一种基于模糊集的大规模群体决策方法技术

本发明专利技术公开了一种基于模糊集的大规模群体决策方法，包括以下步骤：S1、执行LGDM系统输入，迭代计数参数初始化为0；S2、进行基于K‑means的聚类；S3、进行基于模糊集的共识度计算；S4、迭代计数参数值加1，判断迭代计数参数的值是否小于最大迭代次数，若是则执行步骤S5，否则执行步骤S7；S5、判断迭代计数参数是否大于共识容忍度，若是则执行步骤S7，否则执行步骤S6；S6、执行自动局部调整；S7、执行最终选择。本发明专利技术能够降低共识度计算的复杂度，同时减小决策过程的耗费时间，有利于紧急事件处理情况下的大规模群体决策问题；在共识度低于容忍度的情况下，自动合理修改部分专家的选择偏好，减少反对意见来达到高共识度。

A large group decision making method based on fuzzy sets

The invention discloses a large-scale group decision-making method based on fuzzy sets, which includes the following steps: S1, LGDM system input, initialization of iteration counting parameters to 0; S2, clustering based on K_means; S3, consensus degree calculation based on fuzzy sets; S4, iteration counting parameters value plus 1, judging iteration counting parameters. Whether the value is less than the maximum number of iterations, if it is executed, if it is executed, or executed. 7; S5, judging whether the iteration counting parameters are greater than the consensus tolerance, if it is executed, if it is executed, or executed 6, execute automatic local adjustment; S7, execute the final choice. The invention can reduce the computational complexity of consensus degree and the time-consuming of decision-making process, and is conducive to large-scale group decision-making problems in emergency cases; when consensus degree is lower than tolerance, it can automatically and reasonably modify the selection preferences of some experts and reduce objections to achieve high consensus degree.

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊集的大规模群体决策方法
本专利技术属于群体决策系统技术，特别涉及一种基于模糊集的大规模群体决策方法。
技术介绍
大规模群体决策(LGDM，LargeGroupMakingDecision)是由多人共同参与分析、发挥集体智慧、共同制定决策的整体过程。它不仅有利于集中各领域专家意见、充分利用知识优势形成更多的可行方案，同时也使得决策结果更为合理、有效。LGDM系统设计通常包括两部分：(1)系统输入；(2)共识模型的设计。模糊LGDM问题是指参与决策的专家无法给出关于每个选择的确定性认可度，而只能给出一个模糊偏好。模糊LGDM问题通常通过模糊集理论来处理。共识就是群体一致性意见，它是集体智慧的结晶。达成共识也可看成意见的综合或意见的收敛，有时也可叫做寻求一致的过程。共识模型是GDM系统中的核心。一个合理有效的共识模型不仅是专家意见的简单综合过程，同时也是通过合理修改专家意见、减少反对意见来达到高共识度的过程。LGDM系统中的共识过程是一个动态的、迭代的群体讨论过程，这个过程由主持人调节使专家的意见接近。在群体决策的开始，每个专家都有不同的意见，然后在迭代的每一步中应用共识过程和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于模糊集的大规模群体决策方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、执行LGDM系统输入，输入选择集合、专家集合、偏好集合、最大迭代次数、共识容忍度和聚类数目K，迭代计数参数初始化为0；S2、进行基于K‑means的聚类，将K个聚类中心作为初始化值；偏好集合中的每一个元素均为一个n*n的矩阵，分别将矩阵的2范数作为该元素到这K个聚类中心的距离，选择距离最小的聚类作为该专家将进入的聚类；将每个聚类看作一个参与决策的整体，该整体的偏好矩阵按照下式给出：

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊集的大规模群体决策方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、执行LGDM系统输入，输入选择集合、专家集合、偏好集合、最大迭代次数、共识容忍度和聚类数目K，迭代计数参数初始化为0；S2、进行基于K-means的聚类，将K个聚类中心作为初始化值；偏好集合中的每一个元素均为一个n*n的矩阵，分别将矩阵的2范数作为该元素到这K个聚类中心的距离，选择距离最小的聚类作为该专家将进入的聚类；将每个聚类看作一个参与决策的整体，该整体的偏好矩阵按照下式给出：表示第k个聚类中选择i相对于选择j的偏好值；nk表示第k个聚类中所含专家的个数；k＝1,...,K；K表示总的聚类个数；S3、进行基于模糊集的共识度计算；S4、迭代计数参数值加1，判断迭代计数参数的值是否小于最大迭代次数，若是则执行步骤S5，否则执行步骤S7；S5、判断迭代计数参数是否大于共识容忍度，若是则执行步骤S7，否则执行步骤S6；S6、执行自动局部调整，然后返回步骤S3；S7、执行最终选择，选择原则为：selectxi,st.max(cai)其中，xi表示第i个可选择方案，cai表示第i个可选择方案的共识度。2.根据权利要求1所述的一种基于模糊集的大规模群体决策方法，其特征在于，所述LGDM系统输入数据包括：选择集合X＝{x1,x2,…,xn}，n≥2，xi表示第i个可选择方案，i＝1,...,n；专家集合E＝{e1,e2,…,em}，m≥3，ek表示第k个参与决策的专家，k＝1,...,m；偏好集合B＝{B1,B2,…,Bm}，其中，Bk是一个n*n的矩阵，表示第k个参与决策的专家给出的关于选择X的成对偏好，如公式(1)所示；其中，bkij表示第k个专家给出的对于选择xi和选...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗俊海，何晓婷，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51