李静
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 供职机构：江南大学商学院更多>>
- 发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家自然科学基金浙江省高校人文社科重点研究基地项目更多>>
- 相关领域：社会学经济管理理学更多>>
- 基于Steiner点的非确定语言信息群决策方法研究被引量：2
- 2018年
- 本文针对不确定语言信息的群决策问题,提出了一种解决多粒度不确定二元语义语言信息集结与决策的新方法。首先,根据各专家不确定语言短语决策信息,通过相关转化规则,量化为与其对应的二元语义区间数,并将其端点映射到二维坐标系中。其次,运用植物模拟生长算法(PGSA)求出各区间数端点坐标的加权Steiner点(专家群体最优结集点,即群体共识点)。其后,再由最优集结点,给出专家最优集结判断矩阵。从而,可以对决策方案的进行排序,以便给出最优群体决策方案。为了验证此方法的合理性和有效性,本文选择了两个其他学者的研究算例,对其进行了平行的算例研究。最终得到了与其相同的研究结果。
- 李磊宗梦婷李静
- 关键词：群决策二元语义模拟植物生长算法
- 三端点区间数的判断矩阵分解及基于Fermat的算法集结研究被引量：1
- 2015年
- 在三端点区间数已有研究的基础上,有效的将三端点区间数判断矩阵分解再集结从而转化为最优两端点判断矩阵.建立集结区间数信息的非线性规划模型,通过植物模拟生长算法进行三端点区间数判断矩阵的最优集结区间的合成,在保持最有可能点的基础上(数学模型推导证明费马点将最有可能点包含在内)有效将三端点区间数进行集结,然后运用投影理论进行方案排序.算例结果表明,模拟植物生长算法不仅计算简单、灵活,而且弥补了原两端点区间数取值范围过大、重心不明确的缺陷,同时简化了三端点区间数权重排序问题,显示出人工智能算法在信息集结方面的优越性.
- 李磊李静
- 关键词：非线性模型
- 专家判断矩阵集结的一种最优方法被引量：6
- 2016年
- 针对AHP法中群体专家判断矩阵的集结问题,将专家判断矩阵中的互反元素映射为相对应的平面点集。运用植物模拟生长算法(PGSA),找出该点集的广义Fermat点,即反映各专家偏好的最优群体集结点。在一致性检验的前提下,得到各专家的集结矩阵。通过与文献[10]、[14]的实例进行对比分析,验证了该方法的有效性和合理性。
- 李磊李静李彤
- 关键词：AHP法群决策
