基于模拟退火改进的近邻传播聚类在群决策中的应用

张煜; 王磊; 俞璐; 马昊; 郁楠

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基于模拟退火改进的近邻传播聚类在群决策中的应用

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多属性群体决策中,因决策问题复杂、群体成员众多难以形成一致的决策,对群体成员进行聚类形成子群体以减少群体集结复杂度,这是群体决策的重要基础。通过聚类算法提高群决策的效率与质量,首先,结合皮尔逊相关系数和切比雪夫距离定义了新的相似性度量;其次,利用模拟退火算法的参数全局寻优特性改进近邻传播算法;最后,通过实例应用与对比分析,说明新的相似性度量的优势并展示了改进算法的有效性和稳定性。

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来源
《计算机时代》 |2022年第10期|45-50|共6页
作者
张煜; 王磊; 俞璐; 马昊; 郁楠;
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作者单位

陆军工程大学通信工程学院;

解放军31121部队;

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正文语种 chi
中图分类 TP311.52;
关键词
群体决策; 偏好聚类; 相似性度量; 近邻传播; 模拟退火;

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