基于自適應(yīng)專家權(quán)重的群決策系統(tǒng) 畢業(yè)論文

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1、山西大學(xué)論文編號(hào)：論文題目基于自適應(yīng)專家權(quán)重的群決策系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)姓名院系、專業(yè)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)習(xí)年限2010年9月至2014年7月指導(dǎo)教師學(xué)位級(jí)別學(xué)士2014年5月10日19基于自適應(yīng)專家權(quán)重的群決策系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)內(nèi)容提要本課題選擇開發(fā)具有自適應(yīng)專家權(quán)重的語(yǔ)言型多屬性群決策系統(tǒng)，在已給出專家主觀權(quán)重的基礎(chǔ)上，通過(guò)自適應(yīng)算法不斷調(diào)整專家權(quán)重，從而得到更為合理的權(quán)重值，使群決策結(jié)果更為有效。目前相關(guān)研究主要集中在理論算法方面，并取得了大量的研究成果。但是，缺乏成型的應(yīng)用程序或?qū)嵱密浖o助決策者進(jìn)行決策。該系統(tǒng)可應(yīng)用于實(shí)際的決策

2、問(wèn)題中，簡(jiǎn)化決策過(guò)程，提高決策效率。關(guān)鍵詞多屬性群決策偏離權(quán)重語(yǔ)言評(píng)估標(biāo)度專家權(quán)重熵權(quán)權(quán)重調(diào)整1引言多屬性決策是根據(jù)多個(gè)屬性或準(zhǔn)則對(duì)有限個(gè)方案進(jìn)行排序或擇優(yōu)。多屬性群決策顧名思義就是由多個(gè)專家參與的一種多屬性決策，在工程、管理、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。多屬性群決策過(guò)程中一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題就是如何確定專家權(quán)重，目前相關(guān)研究主要集中在理論算法方面，并取得了大量的研究成果。但是，缺乏成型的應(yīng)用程序或?qū)嵱密浖o助決策者進(jìn)行決策。為此，本項(xiàng)目選擇開發(fā)具有自適應(yīng)專家權(quán)重的語(yǔ)言型多屬性群決策系統(tǒng)，在已給出專家主觀權(quán)重的基礎(chǔ)上，通過(guò)自適應(yīng)算法不斷調(diào)整專家權(quán)重，從而得到更為

3、合理的權(quán)重值，使群決策結(jié)果更為有效。該系統(tǒng)基于vb.net技術(shù)，采用交互式的操作方式，在得到自適應(yīng)專家權(quán)重的基礎(chǔ)上，快速及時(shí)的給出所有方案的排序結(jié)果，并可通過(guò)調(diào)整參數(shù)得到不同的群決策結(jié)果，方便決策者進(jìn)行比較和分析。該系統(tǒng)可應(yīng)用于實(shí)際的決策問(wèn)題中，簡(jiǎn)化決策過(guò)程，提高決策效率。2基本原理2.1問(wèn)題描述在多屬性群決策專家權(quán)重調(diào)整問(wèn)題中，設(shè)為參與決策的專家群體集，用戶可以通過(guò)主觀賦值法給出的專家的權(quán)重（），多屬性群決策的方案集合，評(píng)價(jià)屬性集合，屬性的權(quán)重是（）。專家對(duì)方案評(píng)價(jià)后，得到專家對(duì)各方案的評(píng)價(jià)值矩陣19。其中是專家集合中對(duì)方案集合中的各屬性進(jìn)行評(píng)價(jià)后得

