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【摘要】 本文对属性值分别以实数、区间数和模糊语言这三种常用形式给出的多属性决策问题(包括多属性群决策问题)进行了深入系统的研究：(1) 从不同的角度提出了模糊互补判断矩阵的四种排序方法，给出了检验模糊互补判断矩阵一致性的通用公式，并给出了修正模糊互补判断矩阵一致性的三种算法。(2) 给出了混合判断矩阵的概念，提出了混合判断矩阵排序的线性目标规划法，初步建立了混合判断矩阵的排序理论。(3) 把美国著名学者Yager教授提出的有序加权平均(OWA)算子推广到不确定和模糊环境之中，提出了一系列集结决策信息的新算子，如：有序加权几何平均(OWGA)算子、不确定OWA算子、组合加权几何平均(CWGA)算子、广义的导出有序加权平均(GIOWA)算子、混合集结(HA)算子、混合语言加权平均(HLWA)算子等，提出了一系列基于这些算子的多属性决策方法，并应用于解决供应链管理、风险投资等领域中的实际问题。(4) 对于只有部分属性权重信息且属性值为实数的多属性决策问题、定义了方案的综合属性理想值和方案满意度等概念，给出了一种基于方案满意度的单目标优化模型：提出了一种先进行局部优化再组合赋权的两阶段决策法;在决策者对方案的偏好信息以互反和互补判断矩阵这两种形式给出的情况下，分别建立了一个线性目标规划模型，并提出了一种基于线性目标规划模型的多属性决策法。(5) 把多目标决策(具有无限方案)领域中的交互式思想引入到多属性决策领域，提出了一种基于方案达成度和综合度的交互式多属性决策法。(6) 对于属性值以区间数形式给出的多属性决策问题，分别在决策者对方案无偏好和有偏好这两种情况下，提出了一些实用、有效的决策方法，并应用于解决不同情形下的虚拟企业合作伙伴选择问题。
【关键词】 多属性决策； OWA算子； 模糊互补判断矩阵； 模型； 虚拟企业；
0 绪言 8-13
0． 1 研究的意义及国内外研究现状 8-11
0． 2 论文结构安排 11-13
第一章 属性权重完全未知且属性值以实数形式给出的多属性决策方法研究 13-19
1． 1 有序加权几何平均（OWGA）算子 13-16
1． 2 基于OWGA算子的多属性决策方法 16-17
1． 3 算例分析 17-18
1． 4 小结 18-19
第二章 属性权重及属性值均以实数形式给出的多属性决策方法研究 19-45
2． 1 模糊互补判断矩阵的四种排序方法 19-39
2． 1． 1 模糊互补判断矩阵排序的中转法 19-22
2． 1． 2 模糊互补判断矩阵排序的最小方差法 22-24
2． 1． 3 模糊互补判断矩阵排序的最小偏差法 24-30
2． 1． 4 模糊互补判断矩阵排序的特征向量法 30-31
2． 1． 5 模糊互补判断矩阵的三种一致性修正算法 31-38
2． 1． 6 算例分析 38-39
2． 2 混合判断矩阵排序的线性目标规划法 39-41
2． 2． 1 定义和模型 39-40
2． 2． 2 算例分析 40-41
2． 3 基于WGA和cWGA算子的多属性群决策法 41-43
2． 3． 1 预备知识 41
2． 3． 2 组合加权几何平均（CWGA）算子 41-42
2． 3． 3 算法 42-43
2． 4 小结 43-45
第三章 只有部分属性权重信息且属性值以实数形式给出的多属性决策方法研究 45-56
3． 1 基于方案满意度的多属性决策方法 45-47
3． 2 部分权重信息下的两阶段多属性决策法 47-48
3． 3 基于线性目标规划模型的多属性决策法 48-52
3． 3． 1 模型 49-51
3． 3． 2 决策方法 51
3． 3． 3 算例分析 51-52
3． 4 基于方案达成度和综合度的交互式多属性决策法 52-55
3． 4． 1 定义和定理 52-55
3． 4． 2 决策方法 55
3． 5 小结 55-56
第四章 属性权重为实数且属性值以区间数形式给出的多属性决策方法研究 56-61
4． 1 区间数比较的可能度公式 56-58
4． 2 区间数排序 58-59
4． 3 基于可能度的多属性决策方法 59
4． 4 算例分析 59-60
4． 5 小结 60-61
第五章 属性权重完全未知且属性值以区间数形式给出的多属性决策方法研究 61-75
5． 1 一种对方案无偏好的多属性决策法 61-63
5． 1． 1 公式和定义 61-62
5． 1． 2 决策方法 62-63
5． 2 一种对方案有偏好的多属性决策方法 63-65
5． 3 不确定OWA算子 65-68
5． 4 基于不确定OWA算子的多属性决策法 68-74
5． 4． 1 在对方案无偏好情形下的多属性决策法 68-69
5． 4． 2 算例分析 69-71
5． 4． 3 在对方案有偏好情形下的多属性决策法 71-72
5． 4． 4 算例分析 72-74
5． 5 小结 74-75
第六章 只有部分属性权重信息且属性值以区间数形式给出的多属性决策方法研究 75-81
6． 1 不确定多属性决策的单目标最优化模型 75-77
6． 2 一种基于相离度和可能度的偏差最大化多属性决策法 77-79
6． 2． 1 算法 77-78
6． 2． 2 算例分析 78-79
6． 3 对方案有偏好的偏差最小化多属性决策方法 79-80
6． 4 小结 80-81
第七章 属性值以模糊语言形式给出的多属性决策方法研究 81-98
7． 1 基于模糊语言评估和GIOWA算子的多属性群决策方法 81-86
7． 1． 1 广义的导出有序加权平均（GIOWA）算子 81-83
7． 1． 2 基于模糊语言评估和GIOWA算子的多属性群决策方法 83-84
7． 1． 3 算例分析 84-86
7． 2 基于术语指标的多属性群决策方法 86-91
7． 2． 1 语言评估标度 86-87
7． 2． 2 基于术语指标的多属性群决策方法 87-88
7． 2． 3 算例分析 88-91
7． 3 基于LWM和HLWA算子的多属性群决策法 91-97
7． 3． 1 混合语言加权平均（HLWA）算子 91-94
7． 3． 2 基于LWM和HLWA算子的多属性群决策法 94-95
7． 3． 3 算例分析 95-97
7． 4 小结 97-98
第八章 多属性决策方法在虚拟企业合作伙伴选择中的应用 98-103
第九章 结论与展望 103-105
9． 1 论文的创新点 103
9． 2 展望 103-105
参考文献 105-113
攻读博士学位期间的相关工作情况 113-115
致谢 115-116
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