交互式多屬性群決策評價方法研究

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1、第２４卷第１１期中國管理科學Ｖｏｌ．２４，Ｎｏ．１１２０１６年１１月ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅＮｏｖ．，２０１６文章編號：１００３－２０７（２０１６）１１－０１２０－０９ＤＯＩ：１０．１６３８１／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ１００３－２０７ｘ．２０１６．１１．０１４交互式多屬性群決策評價方法研究杜娟，霍佳震（同濟大學經(jīng)濟與管理學院，上海２０００９２）摘要：針對多屬性群決策中屬性指標權(quán)重的確定，將群體看作由多個被評價且參與權(quán)重決策的獨立成員組成，提出一種交互式迭代算法，以均等屬性權(quán)重為起點進入迭代過程，每一次迭代在當前給定的權(quán)重參數(shù)下求解含參規(guī)劃模型并計算

2、得到新的權(quán)重參數(shù)。迭代過程終止于任一群成員在相鄰兩次迭代的參數(shù)權(quán)重下加權(quán)綜合屬性值的絕對差異控制在非阿基米德無窮小量以內(nèi)，此時使用的參數(shù)權(quán)重即為各屬性的最優(yōu)權(quán)重。實際迭代計算過程以及屬性指標權(quán)重由所有群體成員共同參與和決定，故可以認為最終優(yōu)化和選擇結(jié)果為絕大部分成員所接受并滿意。通過一個算例以及一個關(guān)于研發(fā)項目選擇的實例，說明該交互式群決策評價方法的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：群決策；屬性權(quán)重；交互式迭代中圖分類號：Ｃ９３４文獻標識碼：Ａ［２］復直至滿足一致化指標。Ｈｅｒｒｅｒａ－Ｖｉｅｄｍａ等則１引言著眼于不同偏好結(jié)構(gòu)下群決策的一致化問題，提出伴隨各個領(lǐng)域的現(xiàn)實決策問題日益復雜的趨使用個體

3、決策信息與群體決策信息之間距離來度量［３］勢，通過群體決策的方式進行決策分析的優(yōu)勢越發(fā)一致化程度。徐澤水研究了基于語言偏好關(guān)系的得到認同與重視。多屬性群決策問題已然成為現(xiàn)代群決策問題，證明個體語言偏好關(guān)系與群體語言偏決策科學的重要組成部分，在社會、經(jīng)濟、管理、軍好關(guān)系之間的偏離度，不大于任意兩個體語言偏好［４］事、工程等很多領(lǐng)域被廣泛運用。此類問題一般描關(guān)系間偏離度的最大值。王學軍和郭亞軍采用述為多個專家就多個屬性或指標對一組候選成員進Ｇ１－法進行個體決策結(jié)果的集結(jié)研究，避免了判斷［５］行比較并給出評價結(jié)果。目前對于多屬性群決策問矩陣的構(gòu)建和一致性判斷。徐迎軍和李東針對專題的研究主要集中

4、于專家意見一致化與權(quán)重確定兩家決策信息的一致化問題，提出群決策一致化迭代大方面。首先針對專家決策信息的一致化問題，由模型，利用乘性加權(quán)集結(jié)算子把方案的屬性值進行于各個專家的專業(yè)背景、知識結(jié)構(gòu)、表達方式等不盡集結(jié)，從而自動完成個體意見一致化，無需專家多次［６］相同，所提供的代表評價結(jié)果的決策矩陣很可能存修改決策信息。尤天慧等針對具有不確定偏好序在較大差異，若直接進行意見集結(jié)，則可能出現(xiàn)個別信息的多屬性群決策問題，提出將不確定偏好序轉(zhuǎn)極端值對最終結(jié)果的偏差影響。針對上述問題，很換為投票數(shù)的計算公式，并依據(jù)Ｂｅｒｎａｒｄｏ方法計算多學者從不同研究角度出發(fā)，提出一系列修正決策不確定偏好序信息對應(yīng)

5、的投票數(shù)并構(gòu)建群體投票矩［１］陣，由此進一步構(gòu)造０－１整數(shù)規(guī)劃模型并根據(jù)求解矩陣、實現(xiàn)合理一致的方法。例如，Ｂｒｙｓｏｎ指出一致化是一個動態(tài)迭代的群體決策過程，若專家之間結(jié)果得到方案排序結(jié)果。的一致化程度未達到預先設(shè)定的一致化指標，則需其次，在群決策過程中，確定統(tǒng)一合理的權(quán)重，要將個體決策信息返回給專家并討論修正，如此往也是非常重要的研究方向，這里的權(quán)重既包括屬性指標的權(quán)重、也包括決策專家的權(quán)重。針對多屬性收稿日期：２０１６－０１－１０；修訂日期：２０１６－０４－３０群決策中決策者的權(quán)重，國內(nèi)外諸多學者進行了深基金項目：國家自然科學基金面上項目（７１４７１１３３）［７］通訊作者簡介：杜娟

6、（１９８４－），女（漢族），安徽合肥人，同濟大學入研究。早期研究或是通過決策者互相評分、或經(jīng)濟與管理學院，副教授，研究方向：數(shù)據(jù)包絡(luò)分是依據(jù)決策者的權(quán)威性及決策經(jīng)驗［８］來確定權(quán)重，析、決策與優(yōu)化、多目標決策系統(tǒng)，Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｕ－這種主觀權(quán)重對決策者彼此間的熟悉程度要求較ｊｕａｎ＠ｔｏｎｇｊｉ．ｅｄｕ．ｃｎ．［９］高，很多實際場景并不適用。宋光興和鄒平將決第１１期杜娟等：交互式多屬性群決策評價方法研究·１２１·策者權(quán)重定義為主觀權(quán)重與客觀權(quán)重的凸組合，并決策者提供的主觀信息與現(xiàn)實客觀信息相結(jié)合，建分別給出基于層次分析法（ＡｎａｌｙｔｉｃＨｉｅｒａｒｃｈｙ立雙目標決策模型來決定屬性權(quán)重

7、；Ｒａｏ和［２５］Ｐｒｏｃｅｓｓ，簡稱ＡＨＰ）判斷矩陣和排序向量的確定客Ｐａｔｅｌ依據(jù)數(shù)據(jù)的方差比例確定客觀權(quán)重，并按照［１８］觀權(quán)重的幾種方法。后續(xù)研究重點圍繞決策者的客不同比例與主觀權(quán)重進行集成；閆書麗等依據(jù)備觀權(quán)重確定而展開，其中包括基于矩陣相容性指標選方案與理想方案間的灰色關(guān)聯(lián)度和極大熵原理建［１０］和模糊聚類分析、基于逼近理想解排序法（ＴＯＰ－立求解客觀權(quán)重的規(guī)劃模型，并與決策者提供的主［１１－１３］［１４］ＳＩＳ）、綜合