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针对群体评价中共识集结的相关问题,从仿真的视角讨论了评价信息随机化的群体共识聚合求解方法。首先,面向实数类型的评价信息,将精确性的数据给予一定的宽松性处理,进一步结合正态分布的3σ原则,利用随机模拟的方式集结出带有概率特征的可能性排序;其次,面向区间数类型的评价信息,整合出各子区间发生概率不同的区间数评价信息,在充分随机模拟的情况下,给出了带有优胜概率特征的可能性排序。最后,通过相应的算例进行求解分析,说明了该方法的可行性和有效性。基于群体共识视角,针对实数和区间数两种类型的评价信息,分别进行相应的随机化处理,并为进一步探索区间数的分布形式提供了一种新的研究思路。 相似文献
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针对综合评价中的异常值现象,讨论了原始数据中是否存在异常值、若存在异常值该如何识别异常值以及对含有异常值的评价数据如何进行无量纲化处理三个问题。关于异常值的判断与识别,给出了以“中位数”为参考点,通过比较排序后两端数据偏离中位数的距离的处理思路。对含有异常值的评价数据的无量纲化处理问题,基于常用的“极值处理法”,通过分别指定异常值和非异常值无量纲化取值区间的方式,提出了一种分段的无量纲化处理方法。最后,通过与已有文献异常值识别及无量纲化处理结果的对比分析,验证了本文方法的有效性,发现本文给出的方法能够实现对异常值的适度筛选,且能够提升无量纲化数据分布均衡性。 相似文献
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针对具有激励特征的动态综合评价问题,在分层规则和激励导向的基础上,提出一种具有识别功能的时序增益激励赋权方法。首先根据各被评价对象在各指标上的整体增益速度的趋势和状态,遵照分层规则对评价指标识别并分层;然后将整体增益速度的趋势和状态“积”性集结得到相应的激励量,并根据激励导向以组合赋权的方式确定指标权重。最后,通过中国31个省域的科技发展水平实证分析对方法的应用过程进行了说明。该赋权方法从激励的视角充分考虑了被评价对象在各指标上的发展趋势和发展潜力,据此,被评价对象可判断自身优势和不足,决策者也可统筹把握被评价对象整体发展情况,实现精准引导、统筹兼顾和公平激励。 相似文献
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针对类似于“球队实力”比较的评价问题,通常很难以一次的比赛给出绝对的评价结论,提出了随机模拟型的综合评价模式。即通过参数设置的方式,可将传统评价模式转化为随机模式,求解得到方案之间优劣关系比较的可能性排序结论。可能性排序结论是对绝对形式评价结论的拓展。首先,对随机模拟型评价模式进行了介绍;然后,分析了传统评价方法向随机模拟型评价模式转化的一般思路;在此基础上,基于“在提升排序链出现的可能性基础上,进一步保证排序链的稳定性”的规则,给出了求解可能性排序结论的两种方法。最后,通过算例对随机模拟型评价模式的应用进行了说明,并将其与绝对形式评价结论进行了比较。该评价模式是对传统评价模式的拓展,可进一步拓宽综合评价理论的实际应用范围。 相似文献
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主观自主式评价的序优化模型及赋权策略仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了“主观自主式评价”的新问题,即研究如何将被评价对象作为评价人参与评价的问题,并着重分析了“个人独裁”(即完全自利)条件下被评价对象的赋权行为。本文提出“序优化目标”及“序-值优化目标”的假设,即强调或优先强调被评价对象的相对优势,较传统突出绝对优势的“值优化目标”更能贴近人的自利心理,根据假设构建了完全理性下的评价模型。此外,对有限理性下的个人赋权策略进行了归纳,给出了策略优劣对比的仿真算法,并进行了仿真分析。上述研究结论将为“主观自主式评价”问题的进一步研究奠定基础。 相似文献
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