基于Kullback-Leibler散度的多指标群体评价算法研究

作者：杨波; 方杰^*

来源：技术与市场, 2023, 30(09): 28-31.

• 科研业绩考核
• 多指标群体评价
• 熵权法
• Kullback-Leibler散度

针对目前高校、科研机构中科研业绩考核使用量化打分存在重数量、轻质量等问题，通过引入同行评议机制，建立基于Kullback-Leibler(KL)散度的多指标群体评价模型。首先利用熵权法求解出指标的客观权重；然后基于Kullback-Leibler散度确定群体评价的集成权重，给出了多指标群体决策问题的求解算法。与传统算法相比较，KL散度方法能逼近先验分布概率，无需反复迭代和人为调整参数，在计算时间上有较为明显的优势；算例分析验证了模型和算法的有效性。

• 单位
  四川省计算机研究院