【摘要】：提出一種準則權系數(shù)信息不完全確定且有訓練集的多準則分類決策方法.該方法利用訓練集的分類結果和準則權系數(shù)的不完全確定信息,基于類間離差最大和類離差最小構建非線性規(guī)劃模型,再利用遺傳算法求解所得優(yōu)化模型,得到訓練集中各方案在各準則下的效用值和準則權系數(shù),通過插值得到方案集中方案在準則下的效用值,確定方案與各類間的離差,進而得到方案的分類.實例計算表明了該方法的有效性和可行性.
[Abstract]:A multi-criteria classification decision making method with uncertain information of criterion weight coefficient and training set is proposed. Based on the classification results of the training set and the incomplete information of the criterion weight coefficient, the nonlinear programming model is constructed based on the maximum and minimum inter-class deviations, and then the genetic algorithm is used to solve the optimization model. The utility value and the criterion weight coefficient of each scheme in the training set are obtained, and the utility value of the scheme set under the criterion is obtained by interpolation, and the deviation between the scheme and each category is determined, and then the classification of the scheme is obtained. Examples show that the method is effective and feasible.
【作者單位】： 中南大學商學院
【基金】：國家自然科學基金項目(70572060) 教育部博士點基金項目(20040533057) 湖南省社會科學基金項目(05YB74)
【分類號】：C934

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