社会网络环境下基于犹豫度和一致性的大群体决策方法

发布时间：2023-04-22 06:06

　　针对社会网络环境下,决策成员偏好为直觉模糊数的大群体决策问题,提出一种新的决策方法.根据决策成员的社会网络关系,利用Louvain社区发现算法进行决策成员社区划分,并利用节点的度中心性和紧密中心性确定基于社会网络结构的决策成员权重和分区权重.进一步,提出新的直觉模糊数距离公式,并引入犹豫度,获取分区的犹豫水平和一致性,进而确定基于犹豫度和一致性的分区权重.在此基础上,有效融合基于社会网络结构和基于犹豫度和一致性的分区权重,确定分区综合权重,进而对备选方案进行排序.最后,通过生态安全案例分析验证本文方法的有效性,对比分析显示了所提方法的优势和合理性.

【文章页数】：15 页

【文章目录】：
1 引言
2 方法基础
    2.1 社会网络分析技术
    2.2 直觉模糊数
3 方法原理
    3.1 问题描述
    3.2 基于社会网络结构的权重确定方法
        3.2.1 社会网络社区划分及其成员权重确定方法
        3.2.2 基于社会网络的分区权重的确定方法
    3.3 基于决策成员直觉模糊决策偏好信息的权重确定
        3.3.1 决策成员分区犹豫矩阵和群体犹豫矩阵集结
        3.3.2 决策成员分区偏好矩阵与群体偏好矩阵集结
        3.3.3 直觉模糊数距离测度
        3.3.4 决策群体犹豫水平测度
        3.3.5 决策群体一致性水平测度
        3.3.6 基于犹豫度水平和一致性水平的分区权重的确定方法
    3.4 分区综合权重的确定方法
    3.5 方法步骤
4 案例与对比分析
    4.1 决策过程及案例结果
    4.2 对比分析
    4.3 参数敏感性分析
5 结论



本文编号：3797068