群决策中随机信息的贝叶斯集结与统计模拟方法

• 作者: 毕文杰 陈晓红
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 地球科学
• 关键词: 群决策 随机偏好信息 贝叶斯理论 蒙特卡洛模拟
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 264-268,273
• 页数: 6页
• 分类号: N945.17
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2009.02.021

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕文杰	中南大学商学院	17	132	8.0	11.0
2	陈晓红	中南大学商学院	461	11481	55.0	85.0