比率成对比较的CPSO-DLSP方法：基金优选决策新策略

本文主要探讨了一种面向比率成对比较的典型粒子群优化直接最小二乘优先排序方法（CPSO-DLSP），其目标是应用于共同基金选择决策过程中。作者Kevin Kam Fung Yuen来自西安交通大学利物浦大学计算机科学与软件工程系，通过电子邮件地址kevinkf.yuen@gmail.com可与其联系。 在传统的决策分析领域，如Analytic Hierarchy Process (AHP)，成对比较（pairwise comparison）是一种常用的方法，它依赖于用户对不同选项之间的相对重要性的主观判断。成对比较的结果通常会形成一对对互逆矩阵（pairwise reciprocal matrices, PRM），这些矩阵进一步通过特征值分解（Eigenmethod）来确定优先级值。然而，尽管AHP中的许多应用已经利用了Eigenmethod进行优先级计算，但该方法仍有待深入讨论和改进。 本文创新之处在于提出了CPSO-DLSP方法，即结合了典型粒子群优化（Canonical Particle Swarm Optimization, CPSO）算法和直接最小二乘原则。直接最小二乘函数的目标是减小原始PRM与通过优化得到的优先级值之间的总平方误差，以此确保计算出的优先级更加精确和可靠。CPSO算法以其全局搜索能力和群体协作优势，在解决此类优化问题时展现出高效性。 CPSO-DLSP方法的优势在于它能够通过迭代过程自适应地调整粒子的位置和速度，从而找到PRM最优解，避免了传统Eigenmethod可能存在的局部最优问题。这种方法不仅适用于共同基金的选择，还可以推广到其他涉及多属性决策的问题，比如项目管理、产品设计或市场策略制定等场景，提升决策的科学性和准确性。 总结来说，本文的研究旨在提供一种更为精准且高效的优先级计算方法，通过CPSO-DLSP技术，共同基金投资者可以更好地评估和选择适合自己的投资组合，降低风险并提高投资效益。这是一篇富有实践意义的研究论文，对于IT行业特别是数据驱动决策支持系统的发展具有重要的理论和实际价值。