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基于信息熵和Dempster-Shafer证据理论的不完全成对比较的排序程序
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上传时间: 2021-03-16
详细说明：作为发现排名偏好的一种方式，决策已被用于各个领域。 然而，由于小组决策的不确定性，如何通过不完全的成对比较对备选方案进行排名已成为一个悬而未决的问题。 本文提出了一种改进的方法，使用Dempster-Shafer证据理论和信息熵通过不完全的成对比较来对备选方案进行排名。 首先，考虑到所选偏好的概率分配，讨论了每个组的替代方案的比较。 实验证明，数据本身的信息熵可以客观地确定各组选择的不同权重。 小组决策环境中的数值例子被用来测试该方法的有效性。 此外，在结论部分简要分析了排名机制的差异。
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