基于TOPSIS和灰色关联度的群决策专家权重自适应算法

“群决策专家权重自适应算法研究” 本文探讨的是在多属性群决策背景下，如何科学合理地确定和调整专家权重的问题。群决策通常涉及多个具有不同专业知识和经验的专家，他们的权重分配对最终决策结果有着重大影响。王俊英和李德华提出的是一种基于TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，逼近理想解排序法）和灰色关联度理论的专家权重自适应调整算法。 TOPSIS法是一种多目标决策分析方法，用于比较和选择最接近理想解（最优方案）而远离负理想解（最差方案）的决策方案。在群决策中，它可以帮助评估专家对各个方案的偏好程度。而灰色关联度则是一种衡量两个序列相似性的方法，可以用来量化专家之间的意见一致性。 该算法创新之处在于它结合了这两种方法，不仅考虑了专家个体对方案属性的评价，还考虑了专家群体对方案排序的一致性。通过计算专家判断与群体判断之间的灰色关联度，可以评估专家的决策影响力。算法会根据决策问题的具体情况，灵活选择合适的参数，以适应不同的决策环境。 文章指出，算法的有效性和快速收敛性在实例中得到了验证。这意味着，通过这种自适应调整机制，能够及时更新专家权重信息库，确保决策过程的动态性和适应性，从而提高群体决策的质量和效率。 此外，文章还提及了相关的研究背景和资助项目，包括国家自然科学基金和国家高技术研究发展计划，这暗示了该研究的重要性和实际应用价值。作者王俊英和李德华分别来自华中科技大学图像识别与人工智能研究所和三峡大学计算机与信息学院，他们的研究领域涵盖了模式识别、智能系统、决策控制以及人工智能和思维科学。 关键词：多属性群决策，专家权重，逼近理想解排序法，决策关联度，自适应调整 这篇研究论文提供了一种新的专家权重调整策略，将TOPSIS和灰色关联度相结合，以优化群决策过程。这种方法对于处理复杂、多因素的决策问题尤其有帮助，有助于提升决策的科学性和合理性。