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基于知识结构的大规模多属性群体决策共识达成方法( Knowledge structure-based consensus-reaching method for large-scale multiattribute group decision-making )
YW Du Q Chen YL Sun CH Li
大规模多属性群决策(LMGDM)需要大量具有不同知识结构的参与者。本文提出了一种充分考虑专家知识结构的LMGDM共识达成方法。构造了一种信息抽取机制，以信念分布(BD)的形式抽取不完全推理信息，并采用Dempster-Shafer证据理论对BDS进行折现和组合。为了减少专家的数量，采用扩展的K-means方法将专家划分为不同的聚类，并计算两个层次的一致性测度来确定每个聚类中的专家是否达到了满意的一致性水平。如果没有达到这一共识水平，则启动反馈机制，建议所确定的专家调整其评估，使他们能够在达成共识的过程中改变分组。通过重复反馈机制，改进评估，直到达到令人满意的共识水平。建立了一种多目标线性规划方法，以获得尽可能满足所有聚类的最优解。最后进行了数值比较和讨论，验证了该方法的优越性。
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