【摘 要】
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通过仿生人脑智慧性思维,提出了基于粒计算的多属性群决策求解思路。首先给出了粒计算结构模型的数学刻画,而后为细致描述单个决策人对决策问题在粒层间的往返思考,给出了相
【机 构】
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深圳信息职业技术学院软件学院,湘潭大学公共管理学院,国防科学技术大学信息系统与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71101096);广东省自然科学基金资助项目(S2012010008540;S2012040006900);深圳市科技研发资金基础研究计划资助项目(JC201105190819A)
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通过仿生人脑智慧性思维,提出了基于粒计算的多属性群决策求解思路。首先给出了粒计算结构模型的数学刻画,而后为细致描述单个决策人对决策问题在粒层间的往返思考,给出了相对意义下的粒信息熵度量,并通过定义"粒划分匹配率"和"粒划分覆盖率",实现基于相似关系阈值进行单个决策人独立思考下的粒层搜索寻优计算。最终寻优结果体现于该决策人理解思维下的特征属性集权重向量值上。最后基于各个决策人思考粒层下的权重向量值,通过非线性优化模型的求解,在粒层间予以再次平衡寻优求解,获得决策群体一致认可的特征属性集最优权重向量值,实现对多属性群决策问题的一体化合理求解。仿真实例验证了本文方法的可行性和优越性。
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