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群决策中基于SVDD的专家权重的评价方法.pdf
武汉理工大学学报(轩黯) Vo l. 33 No.4
第 33 卷第4 期
2009 年 8 月 lournal of Wuhan University of Technology Aug. 2009
(Transportation Science . Engineering)
群决策中基于 SVDD 的专家权重的评价方法铸
刘万里1) 王金艳Z
〈洛阳师范学院数学科学学院川 洛阳 471022) (洛阳师范学院物理与电子信息学院盯 洛阳 471022)
摘要:针对群决策中专家权重的评价问题，提出一种基于支持向量域描述(SVDD的确定方法.利
用生成树的方法把判断矩阵进行一致性剖分，利用支持向量域描述的方法排除干扰信息，找出群
体公共信息，并引人群体相容性、群体信息贡献率等概念及其判断方法;给出不同专家的群体信息
贡献率的计算方法，确定出每位专家的评价权重，并通过示例验证了该方法的可行性和有效性.该
方法能消除片面的影响，抓住关键信息，对专家的权重能比较客观地评价.
关键词:群决策$生成树s 相容性z 支持向量域描述s 权重
中固法分类号:TP183;C934 001: 10. 3963/j. issn. 1006-2823.2009.04.051
群决策就是由多个专家参与以形成群体意见
aij= 主生，简称一致性矩阵.
ajk
的决策.虽然关于群决策问题的研究已经取得了
定义 2 在 AHP 中 ， n 阶判断矩阵A 被称为
丰硕成果[叫，但在理论与方法研究方面仍面临着
满意的一致性矩阵，若 A 经过计算其一致性比率
新的挑战.在群决策集结过程中，专家的权重确
CI __ • ~ L
定直接关系到群决策的质量，也是近几年研究的
CR=一~O.l 时
RI 可
热点[叫.在实际的群决策过程中，有关专家的权
设决策对象为 n 个，有 m 位专家.m 位专家
重评价面临的主要问题是把专家提供所有的信息
分别记为E(l)， Eω ，… ， E(m】.专家给出的判断矩
全都考虑进去，而没有排除干扰信息，因而多数带 阵为 A(的=(叫ω )nXn ,ai/) O ,k= 1.2 ，… ， m， 且满
有主观的成分.群决策核心是群体意见的提取，应
足 ajzh〉=击， i ， j=1， 2 ， …A
当事先把非群体干扰信息排除掉，然后再集结.因
此，本文针对专家的权重评价问题，以互反判断矩 定义 3 n 阶模糊互补判断矩阵B = (bij )nXn
阵和模糊互补判断矩阵 2 种形式为例，给出一种
被称为模糊一致性互补判断矩阵，如果它满足以
比较客观的方法.该方法首先参考文献[6J 中的方
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