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基于空间Steiner-Weber点的判断矩阵最优集结方法研究。 (英语) Zbl 07827362号

摘要:本文旨在为判断矩阵的空间聚集提供一种新的方法。基于空间Steiner-Weber点的判断矩阵最优聚集方法可以有效地聚集群体成员的偏好信息,实现群体偏好的优化。该方法包括三个关键要素:判断矩阵的空间映射、判断矩阵的最优空间聚集模型和植物生长模拟算法(PGSA)用于寻找最优聚集点。首先,利用空间映射规则将判断矩阵映射为一组空间多维坐标。其次,以空间Steiner-Weber点为原型构建空间聚集模型。第三,使用PGSA算法寻找空间聚集点,其到所有决策者偏好点的空间加权欧氏距离最小。最优聚集矩阵由这些最优聚集点组成,能够准确地反映决策者的综合意见。最后,通过与经典群体偏好聚合方法的比较,验证了该方法的有效性和合理性。

MSC公司:

91B06型 决策理论
90B50型 管理决策,包括多个目标
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
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全文: 内政部

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