针对乘法合成法、加法合成法等赋权方法存在的主客观片面化、权重赋值关联性大、主观咨询约束缺乏等问题,提出一种主观咨询约束下主客观一体化赋权优化方法。分析主观约束类型与约束形态内涵,建立调节因子主观咨询约束模型,基于主成分分...针对乘法合成法、加法合成法等赋权方法存在的主客观片面化、权重赋值关联性大、主观咨询约束缺乏等问题,提出一种主观咨询约束下主客观一体化赋权优化方法。分析主观约束类型与约束形态内涵,建立调节因子主观咨询约束模型,基于主成分分析(principal component analysis,PCA)法、逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)、遗传算法(genetic algorithm,GA)等思想,设计调节因子种群适应度。相较于乘法合成法和加法合成法,所提方法计算的指标权重冗余度最大降低29.1%,准确度最大提高66.6%。所提方法赋权结果更好,同时具有更高的扩展性。展开更多
文摘针对乘法合成法、加法合成法等赋权方法存在的主客观片面化、权重赋值关联性大、主观咨询约束缺乏等问题,提出一种主观咨询约束下主客观一体化赋权优化方法。分析主观约束类型与约束形态内涵,建立调节因子主观咨询约束模型,基于主成分分析(principal component analysis,PCA)法、逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)、遗传算法(genetic algorithm,GA)等思想,设计调节因子种群适应度。相较于乘法合成法和加法合成法,所提方法计算的指标权重冗余度最大降低29.1%,准确度最大提高66.6%。所提方法赋权结果更好,同时具有更高的扩展性。
