不完全信息下基于随机抽样的群组评价法

发布时间：2017-10-16 14:41

  本文关键词：不完全信息下基于随机抽样的群组评价法

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【摘要】：借鉴D-S证据理论的表达方式和思想,根据专家评价意见相似度矩阵计算结果得到专家意见的客观权重,以此为依据融合不完全信息并构造评价对象的累积分布函数,最后采用Monte Carlo随机抽样法对评价对象最终评价值进行计算并排序。实例分析表明,新方法正确、有效,且能较好地保留专家原始评价信息,从而得到更为客观的评价结果。
【作者单位】： 西南科技大学经济管理学院;中国工程物理研究院;西南交通大学交通运输与物流学院;
【关键词】： 不完全信息 群组评价 随机抽样 D-S证据理论 证据融合
【分类号】：F224;;C931
【正文快照】： 在实际的群组评价过程中,由于决策者自身知识和经验的局限性、时间的紧迫性,在面临复杂评价问题时,往往存在评价信息不完全的现象。例如,对于几个不同类型的项目进行投资风险评价,从中选择一项风险小、前景好的项目进行投资,不同的决策者可能仅对其中一两个项目涉及的行业比较

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本文编号：1043260