一种基于群体共识的信息不确定性灰色群体决策方法技术

本申请提供了一种基于群体共识的信息不确定性灰色群体决策方法，包括；步骤S1、建立并规范化决策矩阵；步骤S2、计算决策者之间的信任度；步骤S3、计算决策者之间的共识度；步骤S4、根据决策者之间的共识度调整一致性决策矩阵，获得调整后的矩阵Z

【技术实现步骤摘要】
一种基于群体共识的信息不确定性灰色群体决策方法


[0001]本申请涉及计算机
，特别涉及一种基于群体共识的信息不确定性灰色群体决策方法。

技术介绍

[0002]决策是从所有可行方案中寻找最佳选择的过程。随着社会经济环境的逐步发展，仅由一个决策者(DM)来考虑问题的所有相关方面变得越来越不可行。因此，在决策过程中，要聘请多名专家，这被称为群体决策(GDM)。群体决策是一个参与过程，其中多个决策者共同评估并选择可用的替代方案。此外，由于决策环境的复杂性和不确定性、决策者的知识结构和个人偏好的差异，许多决策过程都是在无法准确了解信息的环境中进行的。在集结单个信息以得出综合评价值之前，必须确定每一个决策者的权重，在传统的群体决策模型中，决策者的权重通常被认为是事先已知的或由可靠来源提供的。但是，很多时候决策者权重是不能提前确定的；组织者有时候也不能完全确定各决策者权重；各专家的意见也不一致。
[0003]在传统群体决策模型中，决策者会根据给定的固定属性权重来评估多属性决策中的方案。诸如学生成绩评估和员工的晋升等的评估问题，经常需要被评估对象参与，使评估结果更容易被接受。在这种类型的决策过程中，被评估的对象会相互竞争，并尽力展示自己的优势，以便将固定的属性权重调整为对他们最有利的值。
[0004]灰靶决策由于其简单和便捷而称为群体决策领域的重要研究方向，通过结合TOPSIS、前景理论等方法，将灰靶决策方法用于处理群体决策问题并给出方案排名，但是，群体决策方法由于目标设置固定且过于主观，没有考虑决策者的群体行为以及决策者对靶心的满意程度，因此导致决策结果缺乏稳定性。
[0005]现有的灰色群体决策方法没有充分考虑决策者之间的关系，同时，在实际决策过程中没有提供团队的靶心或理想参考序列的设置机制，并且不考虑替代方案的竞争和参与；因此，决策结果与实际情况的偏差比预期大的多，并且决策结果不容易被评估对象接受。
[0006]因此，需要提供一种针对上述现有技术不足的改进技术方案。

