【摘 要】
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突发疫情评估是一个典型的模糊群决策问题,如直接将专家的决策矩阵集结成为群决策矩阵,可能会导致决策偏差。文章提出一种基于序关系的共识形成算法,并首次应用于突发疫情评估领域。新算法利用序关系表示专家偏好,将专家排序方案分解为等价集和基本序关系式,利用参与者对决策属性序关系判断的一致性,通过一致度检验删除奇异值,通过共识度检验判断群体是否已达成高度共识。在权重确定上,参考级差最大化组合赋权法,合理确定参与者权重和属性权重。并以突发疫情评估的算例验证该算法的有效性。相较于逼近理想解排序法和灰色关联度等经典算法,新
【机 构】
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中山大学管理学院,珠海华发投资控股集团有限公司,中央财经大学财政税务学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(71903207),中国博士后科学基金资助项目(2020M670004),中央财经大学青年教师发展基金资助项目(QJJ1802)。
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突发疫情评估是一个典型的模糊群决策问题,如直接将专家的决策矩阵集结成为群决策矩阵,可能会导致决策偏差。文章提出一种基于序关系的共识形成算法,并首次应用于突发疫情评估领域。新算法利用序关系表示专家偏好,将专家排序方案分解为等价集和基本序关系式,利用参与者对决策属性序关系判断的一致性,通过一致度检验删除奇异值,通过共识度检验判断群体是否已达成高度共识。在权重确定上,参考级差最大化组合赋权法,合理确定参与者权重和属性权重。并以突发疫情评估的算例验证该算法的有效性。相较于逼近理想解排序法和灰色关联度等经典算法,新
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