针对缺失的分布式语言信任社会矩阵以及高度残缺的评价信息,提出一种新的分布式语言信任网络群决策方法。首先,提出了一种分布式语言信任传递模型以填充分布式语言信任社会矩阵中的缺失值。其次,定义了基于分布式语言信任社会矩阵的个...针对缺失的分布式语言信任社会矩阵以及高度残缺的评价信息,提出一种新的分布式语言信任网络群决策方法。首先,提出了一种分布式语言信任传递模型以填充分布式语言信任社会矩阵中的缺失值。其次,定义了基于分布式语言信任社会矩阵的个体信任中心度和群体信任中心度,并在此基础上提出了确定评价网络中专家权重的方法。再者,鉴于决策矩阵中评价信息存在高度残缺的情形,利用K-近邻算法评估残缺的评价信息,并基于分布式语言信任函数的距离测度提出一种改进的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法。最后,通过外卖服务平台性价比的综合评估验证该群决策方法的可行性和有效性。展开更多
在物流供应商选择过程中,针对分布式评价语言环境下专家评价信息不完整问题,提出社会网络下考虑信息补全的群决策方法。考虑专家接受间接信任关系可能性的大小,提出一种新的信任传递模型来完善专家间的信任值;首次拓展Jensen-Shannon散...在物流供应商选择过程中,针对分布式评价语言环境下专家评价信息不完整问题,提出社会网络下考虑信息补全的群决策方法。考虑专家接受间接信任关系可能性的大小,提出一种新的信任传递模型来完善专家间的信任值;首次拓展Jensen-Shannon散度到分布式评价语言距离度量上,用于衡量专家之间的相似度;基于K-临近算法,设计改进的残缺评价信息补全方法;对专家信息进行集结并构建共识度量与反馈调节机制,得到群决策矩阵,并运用改进的EDAS(evaluation based on distance from average solution,离平均方案(平均解)距离)方法对方案进行排序;通过物流服务供应商综合评估算例验证该群决策方法的可行性和有效性。展开更多
文摘针对缺失的分布式语言信任社会矩阵以及高度残缺的评价信息,提出一种新的分布式语言信任网络群决策方法。首先,提出了一种分布式语言信任传递模型以填充分布式语言信任社会矩阵中的缺失值。其次,定义了基于分布式语言信任社会矩阵的个体信任中心度和群体信任中心度,并在此基础上提出了确定评价网络中专家权重的方法。再者,鉴于决策矩阵中评价信息存在高度残缺的情形,利用K-近邻算法评估残缺的评价信息,并基于分布式语言信任函数的距离测度提出一种改进的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法。最后,通过外卖服务平台性价比的综合评估验证该群决策方法的可行性和有效性。
文摘在物流供应商选择过程中,针对分布式评价语言环境下专家评价信息不完整问题,提出社会网络下考虑信息补全的群决策方法。考虑专家接受间接信任关系可能性的大小,提出一种新的信任传递模型来完善专家间的信任值;首次拓展Jensen-Shannon散度到分布式评价语言距离度量上,用于衡量专家之间的相似度;基于K-临近算法,设计改进的残缺评价信息补全方法;对专家信息进行集结并构建共识度量与反馈调节机制,得到群决策矩阵,并运用改进的EDAS(evaluation based on distance from average solution,离平均方案(平均解)距离)方法对方案进行排序;通过物流服务供应商综合评估算例验证该群决策方法的可行性和有效性。