技术实现思路

[0007]本申请的目的在于提供一种基于群体共识的信息不确定性灰色群体决策方法，以解决或缓解上述现有技术中存在的问题。
[0008]为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
[0009]本申请提供了一种基于群体共识的信息不确定性灰色群体决策方法，包括：步骤S1、建立并规范化决策矩阵：将群体中每个决策者e
k
的决策矩阵X
k
规范化处理，其中，决策矩阵是的备选方案A
i
的集合，k、i均为正整数；
[0010]步骤S2、计算决策者之间的信任度：基于与有向图相关联的社交矩阵，计算决策者之间的信任度；
[0011]步骤S3、计算决策者之间的共识度：根据构造的决策者的一致性矩阵计算第k个决策者的综合共识度；其中，j为正整数；
[0012]步骤S4、根据决策者之间的共识度调整一致性决策矩阵，获得调整后的矩阵Z
k
；
[0013]步骤S5、确定基于共识度的决策者的综合权重：根据决策者之间的信任度，计算基于信任度的决策者的信任度权重η
k
；根据决策者之间的共识度，计算基于共识度的决策者的共识度权重η
′
k
；根据基于共识度的决策者的共识权重和基于信任度的决策者的信任度权重，计算决策者的综合权重η
″
k
；
[0014]步骤S6、获取综合属性权重：基于构建的多目标编程模型，获取备选方案的预期属性权重根据备选方案的预期属性权重和预设的决策者的主观权重获取备选方案的综合属性权重
[0015]步骤S7、备选方案的整体评估排名：根据备选方案的综合属性权重和调整后的矩阵Z
k
，计算备选方案的整体评估值ψ
i
，并按照整体评估值的升序，对备选方案进行排名。
[0016]优选的，在步骤S2中，基于与有向图G＝(E,L,v)相关联的社交矩阵S
L
＝(s
hk
)
t
×
t
，按照下列公式：
[0017][0018]计算决策者之间的信任度TD；
[0019]其中，按照下列公式：
[0020][0021]计算从社交矩阵获得的相对节点中心度指数f(e
k
)；k∈t，t表示决策者的数量，t为正整数；E＝{e1,e2,
…
,e
t
}，表示决策者的集合；L＝{l1,l2,
…
,l
q
}，表示决策者之间信任关系的集合；表示附加到决策者之间信任关系的区间参数的集合；h表示与第k个决策者相连的第h个决策者。
[0022]优选的，在步骤S3中，按照下列公式：
[0023][0024]构造决策者的一致性决策矩阵其中，η
k
为决策者的信任度权重η
k
，0≤η
k
≤1，L、U分别表示区间数的上限和下限；m、n、i、j分别表示矩阵的行、列，i∈m,j∈n；m、n、i、j均为正整数；
[0025]按照下列公式：
[0026][0027]计算第k个决策者对备选方案的评估值与群体一致性之间的共识指数；
[0028]按照下列公式：
[0029][0030]计算第k个决策者关于对方案A
i
的评价与群体评价的共识度；
[0031]按照下列公式：
[0032][0033]计算第k个决策者的综合共识度。
[0034]优选的，在步骤S4中，识别共识指数小于共识阈值γ的评估元素APS，将所有的(k,i,j)∈APS的评估元素调整为更接近的值；
[0035]其中，按照下列模型：
[0036][0037][0038]EXP＝{k|g
k
＜γ}
[0039]获得最小的调整量δ
min
，并根据下列公式：
[0040][0041]获得调整后的矩阵Z
k
；式中，η
h
表示第h个决策者的信任度权重。
[0042]优选的，在步骤S5中，根据决策者之间的信任度，按照下列公式：
[0043][0044]计算基于信任度的决策者的信任度权重η
k
；其中0≤η
k
≤1，
[0045]优选的，在步骤S5中，根据决策者之间的共识度，按照下列公式：
[0046][0047]计算基于共识度的决策者的共识权重η
′
k
。
[0048]优选的，在步骤S5中，根据基于共识度的决策者的共识权重和基于信任度的决策者的信任度权重，按照下列公式：
[0049][0050]计算决策者e
k
的综合权重η
″
k
；其中，是用于控制信任度权重和共本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于群体共识的信息不确定性灰色群体决策方法，其特征在于，包括：步骤S1、建立并规范化决策矩阵：将群体中每个决策者e
k
的决策矩阵X
k
规范化处理，其中，决策矩阵是的备选方案A
i
的集合，k、i均为正整数；步骤S2、计算决策者之间的信任度：基于与有向图相关联的社交矩阵，计算决策者之间的信任度；步骤S3、计算决策者之间的共识度：根据构造的决策者的一致性矩阵计算第k个决策者的综合共识度；其中，j为正整数；步骤S4、根据决策者之间的共识度调整一致性决策矩阵，获得调整后的矩阵Z
k
；步骤S5、确定基于共识度的决策者的综合权重：根据决策者之间的信任度，计算基于信任度的决策者的信任度权重η
k
；根据决策者之间的共识度，计算基于共识度的决策者的共识度权重η
′
k
；根据基于共识度的决策者的共识权重和基于信任度的决策者的信任度权重，计算决策者的综合权重η
″
k
；步骤S6、获取综合属性权重：基于构建的多目标编程模型，获取备选方案的预期属性权重根据备选方案的预期属性权重和预设的决策者的主观权重获取备选方案的综合属性权重步骤S7、备选方案的整体评估排名：根据备选方案的综合属性权重和调整后的矩阵Z
k
，计算备选方案的整体评估值ψ
i
，并按照整体评估值的升序，对备选方案进行排名。2.根据权利要求1所述的基于群体共识的信息不确定性灰色群体决策方法，其特征在于，在步骤S2中，基于与有向图G＝(E,L,v)相关联的社交矩阵S
L
＝(s
hk
)
t
×
t
，按照下列公式：计算决策者之间的信任度TD；其中，按照下列公式：计算从社交矩阵获得的相对节点中心度指数f(e
k
)；k∈t，t表示决策者的数量，t为正整数；E＝{e1,e2,
…
,e
t
}，表示决策者的集合；L＝{l1,l2,
…
,l
q
}，表示决策者之间信任关系的集合；表示附加到决策者之间信任关系的区间参数的集合；h表示与第k个决策者相连的第h个决策者。3.根据权利要求1所述的基于群体共识的信息不确定性灰色群体决策方法，其特征在
于，在步骤S3中，按照下列公式：构造决策者的一致性决策矩阵其中，η
k
为决策者的信任度权重η
k
，0≤η
k
≤1，L、U分别表示区间数的下限和上限；m、n、i、j分别表示矩阵的行、列，i∈m,j∈n；m、n、i、j均为正整数；按照下列公式：计算第k个决策者对备选方案的评估值与...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭三党，刘盼，李晔，董奋义，刘同生，
申请(专利权)人：河南农业大学，
类型：发明
国别省市：