【摘 要】
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为了解决一个复杂的群体决策问题,一组专家们共同参与讨论,给出他们的意见,直至得到一个令所有人都满意的解决方案.在这个过程中,专家们所给的判断应具有严格的内在逻辑,不能自相矛盾,亦即具有一致性.为了达成共识,专家们需要进行交互讨论和协调,因而需要一定的灵活性.信息粒度是一个重要的概念,它提供给决策者一定的灵活性去调整他/她最初的判断.粒子群优化算法可以对群体决策中的交互式讨论过程进行建模,本文主要对
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为了解决一个复杂的群体决策问题,一组专家们共同参与讨论,给出他们的意见,直至得到一个令所有人都满意的解决方案.在这个过程中,专家们所给的判断应具有严格的内在逻辑,不能自相矛盾,亦即具有一致性.为了达成共识,专家们需要进行交互讨论和协调,因而需要一定的灵活性.信息粒度是一个重要的概念,它提供给决策者一定的灵活性去调整他/她最初的判断.粒子群优化算法可以对群体决策中的交互式讨论过程进行建模,本文主要对基于粒子群优化算法的群体决策方法进行研究,主要的工作及创新点概括如下:(1)指出一类已有群体决策模型的不足之处,提出了改进后的群体决策模型,并用新的粒子群优化算法求解,并与原文献研究结果进行了比较.结果表明,该模型能有效避免原文献中模型存在的不足,也说明了所提出方法的可行性.(2)建立了一类基于带柔性的积型互反判断矩阵的群体决策模型.从每个积型互反判断矩阵与综合矩阵之间的偏差和群体的一致性两个角度构造目标函数,应用粒子群优化算法进行优化,得到一个综合积型互反判断矩阵,分析了参数对备选方案排序的影响,与已有的方法进行了比较研究,表明了模型的适用性.(3)建立了一类基于带柔性的加型互反判断矩阵的群体决策模型.受TOPSIS方法的启发,从决策者所给出的一系列加型互反判断矩阵出发,构造了一个理想的加型一致性互反判断矩阵,并从每个加型互反判断矩阵与理想矩阵之间的偏差和群体的一致性两个角度构造目标函数,并应用粒子群优化算法进行优化,最后进行了比较和讨论.以上研究表明,粒子群优化算法为人们解决实际群体决策问题提供了一个新的途径,从而进一步丰富了群体决策方法.
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