基于粒子群优化算法的复杂大群体评价方法

发布时间：2017-07-06 06:13

  本文关键词：基于粒子群优化算法的复杂大群体评价方法

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【摘要】：针对复杂大群体评价中出现的评价者意见不一致问题,提出了一种基于粒子群优化算法的复杂大群体评价方法。在评价者权重确定上,传统方法过分依赖判断矩阵,而判断矩阵在复杂大群体评价问题的评价者权重确定上具有局限性,从而提出基于序关系分析法的评价者权重的确定方法;在群体协商过程中,传统群体评价方法限于群体规模较小的情形,当评价群体规模较大时,评价成本过大,从而在复杂大群体评价过程中引入改进的粒子群优化算法。最后给出一个算例,算例结果验证了该算法的有效性。
【作者单位】： 东北大学工商管理学院;
【关键词】： 群体评价 复杂大群体 序关系分析法 粒子群优化算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71071030;71071031)
【分类号】：C934;C931.6
【正文快照】： 对于某些复杂且重要的评价问题,单个评价者难以对其考虑周全,为提高评价质量,往往需要集中若干评价者的意见,这便构成了群体评价模式。群体评价问题一般由评价与协商两个过程组成[1]。随着互联网的发展及广泛应用,评价环境日益复杂,评价群体规模越来越大,通常将群体成员个数

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