具有不同偏好网络结构的群体评价信息集结方法

以评价者为节点,评价者之间偏好相似性测度为连接的网络为群体偏好网络,讨论了评价群体在偏好网络均衡状态时3种不同网络结构(星形网络、闭链结构和完整网络)的群体评价信息集结方法,将具有网络结构信息的节点数据转化为平面数据,提出了平面密度加权平均算子和平面密度加权几何平均中间算子。给出了平面数据的划分方法及平面密度算子的趋同性测度,并将算子应用于各网络结构的评价群体评价问题。

基于评价局部环境的双目标协同优化评价法

称评价局部环境是根据具体评价问题生成的,以评价参与者为节点,参与者之间的评价关系为链接构成的评价群体网络结构.通过将节点(评价参与者)网络结构信息与节点(评价参与者)属性信息融合,根据评价群体网络结构特征寻找适当的群组评价方法,构建群组评价的平面数据集并开发了平面密度加权平均算子(平面密度加权算术平均算子(PDWA算予)和平面密度加权几何平均算子(PDWGA算子)),通过对评价群体类型具有一贯性或可变性区分,定义了评价群体的合作型协同和竞争型协同,构建相应的规划模型对不同类型的评价群体进行优化,应用平面密度加权平均算子对评价信息进行集结从而得到最终评价结果.