王婷娜

摘要：針對(duì)判斷矩陣專家賦權(quán)研究多使用硬性聚類以及類間權(quán)重值可能出現(xiàn)相同值的情況，提出了基于模糊C均值聚類和距離的賦權(quán)方法。該方法首先利用模糊C均值聚類對(duì)專家所給出的排序向量進(jìn)行分類，然后根據(jù)聚類結(jié)果計(jì)算出各專家的類間權(quán)重和類內(nèi)權(quán)重，從而集結(jié)為屬性權(quán)重。在類間權(quán)重確定過(guò)程中，引入類間距離權(quán)重，給出一種新的類間權(quán)重計(jì)算方法。文末給出的算例表明，所提出的方法是可行、有效的。

關(guān)鍵詞：專家賦權(quán)；模糊C均值聚類；類間距離權(quán)重；群決策

一、引言

隨著社會(huì)的發(fā)展，決策問(wèn)題變得越來(lái)越復(fù)雜，僅僅依靠單個(gè)決策者做出有效的決策越來(lái)越困難。為了提高決策的有效性、準(zhǔn)確性和客觀性，人們通常采用群決策的方法。多屬性群決策是群決策中具有代表性的一類群決策，其中屬性權(quán)重的確定是多屬性群決策研究中的一個(gè)重要內(nèi)容。

目前，在群決策研究中基于判斷矩陣的專家賦權(quán)方法大致可以分為兩類：第一類是根據(jù)專家所給的判斷矩陣的一致性程度來(lái)賦權(quán)[1-5]，判斷矩陣的一致性越好，專家的權(quán)重就越大；第二類是利用系統(tǒng)聚類的思想對(duì)專家先分類、再賦權(quán)[6-13]，同一類中專家越多，此類專家的權(quán)重就越大。總的來(lái)說(shuō)，上述方法在專家賦權(quán)上取得了較好的效果，但是仍存在以下問(wèn)題：（1）以往研究中的聚類分析都是關(guān)于硬性聚類，極少考慮模糊聚類的情況；（2）在類間權(quán)重確定時(shí)，專家數(shù)目相同的類別往往被賦予相同的類間權(quán)重，無(wú)法區(qū)分類間信息的差異。

針對(duì)上述問(wèn)題，提出了基于模糊C均值聚類和距離的專家賦權(quán)方法，采用模糊C均值聚類進(jìn)行聚類分析，并在計(jì)算過(guò)程中，對(duì)類間權(quán)重確定方法進(jìn)行改進(jìn)，最后通過(guò)算例說(shuō)明了該方法的有效性。

五、結(jié)語(yǔ)

根據(jù)對(duì)現(xiàn)有的專家賦權(quán)的分析，提出了一種基于模糊聚類和距離的專家聚類賦權(quán)方法，對(duì)專家聚類賦權(quán)進(jìn)行了改進(jìn)，提高了多屬性群決策時(shí)專家聚類賦權(quán)的合理性。

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