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第1章 绪论1

1.1国内外研究现状分析3

1.1.1非可加测度定义及其特殊类型3

1.1.2非可加测度的交互作用指标4

1.1.3非可加测度确定方法5

1.1.4非线性积分的类型及其理论拓展7

1.2本书内容与体系8

第一部分 基础理论13

第2章 非可加测度与非线性积分13

2.1非可加测度的定义及其表示形式13

2.2非线性积分的类型及其关系16

第3章 交互作用指标的类型及公理化特征21

3.1 Shapley交互作用指标21

3.2概率型交互作用指标23

3.3交互作用指标的公理化特征26

第4章 非线性积分的集成特性29

4.1传统集成函数与非线性积分29

4.2集成函数的集成性质31

4.3非线性积分集成性质与公理化特性34

第5章 非可加测度的特殊类型37

5.1可分解测度37

5.1.1可能性测度38

5.1.2 λ-测度39

5.2 k序可加测度41

5.3 p对称非可加测度44

5.4 k宽容与k不宽容非可加测度46

第二部分 非可加测度确定方法55

第6章 基于训练集的非可加测度确定方法55

6.1最小二乘法55

6.1.1基于遗传算法的求解方法55

6.1.2 H LMS求解方法57

6.2最大分割法59

6.2.1模型所需输入信息59

6.2.2理论依据和模型构建60

6.2.3决策实例61

6.3 TOMASO方法63

6.3.1理论基础63

6.3.2序数评价信息基数化的转换方法64

6.3.3约束条件构建与目标函数类型64

6.4最大熵方法66

6.4.1非可加测度熵的类型及其性质分析66

6.4.2 最大熵方法的目标函数类型69

第7章 Kappalab软件包及应用71

7.1功能简介71

7.2实例分析与命令实现73

第8章 基于准则偏好信息的非可加测度确定方法83

8.1菱形成对比较方法（DPC）83

8.1.1 Choquet积分的图形表示83

8.1.2菱形成对比较法及其使用方法86

8.2基于DPC与phi（s）转换的非可加测度确定方法87

8.3 基于DPC的2序可加测度确定方法93

8.3.1等价值方案曲线与交互作用93

8.3.2方法步骤及理论证明96

8.3.3数值算例及结果分析99

8.4基于DPC与最大熵原则的2序可加测度确定方法102

8.4.1理论基础102

8.4.2模型构建及方法步骤104

8.4.3 算例分析104

8.5基于AHP与最大熵原则的2序可加测度确定方法108

8.5.1理论基础108

8.5.2方法步骤110

8.5.3数值算例111

第三部分 Sugeno积分理论拓展与决策应用117

第9章 区间值与模糊值Sugeno积分117

9.1区间值与模糊值测度117

9.2区间值与模糊值Sugeno积分形式与性质119

第10章 直觉模糊值Sugeno积分及其决策分析123

10.1直觉模糊集与区间直觉模糊集123

10.2直觉模糊值Sugeno积分及其决策方法126

10.2.1格值Sugeno积分及其组合分解定理126

10.2.2直觉模糊值Sugeno积分及其性质127

10.2.3基于直觉模糊值Sugeno积分的多准则决策方法129

10.3区间直觉模糊值Sugeno积分及其决策应用131

10.3.1格值Sugeno积分组合分解定理的拓展131

10.3.2 区间直觉模糊值Sugeno积分136

10.3.3基于区间直觉模糊值Sugeno积分的多准则决策方法137

第四部分 Choquet积分理论拓展与决策应用143

第11章 区间值与模糊值Choquet积分143

11.1区间值与模糊值Choquet积分的定义与性质143

11.2基于模糊值Choquet积分的决策实例分析144

第12章 直觉模糊值Choquet积分153

12.1直觉模糊值比较方法153

12.2直觉模糊值Choquet积分及其性质157

12.2.1直觉模糊值Choquet积分（IFCI）的定义及其性质157

12.2.2直觉模糊值共轭Choquet积分（IFCCI）的定义及其性质170

12.2.3基于IFCI与IFCCI的多准则决策方法173

12.3实例分析174

第13章 非单调Choquet积分的拓展180

13.1模糊值被积函数的实值非单调Choquet积分181

13.2模糊值非单调Choquet积分185

参考文献191

索引201