王婷娜

摘要：針對判斷矩陣專家賦權研究多使用硬性聚類以及類間權重值可能出現(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方法。該方法首先利用模糊C均值聚類對專家所給出的排序向量進行分類，然后根據(jù)聚類結果計算出各專家的類間權重和類內(nèi)權重，從而集結為屬性權重。在類間權重確定過程中，引入類間距離權重，給出一種新的類間權重計算方法。文末給出的算例表明，所提出的方法是可行、有效的。

關鍵詞：專家賦權；模糊C均值聚類；類間距離權重；群決策

一、引言

隨著社會的發(fā)展，決策問題變得越來越復雜，僅僅依靠單個決策者做出有效的決策越來越困難。為了提高決策的有效性、準確性和客觀性，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，其中屬性權重的確定是多屬性群決策研究中的一個重要內(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賦權[1-5]，判斷矩陣的一致性越好，專家的權重就越大；第二類是利用系統(tǒng)聚類的思想對專家先分類、再賦權[6-13]，同一類中專家越多，此類專家的權重就越大?？偟膩碚f，上述方法在專家賦權上取得了較好的效果，但是仍存在以下問題：（1）以往研究中的聚類分析都是關于硬性聚類，極少考慮模糊聚類的情況；（2）在類間權重確定時，專家數(shù)目相同的類別往往被賦予相同的類間權重，無法區(qū)分類間信息的差異。

針對上述問題，提出了基于模糊C均值聚類和距離的專家賦權方法，采用模糊C均值聚類進行聚類分析，并在計算過程中，對類間權重確定方法進行改進，最后通過算例說明了該方法的有效性。

五、結語

根據(jù)對現(xiàn)有的專家賦權的分析，提出了一種基于模糊聚類和距離的專家聚類賦權方法，對專家聚類賦權進行了改進，提高了多屬性群決策時專家聚類賦權的合理性。

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