基于聚类的多属性群决策专家权重确定方法

对于多属性群决策中专家权重确定的问题,本文提出了基于聚类的专家权重确定方法,将专家权重分为类别间权重和类别内权重,对专家聚类步骤和类别间权重的计算方法进行了改进。通过专家给出的判断矩阵构建相容度矩阵,利用系统聚类原理,对相容度矩阵进行聚类,得到最大相容度谱系图。通过最大相容度间的距离和给定阈值的比较,对专家进行恰当分类,从而避免了根据现有研究步骤只能将专家分为两类的不足。此外,在确定类别间权重时,除继续对类容量较大的类赋予较大的类别间权重系数外,还引入专家判断矩阵的属性权重一致性来反映类别间的差异,从而有效避免了当某几类专家中含有相等数目专家时,赋予这几类专家相同类别间权重系数的问题。所提方法结构清晰、计算简便,并使得专家权重计算结果更为合理准确。最后运用一个算例对比验证了该方法的可行性和有效性。

基于向量投影TOPSIS法的资源均衡优化

针对资源均衡优化问题,定义了一种基于向量投影的TOPSIS指标为资源均衡性度量的新指标。对于多个资源均衡优化方案,首先确定正、负理想优化方案,计算各方案在正、负理想方案上的向量投影,然后计算各个方案的相对贴近度,再根据相对贴近度的大小衡量各个优化方案的优劣。该指标可以有效避免当采用传统的均值、方差或熵等度量指标评价某几个优化方案时,同一度量指标下这几个优化方案的目标函数值都相等而无法对这几个优化方案进行区别的不足。其次,构建了基于向量投影的TOPSIS为度量指标的资源均衡优化模型,并针对该模型设计了相应的粒子群算法。最后,运用一个算例验证分析了所提指标和算法的可行性和有效性。

多资源均衡优化中基于专家权重聚类的权重优选法

针对多资源均衡优化中如何恰当确定多资源权重系数问题,本文提出了基于专家权重聚类的权重优选法,将专家权重分为类别间权重和类别内权重,对专家聚类步骤和类别间权重的计算方法进行了改进。通过专家给出的判断矩阵构建相容度矩阵,利用系统聚类原理,对相容度矩阵聚类得到最大相容度谱系图。通过最大相容度间的距离和给定阈值的比较,对专家恰当分类,从而避免了根据现有研究步骤只能将专家分为两类的不足。此外,在确定类别间权重时,除继续对容量较大的类赋予较大的类别间权重系数外,还引入专家判断矩阵的属性权重一致性来反映类别间的差异,从而有效避免当某几类专家中含有相等数目专家时,赋予这几类专家相同类别间权重系数的问题。所提方法结构清晰、计算简便,并使得资源权重计算结果更为合理准确。最后运用一个算例对比验证了该方法的可行性和有效性。