基于自适应专家权重的群决策系统 毕业论文

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1、山西大学论文编号：论文题目基于自适应专家权重的群决策系统的设计与实现姓名院系、专业计算机与信息技术学院、计算机科学与技术学习年限2010年9月至2014年7月指导教师学位级别学士2014年5月10日19基于自适应专家权重的群决策系统的设计与实现内容提要本课题选择开发具有自适应专家权重的语言型多属性群决策系统，在已给出专家主观权重的基础上，通过自适应算法不断调整专家权重，从而得到更为合理的权重值，使群决策结果更为有效。目前相关研究主要集中在理论算法方面，并取得了大量的研究成果。但是，缺乏成型的应用程序或实用软件辅助决策者进行决策。该系统可应用于实际的决策

2、问题中，简化决策过程，提高决策效率。关键词多属性群决策偏离权重语言评估标度专家权重熵权权重调整1引言多属性决策是根据多个属性或准则对有限个方案进行排序或择优。多属性群决策顾名思义就是由多个专家参与的一种多属性决策，在工程、管理、经济等领域有着广泛的应用。多属性群决策过程中一个关键问题就是如何确定专家权重，目前相关研究主要集中在理论算法方面，并取得了大量的研究成果。但是，缺乏成型的应用程序或实用软件辅助决策者进行决策。为此，本项目选择开发具有自适应专家权重的语言型多属性群决策系统，在已给出专家主观权重的基础上，通过自适应算法不断调整专家权重，从而得到更为

3、合理的权重值，使群决策结果更为有效。该系统基于vb.net技术，采用交互式的操作方式，在得到自适应专家权重的基础上，快速及时的给出所有方案的排序结果，并可通过调整参数得到不同的群决策结果，方便决策者进行比较和分析。该系统可应用于实际的决策问题中，简化决策过程，提高决策效率。2基本原理2.1问题描述在多属性群决策专家权重调整问题中，设为参与决策的专家群体集，用户可以通过主观赋值法给出的专家的权重（），多属性群决策的方案集合，评价属性集合，属性的权重是（）。专家对方案评价后，得到专家对各方案的评价值矩阵19。其中是专家集合中对方案集合中的各属性进行评价后得

4、分的分值。在用户通过主观赋值法给出多属性群决策的专家权重和属性权重的基础上，即可得出单个专家对各方案的综合评价值（1）和专家群体对各方案的综合评价值（2）将单个专家对各方案的综合评价值向量组成专家对各方案的评估结果矩阵。其中：。2.2偏离权重的计算利用公式（1）可得到单个专家对各个方案综合评价向量和专家群体对各方案的综合评价向量，在此，定义一个偏离差向量，表示单个专家对各方案的综合评价与专家群体对各方案的综合评价值。其中：，,。定义单个专家对各方案的评价值与专家群体对各方案的评价值的总偏离量为，（3）最理想的结果是，多属性群决策的专家权重值应随着总偏离

5、差量的增加而降低，故定义专家的偏离权重为，（4）单个专家的偏离差越大的话，说明对应的权重偏离量就越小。2.3熵权的计算熵是系统无序状态的度量，表征系统的紊乱程度。我们知道系统会处在不同状态，而每种状态出现的概率是时，则熵为（5）19当时，。对方案的多属性群决策有以下的定义：设有个方案，位专家，由这位专家对其进行评价。在根据上文得到的专家对各方案的评价结果矩阵，可知第个专家的熵为，（6）其中：，规定当时，。由公式（5）知，当时，熵最大，即。因为这时系统紊乱程度最高的，而熵值也就最大。并且还可以由这一情况知，如果各个专家在对各个不同方案上的评价结果越接近，

6、则熵值越大（即越大），决策结果的差异程度就越小。由公式（6）计算出专家的熵，并且当相等时，最大，。用对熵值进行归一化（7）再对计算其互补值，并进行归一化处理，计算出专家的熵权，有（8）其中：，，。2.4权重的调整在得到专家的偏离权重和熵权后，采用线性加权求取专家权重调整值（9）其中。为偏离权重系数，为熵权系数，且，由用户自行给出，在不同情况下给出不同的值，其收敛速度也是不一样的，应该由具体情况设定其值。进而将集结后的专家权重代入公式（2）求得新的群体决策结果。定义两次多属性群体决策的结果之间的距离为19（10）设表示阈值。若，就表明两次决策结果偏差度很

7、小，即决策结果已经趋于平稳，权重调整结束，作为最终的评价结果。否则，令，使用以上的算法，继续进行专家权重的自适应调整。2.5相关技术(1)vb.net程序设计语言VisualBasic是当今流行的编程语言，用VisualBasic.NET解决应用问题简单方便，它开发的程序源代码的执行过程是：源代码---编译成中间代码---通用语言运行（CLR）---执行。它是不能直接在操作系统上执行二进制代码。VisualBasic.NET的版本经历了2002、2003、2005、2008、2010、2012。它是一种面向对象的语言，但vb.net必须构建在.NETf

8、ramework之上。使用VisualBasic.NET开发系统用户界面设计简单，只需要在fo