专家赋权与群体排序向量的迭代集结方法

发布时间：2018-01-06 19:37

本文关键词：专家赋权与群体排序向量的迭代集结方法　出处：《贵州大学学报(自然科学版)》2016年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：对于备选方案集为有限集的群体决策,排序向量是决策成员(也称专家)对备选方案的偏好顺序及偏好强度的判断,用归一化非负向量表示.以决策群体中专家对方案的排序向量的算术平均值为群体的初始排序向量,基于专家排序向量与群体初始排序向量的欧氏距离,本文提出一种对专家赋权和集结群体排序向量的迭代方法,经过算例及计算机模拟,迭代过程快速收敛;该方法体现了群体(或多数)优先的原则,并能有效降低个体偏见或缺失对群体决策的不利影响.
[Abstract]:For the alternative set in group decision making is a finite set, sort vector is decision members (also called experts) and order of preference strength on alternative judgment, represented by normalized nonnegative vectors. By expert decision group of the ranking vector of the arithmetic mean value for the initial ranking vector group, Euclidean expert ordering vector initial population ranking vector based on the distance, this paper proposes a iterative method of expert weighting and aggregation group ranking vector, through examples and computer simulation, the iterative process of fast convergence; this method reflects the group (or most) the principle of priority, and can effectively reduce the loss of individual bias or adverse effects on group decision making.

【作者单位】：贵州大学数学与统计学院;
【基金】：贵州大学教改项目(JGZX201501)
【分类号】：C934
【正文快照】： 群体决策的理论和方法[1-2]是决策科学的研究前沿之一.在群体决策中,参与决策的成员也称专家.如何集结专家偏好信息以获得群体偏好信息,进而对备选方案定级排序,这是群体决策研究的中心内容[3-11].对于方案集为有限集的群体决策,专家对方案的偏好信息最终归结为专家对方案的排

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