群组决策的加权对数最小二乘法

层次分析法已广泛用于群组决策中,在群组决策中,每个决策者的决策水平都是不相同的,因而每个决策者提供的信息质量也是高低有别的,因此应区别对待每个决策者提供的信息,为此可构造一个过滤函数以充分利用高质量的信息而过滤掉低质量的信息,以改进对数最小二乘法,从而提高决策精度。     

算术平均和几何平均在群组决策中的比较研究

当运用层次分析法时，通常要涉及到群组决策技术。目前应用群组决策技术带有一定的随意性，本文采用了概率论知识在理论上证明了几何平均法的合理性。     

基于群组评价的深基坑工程方案优选研究

深基坑工程方案的优选需要业主、设计、施工、监理和社会参与方通过群组协商实现.基于深基坑工程特点和群组评价理论,针对当前深基坑工程方案评价规则构建缺失的问题,在决策个体权重分配与修正、异质主体有效性判断及群组信息集成等方面构建评价规则,同时以三元区间数处理模糊信息.在此基础上对方案进行评价,得到方案群组评价值,并据此进行方案的优劣排序.实例验证了该评价规则的合理性与可行性,可为基于群决策的深基坑工程方案优选提供更合理的方法与依据.     

群组决策加权法

该文给出组决策特征根法的对偶形式－群组决策加权法、ＷＭＧＤ从评分向量的内积的角度考虑问题,直观给出信息阵是否不可约的定,同时给出将可约信息阵修为不可约矩阵的方法和依据,这些结果不仅可以用来弥补ＧＥＭ的不足,而且为贝叶斯群组织决策提供了基础。     

基于CiteSpace知识图谱分析的工程 决策知识体系研究

工程决策是工程建设管理的核心,科学的工程决策知识有助于保证决策的正确性.基于CNKI数据库1992—2019年间国内工程决策数据样本,利用CiteSpace可视化软件分别对发文量时间、关键学者群体、研究热点以及聚类群组进行分析,进而绘制工程决策系列知识图谱.结果表明,工程决策关键词信息主要集中在原理、方法、模型、技术要素和影响因素方面,前沿热点主要集中在复杂性决策研究、群体决策研究、情景鲁棒性研究以及对数据挖掘的运用上面.在此基础上,根据知识图谱识别出的知识要素,建立以工程决策技术、管理、经济知识三大基石和前沿知识要素为基础的工程决策知识体系,为工程决策提供系统的知识支持.     

基于群决策的数据包络分析模型

研究基于群决策的带有偏好约束的数据包络分析(DEA)模型．针对群决策中偏好形式的多样性，在对不同偏好一致化的基础上，将各决策者的偏好集结成群组偏好，以此作为反映权重的主观信息．进一步将此信息与DEA模型中反映权重的客观信息集成，构造出一种基于群决策的DEA模型，最后给出了算例．     

群组决策可接受性理论

一个群组决策中,采用算术(几何)加权平均方法得到的综合排序向量是否合理和可以接受是一个很重要的问题.把一组决策抽象为Rn空间中平面区域上的点集,通过对其分布的讨论,构造了一个变量来近似衡量一个群组决策中和综合排序向量有明显意见分歧的专家比例,从理论上探讨了群组决策可接受性问题,然后设计了一个算法把一个高维的排序向量进行降维处理,以方便在实际中运用,起到了较好的效果.     

融合注意力机制的群组推荐研究

现有群组推荐方法在偏好融合时大多采用预定义策略,这种静态方法忽略了群组间用户的交互,难以对复杂的决策过程进行建模,从而影响推荐效果。针对该问题,提出了一种基于注意力机制的群组推荐方法,使用注意力机制获取群组中每个用户对其他用户的注意力权重,为群组选出一个决策者,以此来模拟群组中用户的交互,再根据用户的加权偏好为群组推荐项目。通过在CAMRa2011和MovieLens1M数据集上与基线方法的对比可知,该方法在命中率和归一化折扣累计增益方面都有较大提高。     

多群组“2+1”三链交易溯源系统

针对产品溯源痛点,如数据可信性、安全性等,基于区块链防篡改、去中心化、可信任等特性,提出了多群组“2+1”三链交易溯源系统,该系统通过群组对参与者、交易数据进行管控,将交易数据与摘要数据分别构链,为特定商品全流程交易构链,同时提出适用于本系统的激励机制．该系统能够保证溯源信息真实可信不可篡改．通过引入群组的概念,将交易数据分群组管理,摘要数据全网共同管理,有效提高系统的存储效率,通过相应的激励机制,解决参与节点积极性低的问题,有效调动节点参与系统的数据流通、共识的积极性．多群组“2+1”三链交易溯源系统为基于区块链的溯源技术提供了重要借鉴．     

