【摘要】：針對現(xiàn)有主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法的不足,提出了一種新的綜合賦權(quán)方法——基于決策者偏好及投影尋蹤聚類模型的綜合賦權(quán)法。該方法運用投影尋蹤聚類模型,把多屬性決策問題中的高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到低維子空間,同時用自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法來優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)和模型參數(shù),獲得了決策屬性體系最佳投影方向和投影值,揭示了高維數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征。同時,也考慮了決策者對不同屬性的偏好,使對屬性的賦權(quán)達(dá)到主觀與客觀的統(tǒng)一。最后通過一個仿真實例說明了該方法的可行性與有效性。
[Abstract]:In order to overcome the shortcomings of the existing subjective and objective weighting methods, a new comprehensive weighting method, which is based on the decision makers' preference and projection pursuit clustering model, is proposed. In this method, the projection pursuit clustering model is used to transform the high-dimensional data in multi-attribute decision making problem into low-dimensional subspace, and the adaptive particle swarm optimization algorithm is used to optimize the projection index function and model parameters. The optimal projection direction and projection value of decision attribute system are obtained, and the structural characteristics of high dimensional data are revealed. At the same time, the preference of decision makers for different attributes is considered, so that the empowerment of attributes can achieve the unity of subjective and objective. Finally, a simulation example is given to illustrate the feasibility and effectiveness of the method.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院
【基金】：國家自然科學(xué)基金(60274009)
【分類號】：C934

【參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)會議論文 前6條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2291885