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摘要
为弥补大规模多属性群决策信息类型多为单一,且全局参照系下的决策结果在数值上有失客观的不足,提出一种基于复杂网络分析(CNA)与灰靶(GT)组合模型的混合多属性大群体决策方法。首先,通过"奖优罚劣"的线性变换对混合信息进行标准化处理。其次,提出CNA-GT组合模型,其CNA模块基于全局理想参照点下的"空间综合距离"构建群体信息复杂网络,并据此进行群体一致性分析;而GT模块则考虑了群体信息疏密程度对参照系合理性的影响,基于CNA模块的群组聚类结果将决策空间划分为多个具有相对独立靶心的灰靶,并对各灰靶的靶心进行优化调整。最后,将TDWA算子扩展为G-TDWA算子,实现决策向量加权靶心距的集结,从而得到综合决策结果。通过算例应用与对比分析表明,所提方法可在一定程度上有效降低少数意见造成参照标准失真的风险,且能够在不影响方案序关系的同时增强决策结果在数值上的客观性和合理性。
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