权重信息完全未知的二维二元语义多属性群决策方法
来源期刊:控制与决策2019年第9期
论文作者:王泽林 王应明
文章页码:1999 - 2009
关键词:多属性;群决策;得分函数;距离公式;权重;二维二元语义;
摘 要:针对群决策问题中专家权重和属性权重均未知的情形,提出一种基于二维二元语义表示模型的多属性群决策方法.首先,考虑到不同决策者对二维二元语义信息中第一维信息和第二维信息的相对重要性比重不同,提出一种能够反映出该比重变化对于二维二元语义间比较和距离测度影响的得分函数和距离公式;其次,利用得分函数和距离公式建立目标函数,依据专家意见的熵值确立约束条件,进而构建能够同时求解出专家权重和属性权重的双权重求解模型,再分别针对不同的方案依次进行求解,得到每一个方案假定为最优方案时相应的权重信息;再次,按照所提出的新方法,综合目标函数值的大小对方案进行排序与择优;最后,通过案例分析与对比验证所提方法的有效性和科学性.
王泽林,王应明
摘 要:针对群决策问题中专家权重和属性权重均未知的情形,提出一种基于二维二元语义表示模型的多属性群决策方法.首先,考虑到不同决策者对二维二元语义信息中第一维信息和第二维信息的相对重要性比重不同,提出一种能够反映出该比重变化对于二维二元语义间比较和距离测度影响的得分函数和距离公式;其次,利用得分函数和距离公式建立目标函数,依据专家意见的熵值确立约束条件,进而构建能够同时求解出专家权重和属性权重的双权重求解模型,再分别针对不同的方案依次进行求解,得到每一个方案假定为最优方案时相应的权重信息;再次,按照所提出的新方法,综合目标函数值的大小对方案进行排序与择优;最后,通过案例分析与对比验证所提方法的有效性和科学性.
关键词:多属性;群决策;得分函数;距离公式;权重;二维二元语义;