专家模糊核聚类的判断矩阵赋权决策方法

本文主要探讨了在群决策过程中专家赋权的问题，尤其是在实际决策情境中，由于决策对象的信息可能存在不完整性、不确定性以及决策者表述的模糊性，这些特性使得传统的精确数据处理方法可能不再适用。因此，本文提出了一种基于判断矩阵的专家模糊核聚类组合赋权方法。这种方法的核心在于融合模糊聚类理论和专家权重分配。 首先，模糊核聚类分析被用于处理决策过程中模糊性的特点。模糊核聚类是一种扩展了经典聚类算法，它能够处理模糊边界和不确定度，这有助于捕捉和整合专家们关于决策问题的不同观点和专业知识。通过模糊核函数，可以将专家的排序向量映射到一个高维空间，使得相似的专家更接近，从而形成合理的聚类。 接着，判断矩阵被引入作为赋予专家权重的一种工具。判断矩阵通常包含专家间相互评价的信息，如他们的专业知识、经验和影响力等。通过对判断矩阵进行一致性检验（如Saaty的尺度一致性检验），确保矩阵的合理性和稳定性。同时，结合专家排序向量的熵，熵值可以反映专家意见的分散程度，较高的熵意味着专家意见更加分散，可能需要给予更高的权重。 通过分类和综合分析，该方法根据专家聚类结果、判断矩阵的一致性以及排序向量的熵值，为每个专家分配一个综合的组合权重。这种方法旨在平衡主观性和客观性，提高群决策的精度和效率。最后，通过一个实际案例的展示，作者证明了该方法的有效性和可行性，即在处理模糊性和不确定性问题时，专家模糊核聚类组合赋权方法能够提供更为准确和可靠的专家权重分配，从而提升决策质量。 总结来说，这篇论文提出了一种创新的专家赋权策略，结合了判断矩阵和模糊核聚类分析，适用于处理群决策中的复杂情况，为提高决策的科学性和可靠性提供了新的思路和工具。