TOPSIS算法在群体决策中的应用与评估

"基于TOPSIS算法的群体决策研究"是一项关注在多元属性决策背景下如何结合多方案特性、个体偏好和权重进行集体决策的方法论探讨。TOPSIS，全称Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，是一种广泛应用的决策分析工具，它通过比较决策对象与理想解（最优状态）和负理想解（最差状态）的距离来确定其相对优劣。这种算法强调全面性和客观性，能够处理多个决策属性，并且在解决复杂问题时，如旅游计划的制定，能够兼顾不同决策者之间的偏好差异。 在群体决策中，该算法的应用至关重要。例如，在制定一个涉及爬山和游泳的出游计划时，不同决策者可能对这两种活动的重视程度不同，甚至存在身体条件差异。在这种情况下，TOPSIS方法可以综合考量每个方案的优势和劣势，同时考虑决策者的个人喜好和他们的相对重要性，从而得出一个群体普遍接受的决策方案。通过计算每个方案与理想解和负理想解的距离，算法能够量化各个方案的满意度，使得决策过程更为公正和科学。 论文的作者蒋青嬗和张华嘉分别代表了数据挖掘和产业分工的研究背景，他们利用TOPSIS算法进行群体决策的研究，旨在提高决策的效率和公正性。文章的关键词包括OPSIS算法、群体决策和评估，表明其核心内容围绕这些关键概念展开，旨在深入探讨如何将TOPSIS理论应用于实际的群体决策场景，优化决策结果并确保群体的满意度。 这篇首发论文的中图分类号为F224.7，意味着它被归类在经济学或管理科学的决策分析领域。这项研究为理解和改进群体决策提供了一种量化和系统化的工具，有助于在实际问题中提升决策的质量和一致性。"