群決策中基于判斷相似度的專家聚類及群體意見集結(jié)方法
本文關(guān)鍵詞:群決策中基于判斷相似度的專家聚類及群體意見集結(jié)方法 出處:《運(yùn)籌與管理》2014年01期 論文類型:期刊論文
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【摘要】:針對(duì)大規(guī)模群決策問題,提出了一種基于專家意見相似度的群體判斷信息逐步集結(jié)規(guī)劃的方法。首先利用備選方案序關(guān)系向量的灰色關(guān)聯(lián)度和夾角余弦構(gòu)造兩兩專家判斷信息的組合相似度;其次以判斷相似度為標(biāo)準(zhǔn),采用一種廣度鄰居搜索算法對(duì)專家進(jìn)行聚類;然后以判斷偏差最小為目標(biāo),構(gòu)造非線性的約束規(guī)劃模型對(duì)每一類專家意見進(jìn)行集結(jié),從而獲得類內(nèi)專家的集結(jié)信息;最后從專家數(shù)量最多的類別開始,依次對(duì)每類專家集結(jié)后的判斷信息進(jìn)行再次集結(jié),從而獲得最終的評(píng)判結(jié)果。該方法將大規(guī)模的復(fù)雜群決策轉(zhuǎn)化為低復(fù)雜度的多階段專家信息集結(jié)問題,并保證了群體結(jié)果的一致性。算例分析驗(yàn)證了方法的可行性和有效性。
[Abstract]:For group decision making problem, proposes a method of group judgment information expert opinion similarity aggregation gradually. Firstly, planning based on alternative ordering vector of grey correlation and cosine similarity combination structure of 22 expert judgment information utilization; secondly to determine the similarity as the standard, with a breadth of neighbor search algorithm is used to cluster experts to determine the minimum deviation; then as the goal, the nonlinear programming model for the aggregation of each kind of expert opinion, so as to obtain the class of experts in information gathering; finally the largest number of experts from the category, in order to determine the information of each kind of experts assembled after the re assembled, so as to obtain the final evaluation results. The large-scale complex group decision into multi expert information aggregation and low complexity, and to ensure that the group results An example is given to verify the feasibility and effectiveness of the method.
【作者單位】: 華東師范大學(xué)商學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71202134)
【分類號(hào)】:C934
【正文快照】: 0引言隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展,經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)中的決策問題變得越來越復(fù)雜,僅僅依靠單個(gè)決策者做出有效的決策越來越困難[1]。作為決策科學(xué)的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,群決策理論與方法已廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、工程、管理和軍事等諸多領(lǐng)域[2],其目的是將多個(gè)專家的評(píng)判信息通過有效的方法
【參考文獻(xiàn)】
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10 王锘,
本文編號(hào):1373532
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