基于案例信息的多准则群决策分类方法

针对多准则分类问题中决策者难以提供分类模型参数以及多人参与决策的复杂性,给出了基于案例信息的多准则群决策分类方法.该方法首先根据效用函数分类模型的基本性质定义了案例信息的一致性,根据决策者的不同决策权重定义了案例信息的可信度.然后,建立整数规划模型从各决策者的案例信息中挑选出可信度最大的一致案例信息,并利用该信息和一致性条件对所有待评价方案分类.在分类过程中,直接利用案例信息分类,不需要设置分类边界参数.最后,通过一个MBA项目分类的实例说明了方法的可行性与合理性.