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基于粒子群优化算法的复杂大群体评价方法
  • ISSN号:1001-4098
  • 期刊名称:《系统工程》
  • 时间:0
  • 分类:C931[经济管理—管理学;社会学]
  • 作者机构:[1]东北大学工商管理学院,辽宁沈阳110819
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(71071030;71071031)
中文摘要:

针对复杂大群体评价中出现的评价者意见不一致问题,提出了一种基于粒子群优化算法的复杂大群体评价方法。在评价者权重确定上,传统方法过分依赖判断矩阵,而判断矩阵在复杂大群体评价问题的评价者权重确定上具有局限性,从而提出基于序关系分析法的评价者权重的确定方法;在群体协商过程中,传统群体评价方法限于群体规模较小的情形,当评价群体规模较大时,评价成本过大,从而在复杂大群体评价过程中引入改进的粒子群优化算法。最后给出一个算例,算例结果验证了该算法的有效性。

英文摘要:

For the issue of evaluators’ disagreement in complex huge group evaluation,a method based on particle swarm optimization algorithm for complex huge group evaluation is proposed.In determining the weights of decision makers,this paper points out that traditional methods rely on judgment matrix too much,and traditional methods have limitations on determining weight by relying judgment matrix in complex huge group evaluation,so a method is proposed based on rank correlation analysis method in determining the weights of decision makers.In the process of group negotiation,this paper,argues that traditional group evaluation methods are limited to smaller case,when evaluation group is on large scale,evaluation cost is too much,then improved particle swarm optimization algorithm is introduced in the process of complex huge group evaluation.Finally,a numerical example is given,and the efficiency of the method is verified by the example results.

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期刊信息
  • 《系统工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:湖南省社会科学院
  • 主办单位:湖南省系统工程与管理学会
  • 主编:陈收
  • 地址:长沙市浏河村巷37号省社科院内
  • 邮编:410003
  • 邮箱:xitonggongcheng@163.com
  • 电话:0731-4211215
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4098
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1115/N
  • 邮发代号:42-67
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,国家自然科学基金委员会管理科学重要期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27553