群组决策的专家权重微调整方法

冯
源， 宋
词： 群组决策的专家权重微调整方法
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263Biblioteka 林国光等人所写的 “一种基于主客观权重信息集 成的多属性群决策” 、 徐泽水等人所写的 “多属性决策 的组合赋权方法研究” 都属于组合赋权法， 但又不同于 其他组合赋权法。他们是把几种主观赋权法和几种客 观赋权法集成在一起， 并对所产生的线性目标规划模型 求解来得到每个属性的最终权值， 属于目标集成优化的 方法。 近几年的研究发展方向不仅仅是在决策方法上的 深入， 更是在各种不同的数据集上进行了扩展， 比如文 献 [15-17]中所研究的内容。 AHP 法、 Delphi 法都是要求专家对方案的各属性不 断打分进行再判断， 不仅过程繁琐而且也损失了很多原 有的信息， 其实专家在评分过程中都是认真和态度端正 的， 反而过多地让专家一次又一次地重复判断会失去更 多准确性， 同时在频繁的数据转换过程中也会损失很多 原有的信息， 这个观点在燕蜻、 梁吉业的 “混合多属性群
[4]
类方法综合考虑对专家经验的尊重和对客观数据的依
10-11] 赖， 因此集成两方面的数据形成最终的权值 [6， 。 [12] 高阳等人在 “基于判断矩阵的专家聚类赋权研究” 、
何立华等人在 “基于聚类的多属性决策专家权重确定
[8] 方法” 、 吴云燕等人在 “ AHP 中群决策权重的确定与判 [2] 断矩阵的合并” 中所用的方法都是在判断矩阵的基础
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引言
多属性群决策理论 [1] 是决策体系的重要分支之一，
专家判断矩阵中的信息为专家加权 [5]， 有主成分分析法、 基于直觉模糊熵的方法 [6]、 离差最大化法 [7]、 基于聚类的
8] 方法 [4， 、 自适应的调整方法 [9] 等等； 三是组合赋权法， 这
随着专家评价体系在各行各业 （如社会、 经济、 管理、 军 事等） 起着越来越重要的作用， 多属性群决策理论的决 策方法显得尤为重要。当学者们关注到属性权值和专 家权值对多属性群决策排序方案最终结果的影响， 便开 始更多地关注为专家和属性添加合适权值的研究， 在带 权值的专家体系中进行加权组合决策， 然后实现方案排 序。一方面， 考虑到各位专家的知识水平、 对事物的认 知和经验的丰富程度都有不同程度的差别， 不应该总是 给予相同权重， 因此有必要对各位专家的评判行为加合 适的权值； 另一方面， 各位专家都是德高望重、 经验丰 富， 而且态度认真， 所以在权值调整方面幅度不宜过 大。因此在为专家加权过程中应考虑微量调整的方法。 总结已有的专家赋权的方法， 主要有三大类： 一类是 主观赋权法， 这类方法根据设计某种为专家加分的机制 （比如专家互评、 由专家再打分产生判断矩阵等） ， 通过 一致性判定为专家加权， 如层次分析法 [2]、 德菲尔法 [3]、 基于信息熵 法等； 二是客观赋权法， 这类方法通过提取
上， 运用相似矩阵对专家进行聚类分析， 然后再确定类 间权重和类内权重， 最终形成专家权重。李琳在 “一种
[13] 群决策专家客观权重确定的改进方法” 中所用的方法
亦是在判断矩阵上运用欧氏距离作为专家判断之间的 相似性度量为专家们分类， 然后分别计算专家的类内权 重与类间权重， 最终得到各专家权重。陈云翔等人在
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Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
群组决策的专家权重微调整方法
冯 源， 宋 词
FENG Yuan, SONG Ci
太原师范学院 数学系， 山西 晋中 030619 Department of Mathematics, Taiyuan Normal University, Jinzhong, Shanxi 030619, China FENG Yuan, SONG Ci. Approach for determining experts’weights of multi-attribute group decision-making. Computer Engineering and Applications, 2016, 52 （24） ： 262-266. Abstract： A approach is proposed for determining weights of experts in the group decision making problems. In the new approach, the initial weights of experts are sequentially slightly updated while original data is kept. Moreover, the weights of experts are slightly updated from parts to the whole by appropriately changing the coefficient of the mean deviation formula. The case study of thesis oral defense shows the acticability and feasibility of the proposed method. Key words： group decision making; mean deviation; slight adjustment 摘 要： 针对多属性群决策中专家权重的确定问题， 在尽量保持数据原始信息的基础上， 对专家的初始权重进行逐
次微调整。依据平均差概念， 对平均差系数公式做适当的修改， 并且运用此公式从局部到整体逐次地对专家权重进 行微调整。毕业生论文答辩情况排序的案例表明了该方法不仅实用而且简单可行。 关键词： 群决策； 平均差； 微调整 文献标志码： A 中图分类号： TP39 doi： 10.3778/j.issn.1002-8331.1607-0173
[14] “基于信息熵的群组聚类组合赋权法” 中所用的方法
是在判断矩阵的基础上利用相似矩阵对专家进行聚类， 然后利用信息熵进行类内赋权和类间赋权， 最终确定各 专家权重。
作者简介： 冯源 （1972—） ， 女， 副教授， 研究领域为数据挖掘、 决策理论， E-mail： fengyuan426@ ； 宋词 （1992—） ， 男， 在读研 究生， 研究领域为数据挖掘、 决策理论。 收稿日期： 2016-07-12 修回日期： 2016-09-13 文章编号： 1002-8331 （2016） 24-0262-05
2家权值对多属性群决策排序方案最终结果的影响便开高阳等人在基于判断矩阵的专家聚类赋权研究始更多地关注为专家和属性添加合适权值的研究在带何立华等人在基于聚类的多属性决策专家权重确定8吴云燕等人在ahp中群决策权重的确定与判权值的专家体系中进行加权组合决策然后实现方案排方法2中所用的方法都是在判断矩阵的基础序