4、分的分值。在用戶通過(guò)主觀賦值法給出多屬性群決策的專家權(quán)重和屬性權(quán)重的基礎(chǔ)上，即可得出單個(gè)專家對(duì)各方案的綜合評(píng)價(jià)值（1）和專家群體對(duì)各方案的綜合評(píng)價(jià)值（2）將單個(gè)專家對(duì)各方案的綜合評(píng)價(jià)值向量組成專家對(duì)各方案的評(píng)估結(jié)果矩陣。其中：。2.2偏離權(quán)重的計(jì)算利用公式（1）可得到單個(gè)專家對(duì)各個(gè)方案綜合評(píng)價(jià)向量和專家群體對(duì)各方案的綜合評(píng)價(jià)向量，在此，定義一個(gè)偏離差向量，表示單個(gè)專家對(duì)各方案的綜合評(píng)價(jià)與專家群體對(duì)各方案的綜合評(píng)價(jià)值。其中：，,。定義單個(gè)專家對(duì)各方案的評(píng)價(jià)值與專家群體對(duì)各方案的評(píng)價(jià)值的總偏離量為，（3）最理想的結(jié)果是，多屬性群決策的專家權(quán)重值應(yīng)隨著總偏離

5、差量的增加而降低，故定義專家的偏離權(quán)重為，（4）單個(gè)專家的偏離差越大的話，說(shuō)明對(duì)應(yīng)的權(quán)重偏離量就越小。2.3熵權(quán)的計(jì)算熵是系統(tǒng)無(wú)序狀態(tài)的度量，表征系統(tǒng)的紊亂程度。我們知道系統(tǒng)會(huì)處在不同狀態(tài)，而每種狀態(tài)出現(xiàn)的概率是時(shí)，則熵為（5）19當(dāng)時(shí)，。對(duì)方案的多屬性群決策有以下的定義：設(shè)有個(gè)方案，位專家，由這位專家對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。在根據(jù)上文得到的專家對(duì)各方案的評(píng)價(jià)結(jié)果矩陣，可知第個(gè)專家的熵為，（6）其中：，規(guī)定當(dāng)時(shí)，。由公式（5）知，當(dāng)時(shí)，熵最大，即。因?yàn)檫@時(shí)系統(tǒng)紊亂程度最高的，而熵值也就最大。并且還可以由這一情況知，如果各個(gè)專家在對(duì)各個(gè)不同方案上的評(píng)價(jià)結(jié)果越接近，

6、則熵值越大（即越大），決策結(jié)果的差異程度就越小。由公式（6）計(jì)算出專家的熵，并且當(dāng)相等時(shí)，最大，。用對(duì)熵值進(jìn)行歸一化（7）再對(duì)計(jì)算其互補(bǔ)值，并進(jìn)行歸一化處理，計(jì)算出專家的熵權(quán)，有（8）其中：，，。2.4權(quán)重的調(diào)整在得到專家的偏離權(quán)重和熵權(quán)后，采用線性加權(quán)求取專家權(quán)重調(diào)整值（9）其中。為偏離權(quán)重系數(shù)，為熵權(quán)系數(shù)，且，由用戶自行給出，在不同情況下給出不同的值，其收斂速度也是不一樣的，應(yīng)該由具體情況設(shè)定其值。進(jìn)而將集結(jié)后的專家權(quán)重代入公式（2）求得新的群體決策結(jié)果。定義兩次多屬性群體決策的結(jié)果之間的距離為19（10）設(shè)表示閾值。若，就表明兩次決策結(jié)果偏差度很

7、小，即決策結(jié)果已經(jīng)趨于平穩(wěn)，權(quán)重調(diào)整結(jié)束，作為最終的評(píng)價(jià)結(jié)果。否則，令，使用以上的算法，繼續(xù)進(jìn)行專家權(quán)重的自適應(yīng)調(diào)整。2.5相關(guān)技術(shù)(1)vb.net程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言VisualBasic是當(dāng)今流行的編程語(yǔ)言，用VisualBasic.NET解決應(yīng)用問(wèn)題簡(jiǎn)單方便，它開發(fā)的程序源代碼的執(zhí)行過(guò)程是：源代碼---編譯成中間代碼---通用語(yǔ)言運(yùn)行（CLR）---執(zhí)行。它是不能直接在操作系統(tǒng)上執(zhí)行二進(jìn)制代碼。VisualBasic.NET的版本經(jīng)歷了2002、2003、2005、2008、2010、2012。它是一種面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言，但vb.net必須構(gòu)建在.NETf

8、ramework之上。使用VisualBasic.NET開發(fā)系統(tǒng)用戶界面設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，只需要在fo