基于协调权的案例学习群决策分类方法

发布时间：2017-06-15 17:04

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【摘要】：基于案例学习的决策方法具有易于理解、贴近实际决策过程的优点,成为当前决策领域的一个研究热点。文中针对如何有效地集成不同决策专家提供的案例信息,提出了一种基于协调权的案例学习群决策模型用以解决多属性分类决策问题。该方法首先针对各决策者给出不同案例数据,通过构建混合整数规划模型,识别出具有一致案例信息重要度最大化的典型案例集。然后设计了分类阈值远离程度最大化模型,以此确定兼容各个决策者案例信息的指标权重(协调权)和最优分类阈值,由此构建一致性的效用函数并应用获得的阈值进行分类决策。最后通过案例研究以及与其他模型的比较分析,验证了方法的可行性。
【作者单位】： 南京航空航天大学经济与管理学院学院;
【关键词】： 案例学习 群决策 多属性分类 协调权
【基金】：国家自然科学基金(71471087)资助项目 基于图模型冲突分析反问题理论的第三方调解策略研究资助项目
【分类号】：C934
【正文快照】： 引用格式:王兵,陈晔,徐海燕.基于协调权的案例学习群决策分类方法[J].南京航空航天大学学报,2016,48(5):696-704.Wang Bing,Chen Ye,Xu Haiyan.Case-based approach to group classification decision based on compromiseweight setting[J].Journal of Nanjing University of

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本文编号：452959