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基于不完全得分信息的双边匹配决策方法
被引量：
7
1
作者
乐琦
《系统工程》
CSSCI
CSCD
北大核心
2013年第9期79-83,共5页
针对基于不完全得分信息的双边匹配问题,提出了一种匹配决策方法。首先,将不完全得分信息转化为不完全满意度信息;其次,以每方主体满意度总和最大为目标,构建了双目标匹配模型;考虑到模型中系数已经规范化,运用线性加权法将双目标匹配...
针对基于不完全得分信息的双边匹配问题,提出了一种匹配决策方法。首先,将不完全得分信息转化为不完全满意度信息;其次,以每方主体满意度总和最大为目标,构建了双目标匹配模型;考虑到模型中系数已经规范化,运用线性加权法将双目标匹配模型转化为单目标模型,并通过模型求解获得匹配方案。最后,实例分析说明了所提方法的有效性。
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关键词
双边匹配
不完全得分
优化模型
匹配方案
原文传递
确定专家权重的数量积法及在排名中的应用
被引量：
5
2
作者
郭东威
丁根宏
+1 位作者
毛俊诚
陈玉磊
《烟台大学学报（自然科学与工程版）》
CAS
2015年第4期249-254,共6页
对群决策及残缺主观评价系统研究分析,发现直接对评分取均值排名会因专家打分尺度的不同带来较大误差,虽然T分数法可以将打分尺度统一,但是缺乏对专家评价对象不同的考虑.为减小此系统误差,提出了一种确定专家权重的数量积法,并将其应...
对群决策及残缺主观评价系统研究分析,发现直接对评分取均值排名会因专家打分尺度的不同带来较大误差,虽然T分数法可以将打分尺度统一,但是缺乏对专家评价对象不同的考虑.为减小此系统误差,提出了一种确定专家权重的数量积法,并将其应用于论文型竞赛排名系统.与传统方法及T分数法比较,对T分数求加权平均值排名,提高了主观名次与客观名次的重合度,减小了其乱序度.计算欧氏距离,证明新方法减小了评委打分的误差度及论文的争议度.
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关键词
主观评价
数量积
权重
残缺评分矩阵
系统误差
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职称材料
群决策论文型竞赛名次的加权T分数法
被引量：
5
3
作者
郭东威
丁根宏
+1 位作者
毛俊诚
陈玉磊
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2015年第17期2059-2063,共5页
对评委打分习惯及群决策机制进行分析,发现直接对评分取均值排名会因专家打分尺度的不同带来较大误差,虽然T分数法可以将打分尺度统一,但是缺乏对专家评价对象不同的考虑。为减小此系统误差,借鉴理想点法的思想,由论文的理想成绩及T分...
对评委打分习惯及群决策机制进行分析,发现直接对评分取均值排名会因专家打分尺度的不同带来较大误差,虽然T分数法可以将打分尺度统一,但是缺乏对专家评价对象不同的考虑。为减小此系统误差,借鉴理想点法的思想,由论文的理想成绩及T分数求得评委后验权重。对T分数求加权平均值排名,与传统方法及T分数法比较,提高了主观名次与客观名次的重合度,减小了其乱序度。计算欧氏距离,证明新方法减小了评委打分的误差度及论文的争议度。
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关键词
残缺评分矩阵
理想点法
最小平方和
权重
系统误差
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职称材料
群决策论文型竞赛名次的优化模型
被引量：
3
4
作者
郭东威
丁根宏
+1 位作者
毛俊诚
陈玉磊
《黑龙江大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2016年第2期175-180,共6页
对群决策及主观残缺评价系统研究分析发现,评委打分尺度不同,使得直接取均分排名误差较大,虽然T分数法可以将打分尺度统一,但是它局限于同一样本之间的横向比较。为减小此系统误差,改进了T分数法,即给出论文的理想成绩,利用误差平方和...
