A discrete consensus support model for multiple attribute group decision making
A discrete consensus support model for multiple attribute group decision making
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多属性群决策的离散共识支持模型
DOI：
10.1016/j.knosys.2011.05.007
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发表时间：
2011-12
影响因子：
8.8
通讯作者：
Wu, Zhibin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xu, Jiuping;Wu, Zhibin
在多属性群体决策（MAGDM）中，在应用选择过程之前，最好是一组专家在他们的意见中达到高度共识。在本文中，我们提出一个离散模型来支持MAGDM问题的共识达成过程。首先，提供了一组论点的共识方案，其基本思想是收紧专家之间的意见范围。在此基础上，提出了一种收敛算法，以专制地引导专家达到预定的共识水平。在选择过程中，采用偏差最大化法确定属性权重。然后，通过简单的加性加权法从群决策矩阵中得到最佳方案的选择。最后通过一个算例说明了该模型的应用和有效性。
In multiple attribute group decision making (MAGDM), it is preferable that the set of experts reach a high degree of consensus amongst their opinions before applying a selection process. In this paper, we present a discrete model to support the consensus reaching process for MAGDM problems. Firstly, a consensus scheme for a set of arguments is provided, where the basic idea is to tighten the range of opinions amongst experts. Based on the well-defined scheme, a convergent algorithm is presented to autocratically guide experts to reach a predefined consensus level. In the selection process, the maximizing deviation method is applied to determine the attribute weights. Then, the choice of the best alternative(s) from the group decision matrix is obtained by the simple additive weighting method. Finally, one example is presented to show the application and effectiveness of the proposed model.
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影响因子：
3.9
作者：
J. Kacprzyk;M. Fedrizzi;H. Nurmi
通讯作者：
J. Kacprzyk;M. Fedrizzi;H. Nurmi
DOI：
10.1016/j.knosys.2010.03.008
发表时间：
2010-08
期刊：
Knowl. Based Syst.
影响因子：
--
作者：
L. MajidZerafatAngiz;Ali Emrouznejad;A. Mustafa;A. S. Al-Eraqi
通讯作者：
L. MajidZerafatAngiz;Ali Emrouznejad;A. Mustafa;A. S. Al-Eraqi
DOI：
10.1016/j.eswa.2009.11.042
发表时间：
2010-05
期刊：
Expert Syst. Appl.
影响因子：
--
作者：
Eugene D. Hahn
通讯作者：
Eugene D. Hahn
DOI：
10.1142/s0218488510006647
发表时间：
2010-08-01
影响因子：
1.5
作者：
Kacprzyk, Janusz;Zadrozny, Slawomir;Ras, Zbigniew W.
通讯作者：
Ras, Zbigniew W.
基于群体共识的多归因群体决策分析证据推理方法
影响因子：
6.4
作者：
Fu, Chao;Yang, Shan-Lin
通讯作者：
Yang, Shan-Lin