在物流供应商选择过程中,针对分布式评价语言环境下专家评价信息不完整问题,提出社会网络下考虑信息补全的群决策方法。考虑专家接受间接信任关系可能性的大小,提出一种新的信任传递模型来完善专家间的信任值;首次拓展Jensen-Shannon散...在物流供应商选择过程中,针对分布式评价语言环境下专家评价信息不完整问题,提出社会网络下考虑信息补全的群决策方法。考虑专家接受间接信任关系可能性的大小,提出一种新的信任传递模型来完善专家间的信任值;首次拓展Jensen-Shannon散度到分布式评价语言距离度量上,用于衡量专家之间的相似度;基于K-临近算法,设计改进的残缺评价信息补全方法;对专家信息进行集结并构建共识度量与反馈调节机制,得到群决策矩阵,并运用改进的EDAS(evaluation based on distance from average solution,离平均方案(平均解)距离)方法对方案进行排序;通过物流服务供应商综合评估算例验证该群决策方法的可行性和有效性。展开更多
由于社会网络分析可以反映决策者在大群体决策(large group decision making,LGDM)共识问题中的社会关系,因此研究基于社会网络的LGDM共识问题具有现实意义。本文通过考虑决策者之间的社会网络关系,提出了一种交互式共识模型:首先,根据...由于社会网络分析可以反映决策者在大群体决策(large group decision making,LGDM)共识问题中的社会关系,因此研究基于社会网络的LGDM共识问题具有现实意义。本文通过考虑决策者之间的社会网络关系,提出了一种交互式共识模型:首先,根据决策者之间的社会关系,采用Louvain方法对网络进行聚类,以降低大规模社会网络的复杂性;然后,基于可能性分布的犹豫模糊元素来表示每个子群的偏好,根据社会网络分析的中心性,计算决策者和子群权重;随后,给出三个层次的共识测量和反馈机制,来加速共识的达成过程。该模型在一致性调整过程中,整个社会网络也随之更新,允许子群分类的改变,而且考虑决策者的交互使结果更容易被接受。最后,通过案例分析验证方法的可行性,并通过与现有方法的比较,说明了方法的优越性。展开更多
文摘在物流供应商选择过程中,针对分布式评价语言环境下专家评价信息不完整问题,提出社会网络下考虑信息补全的群决策方法。考虑专家接受间接信任关系可能性的大小,提出一种新的信任传递模型来完善专家间的信任值;首次拓展Jensen-Shannon散度到分布式评价语言距离度量上,用于衡量专家之间的相似度;基于K-临近算法,设计改进的残缺评价信息补全方法;对专家信息进行集结并构建共识度量与反馈调节机制,得到群决策矩阵,并运用改进的EDAS(evaluation based on distance from average solution,离平均方案(平均解)距离)方法对方案进行排序;通过物流服务供应商综合评估算例验证该群决策方法的可行性和有效性。
文摘由于社会网络分析可以反映决策者在大群体决策(large group decision making,LGDM)共识问题中的社会关系,因此研究基于社会网络的LGDM共识问题具有现实意义。本文通过考虑决策者之间的社会网络关系,提出了一种交互式共识模型:首先,根据决策者之间的社会关系,采用Louvain方法对网络进行聚类,以降低大规模社会网络的复杂性;然后,基于可能性分布的犹豫模糊元素来表示每个子群的偏好,根据社会网络分析的中心性,计算决策者和子群权重;随后,给出三个层次的共识测量和反馈机制,来加速共识的达成过程。该模型在一致性调整过程中,整个社会网络也随之更新,允许子群分类的改变,而且考虑决策者的交互使结果更容易被接受。最后,通过案例分析验证方法的可行性,并通过与现有方法的比较,说明了方法的优越性。