对群决策及主观残缺评价系统研究分析发现,评委打分尺度不同,使得直接取均分排名误差较大,虽然T分数法可以将打分尺度统一,但是它局限于同一样本之间的横向比较。为减小此系统误差,改进了T分数法,即给出论文的理想成绩,利用误差平方和最小法求出评委权重,对T分数求加权平均值排名。与传统方法及T分数法比较,改进的新方法提高了主观名次与客观名次的重合度,减小了其乱序度。计算欧氏距离,证明新方法减小了评委打分的误差度及论文的争议度。
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关键词
群决策
残缺评分矩阵
理想点法
最小平方和
权重
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职称材料
不完全不确定得分信息下的双边匹配决策
被引量：
2
5
作者
乐琦
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期293-297,共5页
针对不完全不确定得分信息下的双边匹配问题,提出了一种决策方法.首先,描述了不完全不确定得分信息下的双边匹配问题,将不完全不确定得分矩阵转化为不完全满意度矩阵;其次,以每方主体满意度总和最大为目标,考虑一对一匹配约束条件,构建...
针对不完全不确定得分信息下的双边匹配问题,提出了一种决策方法.首先,描述了不完全不确定得分信息下的双边匹配问题,将不完全不确定得分矩阵转化为不完全满意度矩阵;其次,以每方主体满意度总和最大为目标,考虑一对一匹配约束条件,构建了匹配模型;考虑到模型中的系数已经规范化,运用线性加权法将双目标匹配模型转化为单目标优化模型,进而通过求解单目标优化模型获得匹配方案.最后,通过实例证明了所提方法的可行和有效.
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关键词
双边匹配
不完全不确定得分
优化模型
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职称材料
题名
基于不完全得分信息的双边匹配决策方法
被引量：
7
1
作者
乐琦
机构
江西财经大学信息管理学院
出处
《系统工程》
CSSCI
CSCD
北大核心
2013年第9期79-83,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71261007
71261006)
+5 种基金
教育部人文社会科学基金资助项目(12YJC630080)
江西省自然科学基金资助项目(20132BAB201015)
江西省自然科学基金青年项目(20122BAB211009)
江西省社会科学"十二五"规划项目(12GL32)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ13292)
江西财经大学2012年度校级重点课题(05682015)
文摘
针对基于不完全得分信息的双边匹配问题,提出了一种匹配决策方法。首先,将不完全得分信息转化为不完全满意度信息;其次,以每方主体满意度总和最大为目标,构建了双目标匹配模型;考虑到模型中系数已经规范化,运用线性加权法将双目标匹配模型转化为单目标模型,并通过模型求解获得匹配方案。最后,实例分析说明了所提方法的有效性。
关键词
双边匹配
不完全得分
优化模型
匹配方案
Keywords
Two-sided
Matching
incomplete
score
Optimization
Model
Matching
Alternative
分类号
C934 [经济管理—管理学]
原文传递
题名
确定专家权重的数量积法及在排名中的应用
被引量：
5
2
作者
郭东威
丁根宏
毛俊诚
陈玉磊
机构
河海大学理学院
北京科技大学数理学院
出处
《烟台大学学报（自然科学与工程版）》
CAS
2015年第4期249-254,共6页
基金
中央高校业务费资助项目(B12020128)
文摘
对群决策及残缺主观评价系统研究分析,发现直接对评分取均值排名会因专家打分尺度的不同带来较大误差,虽然T分数法可以将打分尺度统一,但是缺乏对专家评价对象不同的考虑.为减小此系统误差,提出了一种确定专家权重的数量积法,并将其应用于论文型竞赛排名系统.与传统方法及T分数法比较,对T分数求加权平均值排名,提高了主观名次与客观名次的重合度,减小了其乱序度.计算欧氏距离,证明新方法减小了评委打分的误差度及论文的争议度.
