在群体决策中,IOWA算子什么意思
时间: 2024-04-18 07:27:21 浏览: 21
IOWA算子是一种用于群体决策的方法,全称为"Importance-Ordered Weighted Averaging"。它是一种加权平均方法,用于将群体中各个成员的意见进行整合。每个成员给出的意见会被赋予一个权重,该权重表示该成员在决策中的重要性。然后,根据这些权重对各个成员的意见进行加权平均,得出最终的决策结果。IOWA算子可以用于解决多准则决策问题,使得不同成员的意见在整体决策中得到合理的考虑。
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A(e 8 ) = 0.876, A(e 4 ) = 0.872, A(e 6 ) = 0.857, A(e 2 ) = 0.856, A(e 7 ) = 0.835, A(e 5 ) = 0.827, A(e 3 ) = 0.808, A(e 1 ) = 0.797.这是各个专家的相似信任中心度,根据IOWA算子计算专家权重
根据IOWA算子,我们需要首先对各个专家的相似信任中心度进行排序,从高到低。按照您提供的数据,排序结果如下:
1. A(e8) = 0.876
2. A(e4) = 0.872
3. A(e6) = 0.857
4. A(e2) = 0.856
5. A(e7) = 0.835
6. A(e5) = 0.827
7. A(e3) = 0.808
8. A(e1) = 0.797
接下来,我们需要计算每个专家的权重。一种常用的方法是将最高分的专家的权重设为1,然后逐个计算其他专家的权重相对于最高分专家的权重比例。
假设最高分的专家是A(e8),则其权重为1。其他专家的权重可以按照以下公式计算:
权重 = 相似信任中心度 / A(e8)
计算得到各个专家的权重如下:
A(e8) = 1
A(e4) = 0.872 / 0.876 ≈ 0.995
A(e6) = 0.857 / 0.876 ≈ 0.980
A(e2) = 0.856 / 0.876 ≈ 0.978
A(e7) = 0.835 / 0.876 ≈ 0.953
A(e5) = 0.827 / 0.876 ≈ 0.943
A(e3) = 0.808 / 0.876 ≈ 0.923
A(e1) = 0.797 / 0.876 ≈ 0.910
这样,根据IOWA算子的计算,各个专家的权重分别为:
A(e8) = 1
A(e4) ≈ 0.995
A(e6) ≈ 0.980
A(e2) ≈ 0.978
A(e7) ≈ 0.953
A(e5) ≈ 0.943
A(e3) ≈ 0.923
A(e1) ≈ 0.910
A(e 8 ) = 0.876, A(e 4 ) = 0.872, A(e 6 ) = 0.857, A(e 2 ) = 0.856, A(e 7 ) = 0.835, A(e 5 ) = 0.827, A(e 3 ) = 0.808, A(e 1 ) = 0.797。 根据上述数据如何应用STC-IOWA算子得到下面相应的加权向量为: W = (0.361, 0.149, 0.112, 0.095, 0.082, 0.074, 0.066, 0.061)
根据您提供的数据和权重向量,我们可以应用STC-IOWA算子来计算相应的加权向量W。
首先,将A(e)值和对应的索引进行排序,得到按照相似信任中心度指标值排序的顺序:
A(e1) = 0.797 (索引1)
A(e2) = 0.856 (索引2)
A(e3) = 0.808 (索引3)
A(e4) = 0.872 (索引4)
A(e5) = 0.827 (索引5)
A(e6) = 0.857 (索引6)
A(e7) = 0.835 (索引7)
A(e8) = 0.876 (索引8)
然后,根据排序后的顺序,将对应的权重值赋给加权向量W:
W(索引1) = 0.361
W(索引2) = 0.149
W(索引3) = 0.112
W(索引4) = 0.095
W(索引5) = 0.082
W(索引6) = 0.074
W(索引7) = 0.066
W(索引8) = 0.061
最终得到的加权向量W为:
W = (0.361, 0.149, 0.112, 0.095, 0.082, 0.074, 0.066, 0.061)
这样,根据给定的数据和权重向量,我们成功应用了STC-IOWA算子,得到了相应的加权向量W。