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多属性群决策中决策者权重的确定方法
被引量：
124
1
作者
宋光兴
邹平
《系统工程》
CSCD
北大核心
2001年第4期84-89,共6页
在群决策过程中 ,决策者的权重起着非常重要的作用 ,它直接影响着群决策的结果。本文将决策者的权重分为主观权重和客观权重两部分 ,并给出确定多属性群决策中决策者客观权重的几种方法 ,最后将决策者的主观权重和客观权重组合为决策者...
在群决策过程中 ,决策者的权重起着非常重要的作用 ,它直接影响着群决策的结果。本文将决策者的权重分为主观权重和客观权重两部分 ,并给出确定多属性群决策中决策者客观权重的几种方法 ,最后将决策者的主观权重和客观权重组合为决策者的最终权重。
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关键词
多属性群决策
决策者
权重
判断矩阵
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职称材料
基于权重迭代的偏好多目标分解算法解决参考点对算法影响的研究
被引量：
9
2
作者
郑金华
喻果
贾月
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期67-76,共10页
在传统偏好多目标进化算法中,参考点是表达决策者的偏好信息最常用的方式,但是参考点所处位置信息有时严重影响算法的性能.针对以上问题,本文提出了一种基于权重迭代的偏好多目标分解算法(MOEA/DPRE),主要利用权重迭代方法获取一组均匀...
在传统偏好多目标进化算法中,参考点是表达决策者的偏好信息最常用的方式,但是参考点所处位置信息有时严重影响算法的性能.针对以上问题,本文提出了一种基于权重迭代的偏好多目标分解算法(MOEA/DPRE),主要利用权重迭代方法获取一组均匀的权重向量,并对偏好区域进行映射,使得算法在进化过程中,不用考虑参考点所处位置信息对算法性能的影响,另外提出了一种稳定可控的偏好区域模型,能响应决策者设置任意大小的偏好区域.通过对比实验表明该算法具有较好的收敛性和分布性,同时给出了满足决策者不同要求的算法模型,并且能够很好的解决参考点的位置信息对算法的影响.
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关键词
多目标分解算法
进化算法
偏好
权重迭代
决策者
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职称材料
加权序数偏好下多属性群决策的TOPSIS法
被引量：
5
3
作者
李武
张启峰
饶从军
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期77-80,共4页
对考虑每个属性下各决策者权重的决策问题,提出序数偏好下的群体理想解概念,用TOPSIS法求解.先对决策者加权,用TOPSIS法将每个属性下各备选方案的个体偏好序集结为群体排序;再对属性加权,用TOPSIS法将每个属性下的群体排序综合为备选方...
对考虑每个属性下各决策者权重的决策问题,提出序数偏好下的群体理想解概念,用TOPSIS法求解.先对决策者加权,用TOPSIS法将每个属性下各备选方案的个体偏好序集结为群体排序;再对属性加权,用TOPSIS法将每个属性下的群体排序综合为备选方案的最终排序结果.以供应商选择算例说明方法的可用性,与现有方法的求解结果比较表明了方法的合理性;该方法将TOPSIS法扩展到处理具有序数偏好的多属性群决策问题,避免了逆序的产生.
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关键词
多属性群决策
序数偏好
逼近理想解法
群体理想解
决策者权重
原文传递
题名
多属性群决策中决策者权重的确定方法
被引量：
124
1
作者
宋光兴
邹平
机构
昆明理工大学管理与经济学院
出处
《系统工程》
CSCD
北大核心
2001年第4期84-89,共6页
基金
云南省教育厅基金资助项目 (0 0 1110 6 )
文摘
在群决策过程中 ,决策者的权重起着非常重要的作用 ,它直接影响着群决策的结果。本文将决策者的权重分为主观权重和客观权重两部分 ,并给出确定多属性群决策中决策者客观权重的几种方法 ,最后将决策者的主观权重和客观权重组合为决策者的最终权重。
关键词
多属性群决策
决策者
权重
判断矩阵
Keywords
Group
decision
Making
weight
of
a
decision
maker
Judgment
Matrix
of
AHP
Induced
Matrix
of
Judgment
Matrix
分类号
O225 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
基于权重迭代的偏好多目标分解算法解决参考点对算法影响的研究
被引量：
9
2
作者
郑金华
喻果
贾月
机构
湘潭大学信息工程学院
湘潭大学"智能计算与信息处理"教育部重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期67-76,共10页
基金
国家自然科学基金(No.61379062)
湖南省自然科学基金(No.14JJ2072)
+3 种基金
湖南省科技厅项目(No.2013SK3136)
湖南省科技计划(No.2014GK3027)
湖南省教育厅重点科研项目(No.12A135)
湖南省研究生创新基金(No.CX2013A011)
文摘
在传统偏好多目标进化算法中,参考点是表达决策者的偏好信息最常用的方式,但是参考点所处位置信息有时严重影响算法的性能.针对以上问题,本文提出了一种基于权重迭代的偏好多目标分解算法(MOEA/DPRE),主要利用权重迭代方法获取一组均匀的权重向量,并对偏好区域进行映射,使得算法在进化过程中,不用考虑参考点所处位置信息对算法性能的影响,另外提出了一种稳定可控的偏好区域模型,能响应决策者设置任意大小的偏好区域.通过对比实验表明该算法具有较好的收敛性和分布性,同时给出了满足决策者不同要求的算法模型,并且能够很好的解决参考点的位置信息对算法的影响.
关键词
多目标分解算法
进化算法
偏好
权重迭代
决策者
Keywords
MOEA/D（multi-objective
evolutionary
algorithm
based
on
decomposition）
evolution
algorithm
preference
alternate
weight
decision
maker
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
加权序数偏好下多属性群决策的TOPSIS法
被引量：
5
3
作者
李武
张启峰
饶从军
机构
湖南理工学院机械与电气工程系
华中科技大学系统工程研究所
中原工学院现代教育技术中心
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期77-80,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60774084)
湖南省教育厅资助项目(08B030)
文摘
对考虑每个属性下各决策者权重的决策问题,提出序数偏好下的群体理想解概念,用TOPSIS法求解.先对决策者加权,用TOPSIS法将每个属性下各备选方案的个体偏好序集结为群体排序;再对属性加权,用TOPSIS法将每个属性下的群体排序综合为备选方案的最终排序结果.以供应商选择算例说明方法的可用性,与现有方法的求解结果比较表明了方法的合理性;该方法将TOPSIS法扩展到处理具有序数偏好的多属性群决策问题,避免了逆序的产生.
关键词
多属性群决策
序数偏好
逼近理想解法
群体理想解
决策者权重
Keywords
multi-attribute
group
decision
-making
ordinal
preference
TOPSIS
（technique
for
preference
by
similarity
to
ideal
solution）
group＇s
ideal
solution
weight
of
decision
-
maker
分类号
TP14 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多属性群决策中决策者权重的确定方法
宋光兴
邹平
《系统工程》
CSCD
北大核心
2001
124
下载PDF
职称材料
2
基于权重迭代的偏好多目标分解算法解决参考点对算法影响的研究
郑金华
喻果
贾月
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
9
下载PDF
职称材料
3
加权序数偏好下多属性群决策的TOPSIS法
李武
张启峰
饶从军
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
5
原文传递
已选择
0
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