无决策属性多属性决策:新权重融合方法与遗传算法应用
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更新于2024-08-12
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本文主要探讨了在无决策属性的多属性决策系统中,针对主观赋权法和客观赋权法存在的局限性,提出了一种新颖的权重融合方法。这两种传统的权重分配方式分别依赖于决策者的主观判断和客观数据,但可能存在人为偏好或数据不完整的问题。为了克服这些问题,研究者构建了一个数学规划模型,利用了遗传算法这一优化技术来寻找权重融合的最佳解决方案。
遗传算法是一种基于生物进化原理的搜索算法,它模拟自然选择和基因突变的过程,能够在大量可能的解中找到全局最优解。在本文中,这个模型旨在找到一个既能反映主观权重的重要性又能结合客观数据可信度的权重分配,从而减少决策过程中的主观因素对结果的影响。
具体来说,该方法首先定义了主观权重和客观权重的融合准则,然后将这些权重作为决策问题中的变量。通过设置适应度函数,算法会评估不同权重组合的性能,寻找那个使系统整体决策效果最优的权重组合。这种方法的优势在于,它能够自动地平衡主观和客观因素,减少了人为干预的干扰,提高了决策的客观性和可靠性。
论文通过一个具体的实例来展示这种新方法的应用,展示了如何将多个属性的权重通过遗传算法进行整合,最终得出一个综合考虑了所有属性的重要性的统一权重。这个实例的结果验证了该方法的有效性,并为无决策属性的多属性决策问题提供了一个更为科学、公正的解决途径。
这篇论文的核心贡献在于提出了一种利用遗传算法进行无决策属性多属性决策权重融合的新方法,为避免人为偏见、提高决策质量提供了强有力的支持工具,对于工程技术和决策分析领域具有实际应用价值。
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