G-SIS模型中组成员分级结构的研究

分组安全信息共享技术(G-SIS)作为信息共享技术的一项新的发展,近些年来也取得了许多实践的应用。例如在"网络安全会议"中,以G-SIS模型作为指导,运用分组的思想进行系统设计。但是目前的G-SIS模型在组成员上的局限性已经影响到信息系统的安全,主要表现在只强调主体在群组中的作用,而忽视了客体在群组中的作用,主客体之间的访问限制条件也没有进行相关的说明,不仅对群组的安全性构成威胁而且增加了系统后期授权的计算量。对此,将在目前的G-SIS模型中加入对客体的操作,并且对主客体的分层结构进行说明,用于系统预授权前的初始判断,以完善该模型。     

3ds Max中群组动画的实现

大规模群组动画是虚拟现实技术研究的热点之一.CS群组是用来模拟大量人物、动物和植物,并对其行为进行控制的一种技术.结合群组动画相关技术,详细阐述群组动画的实现方法及操作流程,研究基于代理对象的方法实现群组动画,并对代理对象行为加以控制,以提高三维动画制作效率.     

基于群组决策特征根法的常规公交服务水平评价

针对城市常规公交服务水平的综合评价问题,利用群组决策特征根法和模糊数学知识进行了研究.在综合考虑诸多因素的基础上,建立了公交服务水平评价指标体系;然后在定义评语等级的基础上,利用群组决策特征根法确定了指标权重,从而对公交服务水平进行综合评价;最后通过应用举例,验证了该评价方法的科学性和合理性,并针对结果进行了相应的分析.     

一种基于模糊互补判断矩阵的群体决策方法

对群体决策中,偏好信息以偏好次序型给出的情形进行了分析.利用定义2.1可把每位决策者给出的偏好次序型偏好信息转化为该决策者的模糊互补判断矩阵,并证明了此模糊互补判断矩阵是模糊一致性互补判断矩阵,再利用群组互补判断矩阵的行和归一化,对决策方案进行排序择优,并说明了此排序方法是强条件下保序的,最后给出算例.     

基于群体智能的人群疏散路径规划仿真研究

介绍了一种基于群体智能的人群疏散路径规划仿真方法.该方法结合群体智能的宏观模型与具有个体动力学特征的微观模型,提出综合两种模型优势的人群疏散仿真模型以及基于人工蜂群算法的动态路径规划算法.算法借鉴人工蜂群算法的原理,根据出口的个数及拥挤度对人群分组,然后在每个群组选取一个引领者.引领者带领群组向出口移动.移动过程中,群组内执行改进的社会力模型,以保证群组内的个体避免碰撞并且方向一致.针对突发事件人群疏散中疏散效率方面存在的技术瓶颈,探索基于群体智能的人群疏散路径规划的理论框架和体系,旨在为应急管理部门对人群疏散辅助决策提供支持.     

度量判断矩阵相容性的新方法

判断矩阵是决策者在决策中提供的一种重要的偏好信息,为了使群组决定的结果具有更大的可靠性和说服力,需要判断矩阵间的差异.给出了度量正互反判断矩阵间相容性的3种通用指标, 并且得出这3种指标的相关性质和已有相容性指标间的联系,最后进行算例分析.     

基于客户机／服务器模式的数据共享访问

针对在客户机／服务器模式下进行软件开发工作中常见的问题,讨论了当群组成员访问共享数据时出现的丢失更新、访问未提交的数据等错误情况,给出了加减法、加锁法、时标法等３种把在群组活动中产生的共享信息补充到公共数据库的方法,支持系统正确地完成信息的输入、存贮、检索和运算操作。     

群组决策数学模型设计及实现

针对群组决策评价,给出综合判断矩阵修正方法,使其满足一致性条件。综合考虑到不同的评价团体参与决策或对评价影响,以及评语值的模糊性等,对各被评对象进行优劣排序,最终得到评价结果。     

群决策中专家决策意见的可靠性研究

文章研究了群决策中专家决策水平可靠性问题,对用群组决策的特征根法及其使用条件做出了修正,更加具有科学性与合理性;并对专家决策水平和决策熵进行了重新定义,以便能够更客观地度量专家群体决策的可靠性;最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性.     

企业利润合理使用的AHP群决策分析

作者首先就AHP群决策所涉及的几个关键问题即AHP标度系统的选择、专家判断的集结、群组相容性进行了讨论;作为应用,就企业利润合理使用问题进行了研究。     

一种利用多群组智慧的协同推荐算法

针对当前基于社会网络的推荐系统大多数采用一般的启发式方法,存在节点复杂路径选择和信任弱传递现象导致推荐精确度不高的问题,以及针对推荐系统固有的冷启动问题,提出了一种利用多群组智慧的协同推荐算法。该算法首先根据用户的社会属性和社会信任关系信息进行群组划分,将用户分为多个不同的群组;然后分析群组中用户的社会活动和社会关系等,建立一种利用多群组的评分预测模型,并利用群组评分预测新用户的评分。该算法通过对社会网络进行深层次的群组挖掘,利用多群组智慧可以有效提高推荐效果,利用群组评分可改善对冷启动用户的推荐。仿真实验表明,该算法相比传统的协同推荐算法在效果评分上提高了约0.2,相比其他社会化推荐算法进一步提高了约0.02,并有效解决了冷启动问题。