基于离差优化的信息不完全确定的多准则分类方法

发布时间：2018-11-18 08:14

【摘要】：提出一种准则权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策方法.该方法利用训练集的分类结果和准则权系数的不完全确定信息,基于类间离差最大和类离差最小构建非线性规划模型,再利用遗传算法求解所得优化模型,得到训练集中各方案在各准则下的效用值和准则权系数,通过插值得到方案集中方案在准则下的效用值,确定方案与各类间的离差,进而得到方案的分类.实例计算表明了该方法的有效性和可行性.
[Abstract]:A multi-criteria classification decision making method with uncertain information of criterion weight coefficient and training set is proposed. Based on the classification results of the training set and the incomplete information of the criterion weight coefficient, the nonlinear programming model is constructed based on the maximum and minimum inter-class deviations, and then the genetic algorithm is used to solve the optimization model. The utility value and the criterion weight coefficient of each scheme in the training set are obtained, and the utility value of the scheme set under the criterion is obtained by interpolation, and the deviation between the scheme and each category is determined, and then the classification of the scheme is obtained. Examples show that the method is effective and feasible.
【作者单位】： 中南大学商学院
【基金】：国家自然科学基金项目(70572060) 教育部博士点基金项目(20040533057) 湖南省社会科学基金项目(05YB74)
【分类号】：C934

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