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基于PSO算法的权的最小平方法
1
作者
刘祖林
吴志远
李甲聪
《运筹与模糊学》
2020年第3期263-267,共5页
基于互反判断矩阵的决策中,权的最小平方法是确定决策变量权重的一种重要方法,通常借用拉格朗日函数去求解该模型的最优解。本文主要采用粒子群优化算法(PSO)去求解权的最小平方模型,并通过实例与拉格朗日函数法进行对比分析,说明了该...
基于互反判断矩阵的决策中,权的最小平方法是确定决策变量权重的一种重要方法,通常借用拉格朗日函数去求解该模型的最优解。本文主要采用粒子群优化算法(PSO)去求解权的最小平方模型,并通过实例与拉格朗日函数法进行对比分析,说明了该算法的可行性。
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关键词
互反判定矩阵
权的最小平方法
拉格朗日函数
PSO算法
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职称材料
题名
基于PSO算法的权的最小平方法
1
作者
刘祖林
吴志远
李甲聪
机构
北部湾大学理学院
出处
《运筹与模糊学》
2020年第3期263-267,共5页
文摘
基于互反判断矩阵的决策中,权的最小平方法是确定决策变量权重的一种重要方法,通常借用拉格朗日函数去求解该模型的最优解。本文主要采用粒子群优化算法(PSO)去求解权的最小平方模型,并通过实例与拉格朗日函数法进行对比分析,说明了该算法的可行性。
关键词
互反判定矩阵
权的最小平方法
拉格朗日函数
PSO算法
Keywords
Reciprocal Decision Matrix
The Least Square Method of Weight
Lagrange Function
PSO Algorithm
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于PSO算法的权的最小平方法
刘祖林
吴志远
李甲聪
《运筹与模糊学》
2020
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