基于粗糙集分类的群决策专家个体可信度权重确定方法

《基于粗糙集分类的群决策专家个体可信度权重确定方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第29卷第1期模糊系统与数学Vo1．29。No．12015年2月FuzzySystemsandMathematicsFeb．，2015文章编号：1001—7402(2015)01—153-05基于粗糙集分类的群决策专家个体可信度权重确定方法郑桂玲，孙亮，戚啸艳，张利娜(东南大学成贤学院，江苏南京210088)摘要：提出了一种基于粗糙集分类来判断群决策专家个体可信度权重的新方法。先根据专家给出的判断矩阵分别按照条件属性值和决策属性值将方案进行分类，再用概率分布函数来考察每个条件属性类在决策属性类中的分布情况，算出与均匀分布时的概率分布函数的距离和，将各个专

2、家判断矩阵的距离和进行归一化处理，以此作为群决策专家个体可信度的权值；最后用算例给出了该方法的可行性和有效性。关键词：粗糙集；概率分布函数；群决策；权重中图分类号：O159文献标识码：A1引言群决策就是某一领域的一群专家按照预定的方法对一组备选方案进行评价，然后再将这些判断信息按照某种准则集结成为群体决策结果。在信息集结过程中，无论使用何种方法，如何确定专家权重都是关键。针对群决策专家的赋权问题，国内外学者进行了大量研究，大致可以分为两类：一类是根据专家有关的先验信息为专家赋权，即根据专家的名望、知识水平、经验、对问题的熟悉程度、偏好等进行赋权，所得权重

3、称为主观权重，主要方法有AHP法、Delphi法等；另一类是根据专家给出的判断信息质量进行赋权，主要是根据专家判断矩阵本身的一致性程度和判断矩阵之间的一致性程度进行赋权，所得权重称为客观权重。由于在实际决策过程中，专家所作判断的可信度并不一定与他的主观权重相一致，即使同一位专家，在判断不同的决策中，其可信度也是不同的，因此，为了全面反映各决策者在群决策过程中的作用，还必须根据具体的群决策问题及群决策方法来确定决策者所作决策的可信度，也即第二类，确定客观权重。对于客观权重的确定方法，目前多见的是衡量专家判断矩阵之间的一致性程度，即各专家之间的一致性程度，常

4、见处理方法有：先将各判断矩阵按照某种方法集结成综合判断矩阵，再看各专家判断矩阵与综合判断矩阵的相似程度，相似程度越高权重越大；将各判断矩阵按照某种方法进行分类，类内成员数越多，权重越大。但是对专家判断矩阵本身一致性却考虑较少，其实这也应该是确定专家客观权重需要考虑的一个收稿日期：2013-08—13；修订日期：2013-10—18基金项目：江苏省教育厅高校哲学社会科学研究项目(2013JSD630072)；东南大学社科重大基金引导项目(SKYD20120012)作者简介：郑桂玲(1982一)，女，湖南邵阳人，讲师，研究生，研究方向：智能决策；孙亮(196

5、6一)，男，江苏南京人，讲师，研究生，研究方向：数据挖掘；戚啸艳(1968一)，女，江苏苏州人，教授，研究方向：数据分析；张利娜(1978一)，河南平顶山人，讲师，研究生，研究方向：商务智能。154模糊系统与数学重要方面，试想一个专家对各备选方案进行评价时，如果本身意见冲突，那么这样的专家做出的判断的可信度是值得怀疑的。关于这个问题，有些文献虽然有提到，但其算法复杂度却随着备选方案的增多程指数级增长。本文欲对此展开研究，对判断矩阵采取粗糙集等价关系分类的思想进行分类，而若判断矩阵是模糊矩阵、语言描述矩阵等可以采取相应粗糙集或扩展粗糙集中分类的思想进行分类

6、。分类后，对每类的一致性程度以距离进行衡量，再将各类综合起来，求出每个专家矩阵距离比例，得到专家个体可信度权重。2粗糙集的相关概念定义2．1设(，A，F)是信息系统，其中为对象集，即U一{l，2，⋯，)中每个元素z(≤)称为一个对象。为属性集，即A一{a1，a2，⋯a)中每个元素a(Z≤)称为一个属性。F为己，与之间的关系集，即F={：U—(z≤m))其中为a(z≤m)的值域。定义2．2设R，称R为【，上的关系，当(z，)∈R时，称z，Y有关系R，当(z，)尺时，称，Y无关系R．记[z]R一{{(z，z)∈R)，∈U(1)定义2．3设(，，F)是信息系统

7、，d：U一，取有限值，称(，A，F，)为决策信息系统，记R一{(z，z，)l(五)一(，)(吼∈A))(2)[]一{z，l(z)一()(∈))(3)Rd一{(z，z，)1d()一d(，))(4)U／Rd一{D1，D2，⋯，D，}(5)称尺为对象集【，在条件属性集上划分的等价类；[0]为对象集在条件属性集上关于z划分的等价类；为对象集在决策属性d上划分的等价类；U／R为对象集在决策属性d上划分的等价类集合；对于五∈U，记D(D，／Ex)一(≤r)(6)其中l[z]I表示[z中包含对象的个数，lDjn[【]l表示D与[zl中共同元素的个数。则称(五)一(D(

8、D／Ex])，D(D／Ex])，⋯，D(D／Ex]A))(7)是U／R的概率分布