基于双子群协作粒子群算法的双边匹配决策

针对具有不确定偏好序的双边匹配决策中匹配个体往往缺乏理性判断的问题,提出运用后悔理论将匹配方案中每个匹配对的感知效用值作为其适应值,并据此评判匹配方案的优劣。针对求解过程中粒子群算法易陷入局部最优解的问题,将粒子群分为普通子群和精英子群,分别自适应地向较差粒子学习。实验结果表明,引入后悔理论使匹配方案更加符合双方要求实际,而求解算法改进前后相比能够跳出局部最优解,从而获得更优的匹配方案。