一种基于群组判断离差的偏好集结方法

发布时间：2018-02-13 14:44

  本文关键词： 离差 几何平均集结 群组判断 同质性水平 主成分分析　出处：《控制与决策》2015年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对群决策偏好集结中违反Pareto最优性的情况,设计一种基于群组判断几何离差的同质性集结方法.该方法在集结前进行几何离差测试,以确定个体决策信息的离差水平.离差较小时,可基于几何平均集结;对于离差较大且修正复杂度较高的决策信息,采用主成分分析(PCA)从高维决策信息中提取大多数相关信息,在不依赖主观分析的情况下进行加权集结.仿真实验表明,所提出的方法能够在不违背Pareto最优性的基础上集结离差较大的群决策信息.
[Abstract]:In view of the violation of Pareto optimality in group decision preference aggregation, a homogeneity aggregation method based on group judgment geometric deviation is designed. In order to determine the deviation level of individual decision information, when the deviation is small, it can be based on geometric average aggregation. For the decision information with large deviation and high correction complexity, the principal component analysis (PCAA) is used to extract most of the relevant information from the high-dimensional decision information. The simulation results show that the proposed method can aggregate the group decision information with large deviation without violating the Pareto optimality.
【作者单位】： 第二炮兵工程大学信息工程系;西安通信学院信息安全系;
【基金】：装备维修科学研究与改革项目(2012171)
【分类号】：C934

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1508404