关键词
主观评价
数量积
权重
残缺评分矩阵
系统误差
Keywords
subjective
evaluation
Dot
Product
weight
incomplete
score
matrix
system
error
分类号
O29 [理学—应用数学]
下载PDF
职称材料
题名
群决策论文型竞赛名次的加权T分数法
被引量：
5
3
作者
郭东威
丁根宏
毛俊诚
陈玉磊
机构
河海大学理学院
北京科技大学数理学院
出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2015年第17期2059-2063,共5页
基金
中央高校基础研究科研业务费资助项目(B12020128)
文摘
对评委打分习惯及群决策机制进行分析,发现直接对评分取均值排名会因专家打分尺度的不同带来较大误差,虽然T分数法可以将打分尺度统一,但是缺乏对专家评价对象不同的考虑。为减小此系统误差,借鉴理想点法的思想,由论文的理想成绩及T分数求得评委后验权重。对T分数求加权平均值排名,与传统方法及T分数法比较,提高了主观名次与客观名次的重合度,减小了其乱序度。计算欧氏距离,证明新方法减小了评委打分的误差度及论文的争议度。
关键词
残缺评分矩阵
理想点法
最小平方和
权重
系统误差
Keywords
incomplete
score
matrix
ideal
point
method
minimum
sum
of
squares
weight
systematic
error
分类号
O225 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
群决策论文型竞赛名次的优化模型
被引量：
3
4
作者
郭东威
丁根宏
毛俊诚
陈玉磊
机构
河海大学理学院
北京科技大学数理学院
出处
《黑龙江大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2016年第2期175-180,共6页
基金
中央高校业务费资助项目(B12020128)
文摘
对群决策及主观残缺评价系统研究分析发现,评委打分尺度不同,使得直接取均分排名误差较大,虽然T分数法可以将打分尺度统一,但是它局限于同一样本之间的横向比较。为减小此系统误差,改进了T分数法,即给出论文的理想成绩,利用误差平方和最小法求出评委权重,对T分数求加权平均值排名。与传统方法及T分数法比较,改进的新方法提高了主观名次与客观名次的重合度,减小了其乱序度。计算欧氏距离,证明新方法减小了评委打分的误差度及论文的争议度。
关键词
群决策
残缺评分矩阵
理想点法
最小平方和
权重
Keywords
group
decision-making
incomplete
score
matrix
ideal
point
method
minimum
sum
ofsquares
weight
分类号
O29 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
不完全不确定得分信息下的双边匹配决策
被引量：
2
5
作者
乐琦
机构
江西财经大学信息管理学院
出处
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期293-297,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(71261007
71261006
+3 种基金
7136102)
教育部人文社会科学基金资助项目(12YJC630080)
江西省自然科学基金资助项目(20132BAB201015)
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ13292)
文摘
针对不完全不确定得分信息下的双边匹配问题,提出了一种决策方法.首先,描述了不完全不确定得分信息下的双边匹配问题,将不完全不确定得分矩阵转化为不完全满意度矩阵;其次,以每方主体满意度总和最大为目标,考虑一对一匹配约束条件,构建了匹配模型;考虑到模型中的系数已经规范化,运用线性加权法将双目标匹配模型转化为单目标优化模型,进而通过求解单目标优化模型获得匹配方案.最后,通过实例证明了所提方法的可行和有效.
关键词
双边匹配
不完全不确定得分
优化模型
Keywords
two-sided
matching
incomplete
and
uncertain
score
optimization
model
分类号
C931 [经济管理—管理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于不完全得分信息的双边匹配决策方法
乐琦
《系统工程》
CSSCI
CSCD
北大核心
2013
7
原文传递
2
确定专家权重的数量积法及在排名中的应用
郭东威
丁根宏
毛俊诚
陈玉磊
《烟台大学学报（自然科学与工程版）》
CAS
2015
5
下载PDF
职称材料
3
群决策论文型竞赛名次的加权T分数法
郭东威
丁根宏
毛俊诚
陈玉磊
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2015
5
下载PDF
职称材料
4
群决策论文型竞赛名次的优化模型
郭东威
丁根宏
毛俊诚
陈玉磊
《黑龙江大学自然科学学报》
CAS
北大核心
2016
3
下载PDF
职称材料
5
不完全不确定得分信息下的双边匹配决策
乐琦
《浙江大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
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职称材料
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