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基于最小矩阵距离准则的一种群体决策方法 被引量:1
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作者 陆金伟 达庆利 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1998年第6期79-83,共5页
在分析了基于层次分析法的群体决策方法的类型、评价准则后,提出了一种基于最小矩阵距离准则的群体决策方法.该方法应用一个矩阵空间上的距离公式,将求群体判断矩阵的问题看成为求与各个体判断矩阵的距离之和为最小的矩阵的问题,然... 在分析了基于层次分析法的群体决策方法的类型、评价准则后,提出了一种基于最小矩阵距离准则的群体决策方法.该方法应用一个矩阵空间上的距离公式,将求群体判断矩阵的问题看成为求与各个体判断矩阵的距离之和为最小的矩阵的问题,然后又进一步等价为目标规划问题.该方法比较直观可信,因而容易说服各评判者接受由该方法得到的群体判断矩阵. 展开更多
关键词 最小矩阵距离准则 层次分析法 群体决策 矩阵距离 目标规划 群体判断矩阵
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群体判断矩阵的建立及权重计算 被引量:1
2
作者 刘进生 李书钢 《太原工业大学学报》 1995年第1期91-94,共4页
本文用区间数表示群体判断,建立了上三角形式的区间数群体判断矩阵,从而利用文[1]的结果计算相应的区间数权重,并对文[1]中群体判断的置信度λ_(ij)的确定方法进行了改进,使权重的计算更科学,决策结果更符合客观实际。
关键词 区间数 群体判断矩阵 权重 决策 层次分析法
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群体判断矩阵的最优综合矩阵求法 被引量:1
3
作者 张群会 张家彬 《西安矿业学院学报》 北大核心 1994年第1期79-82,78,共5页
研究了层次分析中的群体决策问题。通过建立最优综合矩阵,可得到群体.判断矩阵的最优权值向量。算例表明,这神方法是十分有效的。
关键词 最优综合矩阵 群体判断矩阵 层次分析法
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基于反馈的群体疏散行为定性预测 被引量:5
4
作者 邵晨曦 张毅 +1 位作者 张俊涛 白方周 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期978-981,共4页
在群体疏散中,考虑到不同人群之间的交互作用,基于系统动力学反馈的思想,利用交互作用群体矩阵的预测能力来预测群体行为。通过对系统中的变量施加干扰,观察变量之间的作用和反馈来分析系统定性预测矩阵和定量预测矩阵之间的一致性。通... 在群体疏散中,考虑到不同人群之间的交互作用,基于系统动力学反馈的思想,利用交互作用群体矩阵的预测能力来预测群体行为。通过对系统中的变量施加干扰,观察变量之间的作用和反馈来分析系统定性预测矩阵和定量预测矩阵之间的一致性。通过对系统的稳定性进行分析,确定系统结构是否合理,稳定性高则合理,低则需要对系统结构进行调整,以减少疏散过程中的冲突。 展开更多
关键词 反馈 群体矩阵 定性仿真 系统动力擘 稳定性
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多目标群体决策的一种综合集成方法 被引量:15
5
作者 周文坤 武振业 鞠廷英 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期100-103,共4页
对具有多目标的群体决策问题 ,以最小二乘法为工具 ,用Lagrange函数算法 ,综合主观和客观两种信息 ,建立了这两种信息权重的优化模型 ,同时给出了群体成员权重的模糊等级方法 ,为多目标群体决策提供了一种简单实用的可靠方法 ,具有广泛... 对具有多目标的群体决策问题 ,以最小二乘法为工具 ,用Lagrange函数算法 ,综合主观和客观两种信息 ,建立了这两种信息权重的优化模型 ,同时给出了群体成员权重的模糊等级方法 ,为多目标群体决策提供了一种简单实用的可靠方法 ,具有广泛的用途。 展开更多
关键词 集成方法 多目标群体决策 权重确定方法 模糊等级方法 群体决策矩阵 优化模型
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基于群体理想解的多属性群决策算法 被引量:21
6
作者 彭怡 胡杨 郭耀煌 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期682-685,共4页
为了求解多属性群决策问题,采用理想点法,对每个单一属性将个体判断集结成群体判断,构造出了群体多属性决策矩阵.从而,将复杂的多属性群决策问题转化成一般的多属性决策问题,并采用理想点法进行了求解.最后,给出了1个群体投资项目选择... 为了求解多属性群决策问题,采用理想点法,对每个单一属性将个体判断集结成群体判断,构造出了群体多属性决策矩阵.从而,将复杂的多属性群决策问题转化成一般的多属性决策问题,并采用理想点法进行了求解.最后,给出了1个群体投资项目选择的算例. 展开更多
关键词 决策系统 群体理想解 多属性群决策 群体多属性决策矩阵
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融合交互强度的优化社交推荐算法 被引量:2
7
作者 周璐鑫 李曼 +1 位作者 蒋明阳 张雷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期65-71,共7页
针对现有社交化推荐算法忽视了评级数据与社交信息之间关联的探索,提出了一种融合交互强度的优化社交推荐算法。首先,利用社交信息和评级数据结合两种相似度丰富社交矩阵;接着,定义用户间交互强度代表用户间复杂关系;最后,利用交互强度... 针对现有社交化推荐算法忽视了评级数据与社交信息之间关联的探索,提出了一种融合交互强度的优化社交推荐算法。首先,利用社交信息和评级数据结合两种相似度丰富社交矩阵;接着,定义用户间交互强度代表用户间复杂关系;最后,利用交互强度与社交关系之间的关联以及用户潜在特征与用户群体参与特征的关联构建新的目标函数,学习用户和项目的潜在特征,实现个性化推荐。在三个真实数据集上进行实验,与基线模型相比,提出算法在推荐预测精度上有显著提升,且在对不同评级数量的用户进行潜在特征学习时,表现出良好的鲁棒性。综上,融合交互强度可以进一步提升社交化推荐算法性能,增强用户体验感。 展开更多
关键词 社交化推荐 交互强度 群体参与矩阵 矩阵分解
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