多专家判断的模糊偏好信息集结规划方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第13卷第4期中国管理科学Vo1．13．NO．42005矩8月ChineseJournalofManagementScieneeAug．，2005文章编号：1003—207(2005)04—0074—04多专家判断的模糊偏好信息集结规划方法王国华，梁棵，熊立(中国科学技术大学商学院，合肥230026)摘要：本文给出了一种群决策中通过专家判断矩阵集结专家判断信息的方法。在考虑各专家具有不同强度的偏好效用和容许部分专家给出不完整信息的情况下，将专家判断信息集结转化为一类模糊规划问题，通过最大化群组满意度获得最终的群决

2、策结果。最后，本文通过一个算例说明该方法的可行性及有效性。关键词：AHP；群决策；模糊线性规划；偏好强度；不完整信息中图分类号：0223：C931文献标识码：A决策更加科学、规范是研究这一问题的重点_1。。。1引言目前，在群决策中合成多专家意见与偏好的主群组决策的研究越来越受到广泛的关注，也是要方法基本上可以分为两大类：综合判断矩阵法决策科学的一个重要研究领域。在现实生活中，人(A1．1)、综合排序向量法(A『P)。国内的学者与专家们进行决策活动时，往往需要集中多个专家的意见，也对该问题进行了深入的研究【uJ【J。文献『13—以得到更为科学的决策，这就构成了群

3、体决策。然15]的专家指出AU方法在确定群偏好中优于A，尸而，由于不同专家的经验和知识背景的不同，对于同方法。本文利用AU方法的思想，提出一种群决策中一个备选方案可能存在不同的决策结果。因此，如通过专家判断矩阵集结专家判断结果的方法。其主何从多个专家判断的结果中提取统一的决策信息成要思路是在考虑各专家具有不同强度的偏好效用和为群组决策的关键_1J。容许部分专家给出不完全明确信息的情况下，将群在群体决策问题中，如何将各专家的偏好集结组集结转化为一类模糊规划问题，通过最大化群组为群体的偏好，并由此构造出一个群体的效用函数满意度获得最终的群决策结果。最后，文章给出一

4、是基于效用函数群决策方法的关键问题。文献[5]个典型的算例说明本文方法的实施过程。提出了基于委托过程的集结方法，文献[6]提出了基2专家判断矩阵的性质于Nash—Harsanyi协商模型的方法，文献[7]提出了基于群价值判断的方法。上述三种基于委托过程文献[16][17]对专家给出的判断结果形式进行的方法隐含着这样的假设，即每个专家都知道其他了深人的讨论，并指出专家给出的判断结果都可以专家的效用函数。事实上，由于各个专家在相互作转化为完整或不完整的互反或互补的判断矩阵，文用过程中的各种障碍以及个人利益的影响，有些专献讨论了互补与互反矩阵之间的相互转化，鉴于此，

5、家可能不会或不能够完全明确其效用函数，尤其是本文的讨论以专家给出的互反形式的判断矩阵为基多专家面临多目标问题时，部分专家往往很难较精础。设决策备选方案为个，其序号分别记作1，2，确的表达他们的偏好l。因此，对多个专家的决⋯DI策信息进行提炼、合成的方法是一个较为复杂的问，位专家参与决策，记做E】，E，，⋯，E。专家E给出的判断矩阵为A(¨=(口’)五=1，题，如何合理、有效地采纳各个专家I的意见，并使得2，⋯，Dl。口>0，其一般形式是：收稿日期：2004—03—04；修改日期：2005—03一l8基金项目：国家自然科学基金资助项目(70371023)；教育部

6、博士点基金资助项目(20030358052)作者简介：王国华(1976一)，男(汉族)，江苏南通人，中国科技大学商学院博士，研究方向：决策分析．且A(’是互反矩阵，即有：维普资讯http://www.cqvip.com第4期王国华等：多专家判断的模糊偏好信息集结规划方法·75·’=1／a’口，i，J：1，2，⋯，(2)其中z等于专家个数。根据上述模型，我们可根据判断矩阵的性质，专家E给出的完整判断以解决专家给出判断信息形式不同，个别专家给出矩阵A)中所包含的判断元素共有(一1)／2个，判断信息不完整情况下，专家判断信息的集结问题。记做A={口’Ii=1，2，⋯

7、，一1；=2，3，⋯，4考虑各专家具有不同强度的偏好效用的}，其中n’表示专家E针对备选方案i与备选方多专家判断信息集结方法案J相对重要程度的判断。事实上我们知道，不同专家除了针对备选方案3多专家判断信息集结的一般模糊线性规可能具有不同的偏好之处，其偏好的强度也可能各划方法有不同。因此在群决策问题中，多专家判断结果集结不但需要考虑各专家不同偏好，同时需要考虑各在群决策过程中，由于专家判断的主观性和判专家的偏好强度。以下，我们在第二部分模型的基断对象的复杂性，专家往往难以将同一准则下多个础上，给出考虑专家不同偏好强度情况下的多专家备选方案的相对重要程度判断得十分

8、准确，有时候，判断信息集结方法。部分专