群决策中随机信息的贝叶斯集结与统计模拟方法
来源期刊:控制与决策2009年第2期
论文作者:毕文杰 陈晓红
文章页码:264 - 541
关键词:群决策;随机偏好信息;贝叶斯理论;蒙特卡洛模拟;
摘 要:针对方案属性值和权重都为随机变量的群决策问题,结合贝叶斯理论和随机模拟,提出一种集成专家主观概率分布集结和随机多属性决策方案选优的方法.该方法首先构建一个多元正态集结模型,将多个专家估计的属性值分布集结成单一分布,然后用随机模拟算法,生成不完全权重信息,并通过计算各方案获得特定排名的可信度因子,以及反映决策者风险偏好的整体排名可信度因子,得到各方案排序.实例分析验证了方法的有效性.
毕文杰,陈晓红
摘 要:针对方案属性值和权重都为随机变量的群决策问题,结合贝叶斯理论和随机模拟,提出一种集成专家主观概率分布集结和随机多属性决策方案选优的方法.该方法首先构建一个多元正态集结模型,将多个专家估计的属性值分布集结成单一分布,然后用随机模拟算法,生成不完全权重信息,并通过计算各方案获得特定排名的可信度因子,以及反映决策者风险偏好的整体排名可信度因子,得到各方案排序.实例分析验证了方法的有效性.
关键词:群决策;随机偏好信息;贝叶斯理论;蒙特卡洛模拟;