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《基于熵权的多属性大群体决策方法_陈晓红》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第29卷第7期系统工程与电子技术Vol.29No.72007年7月SystemsEngineeringandElectronicsJul.2007文章编号:1001-506X(2007)07-1086-04基于熵权的多属性大群体决策方法陈晓红,徐选华,曾江洪(中南大学商学院,湖南长沙410083)摘要:针对传统的大群体决策方法只能处理单方案决策问题的缺陷,提出了一种基于多属性的多方案大群体决策方法。该方法首先将单方案大群体偏好模型与算法推广成多方案大群体偏好模型与算法,获得大群体偏好矩阵,然后利用熵权法获得各个方案的排序权重
2、,最后利用各个方案的排序权重和大群体偏好矩阵获得各个方案的综合评价值矢量。通过该综合评价值矢量中的综合评价值得出各方案的综合排序结果,较好地解决了多属性多方案大群体决策问题。通过计算机仿真实验证明该方法的有效性。关键词:群决策方法;多属性大群体;大群体偏好;熵权中图分类号:TP311.52文献标志码:AMethodofmulti-attributelargegroupdecisionmakingbasedonentropyweightCHENXiao-hong,XUXuan-hua,ZENGJiang-hong(School
3、ofBusiness,CentralSouthUniv.,Changsha410083,China)Abstract:Aimingatcertaindecisionmakingmethodscanjustdealwiththesingle-schemedecisionmakingproblem,amulti-schemelargegroupdecisionmakingmethodbasedonmulti-attribulecharacteristicsispro-posed.Thismethodfirstlyexpandst
4、hemodelandalgorithmofsingleschemelargegrouppreferenceintothemulti-schemetoobtainthelargegrouppreferencematrix.Then,theorderingweightsofeveryschemeareob-tainedbyusingtheentropyweightmethod.Theintegrativeevaluatingvaluevectorsofallschemescanbeob-tainedbyusingtheorder
5、ingweightsandthelargegrouppreferencematrix.Finally,theintegvativeovderingre-sultsforalltheschemesareobtainedthroughtheintegrativeevaluatingvalueinthisvector,itresolvestheprob-lemofmulti-attributeandmulti-schemelargegroupdecisionmakingbetter.Thevalidityofthismethodi
6、sprovedthroughthecomputeremulation.Keywords:groupdecisionmakingmethod;multi-attributelargegroup;largegrouppreference;entropyweight0引言法只对该决策问题的单个方案得出大群体的偏好矢量及大群体决策值,然而对多方案多属性决策问题,如何群体决策一直是众多学者研究的主题,取得了很多优得出大群体的决策却没有得到解决,这正是本文要重点秀成果,出现了各种群体决策方法,如社会选择函数、社会解决的问题。[2][35
7、]福利函数、AHP或其扩展的方法等。这些方法通常用于多属性决策和多属性群决策方法从一个方面解规模相对小的同类群体的决策,但是随着网络技术的发展决了多属性决策问题,为了解决多属性多方案决策问题,本及其广泛应用,群体的规模逐渐增大,因此这些方法对网文首先将文献[1]中的单方案大群体决策方法推广到基于络环境下的大群体将难以得到有效支持。文献[1]对这种多属性的多方案大群体决策中,据此获得大群体偏好矩阵,网络环境下的大群体决策进行了深入研究,提出了大群体采用更加精确的熵权法获得各个方案的排序权重,进一步聚类方法及其算法,使得大群体中
8、的成员形成若干个聚利用该排序权重和获得的大群体偏好矩阵获得各个方案的集,并进一步提出了聚集偏好和群体偏好形成方法及其综合评价值矢量。由此得出各方案的综合排序结果,即基算法,获得大群体对某决策问题的偏好矢量,但是该方于多属性的多方案大群体决策结果。收稿日期:20060505;修回日期:200
