
近年来,随着信息技术的快速发展和互联网的普及,人们increasingly面临着海量信息和复杂决策环境。
在许多实际决策问题中,例如推荐系统、群体决策、风险评估等,我们都需要考虑多个决策者或利益相关者的偏好信息。
然而,由于时间、成本、认知能力等方面的限制,决策者通常难以提供完整的偏好信息,从而导致偏好信息呈现出稀疏性的特点,这对偏好关系的分析和决策带来了挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
不确定偏好关系的一致性和共识建模是决策科学领域的重要研究方向,近年来受到了学者们的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在不确定偏好关系的一致性和共识建模方面取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括:
1.稀疏情景下不确定偏好关系的表示与度量:研究如何有效地表示和度量稀疏情景下的不确定偏好关系,分析稀疏性对传统偏好关系分析方法的影响。
2.稀疏情景下不确定偏好关系的一致性分析:研究适用于稀疏情景下的不确定偏好关系一致性度量指标,探讨不同指标的特点和适用范围,并比较分析不同方法的性能。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的研究方法,具体步骤如下:
1.文献调研阶段:通过查阅国内外相关文献,了解不确定偏好关系、一致性度量、共识建模、稀疏数据分析等方面的研究现状,为本研究提供理论基础和方法指导。
2.模型构建阶段:基于现有研究成果,结合稀疏情景的特点,构建适用于稀疏情景下不确定偏好关系的一致性度量指标和共识模型。
3.算法设计与实现阶段:针对所提出的模型,设计相应的算法,并利用编程软件进行实现,以便对模型进行验证和分析。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于:
1.提出适用于稀疏情景下的不确定偏好关系一致性度量指标,提高对不完整信息的利用效率。
2.构建能够有效处理稀疏性的不确定偏好关系共识模型,为稀疏情景下的群体决策提供新的方法支持。
3.将所提出的方法和模型应用于实际案例,验证其有效性和实用性,为相关领域的实际应用提供理论指导。
6. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
7. 参考文献(20个中文5个英文)
[1] 潘学民,尚俊,李登峰,等.基于双侧匹配的多粒度不确定语言决策方法[j].系统工程理论与实践,2020,40(12):3185-3196.
[2] 魏翠萍,李德清.基于不确定偏好的多属性决策方法综述[j].控制与决策,2019,34(06):1113-1121.
[3] 徐选华,陈玉,廖志华.基于不确定偏好的群体决策方法研究[j].统计与决策,2019(15):52-56.