本文選題：灰色關(guān)聯(lián)分析 + 綜合權(quán)重　； 參考：《中國(guó)管理科學(xué)》2012年02期

【摘要】：本文提出了一種從關(guān)聯(lián)角度出發(fā)將主觀先驗(yàn)信息與客觀信息納入約束條件從而求解綜合權(quán)重的方法。在利用灰關(guān)聯(lián)深度系數(shù)對(duì)實(shí)際決策問題進(jìn)行客觀權(quán)重判斷研究的基礎(chǔ)之上,構(gòu)建了源于專家判斷信息的權(quán)重勢(shì)比的主觀約束條件,將主客觀因素同時(shí)反映在優(yōu)化模型的約束條件中,并將權(quán)重的極大熵作為目標(biāo)函數(shù),保證權(quán)重判斷的可信度,從而構(gòu)建了確定評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合權(quán)重的極大熵優(yōu)化模型。該方法克服了將主客觀條件直接通過線性組合作為目標(biāo)函數(shù)時(shí),主客觀參數(shù)選取導(dǎo)致的權(quán)重大小的不確定性,并同其他賦權(quán)方法進(jìn)行案例結(jié)果比較,表明了該方法的有效性。
[Abstract]:In this paper, a method is proposed to solve the comprehensive weight by incorporating the subjective prior information and the objective information into the constraint conditions from the angle of association, and on the basis of the study of the objective weight of the actual decision problem by using the grey relational depth coefficient, the subjective constraint conditions derived from the weight potential ratio of the expert judgment information are constructed. The subjective and objective factors are also reflected in the constraints of the optimization model, and the maximum entropy of weight is used as the objective function to guarantee the reliability of the weight judgment. Thus, a maximum entropy optimization model is constructed to determine the comprehensive weight of the evaluation index. The method overcomes the subjective and objective function of the linear combination of the subjective and objective conditions and the subjective and objective functions. The uncertainty of weight caused by parameter selection is compared with other weighting methods. The results show that the method is effective.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70902026);國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(70971064) 中國(guó)博士后基金項(xiàng)目(20090450588) 江蘇省教育廳哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(09SJD880034) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(NS2012029,NR2011009)
【分類號(hào)】：C934;F224

【參考文獻(xiàn)】

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1 孫晶晶;粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)及其應(yīng)用研究[D];陜西師范大學(xué);2010年

2 王婧;基于粒子群優(yōu)化算法的集群調(diào)度策略研究[D];中國(guó)石油大學(xué);2011年

3 王瑩;基于粒子群優(yōu)化算法的無功優(yōu)化及規(guī)劃[D];天津大學(xué);2005年

4 張新娟;改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法及其在圖像分割中的應(yīng)用[D];陜西師范大學(xué);2011年

5 劉煌;基于GA的改進(jìn)粒子群算法研究及其在TSP上的應(yīng)用[D];武漢理工大學(xué);2010年

6 苗愛敏;基于動(dòng)態(tài)特征的粒子群優(yōu)化算法研究[D];云南大學(xué);2010年

7 楊洋;基于粒子群優(yōu)化算法的準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼構(gòu)造[D];北京交通大學(xué);2011年

8 沈錫;基于粒子群優(yōu)化算法的船舶航向PID控制[D];大連海事大學(xué);2011年

9 劉現(xiàn);蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的粒子群優(yōu)化算法研究[D];福建農(nóng)林大學(xué);2011年

10 葉海燕;粒子群優(yōu)化算法及其在股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)優(yōu)化問題中的應(yīng)用[D];廣州大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：2075227