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基于最小二乘支持向量机的多属性决策张弓长 郭 烨 曹 潇 杜 喆


  摘 要:分析多属性决策问题, 提出了基于最小二乘支持向量机的多属性决策方法。该方法从决策问题本身出发,构造学习样本,再通过最小二乘支持向量机拟合出多属性效用函数,从而实现对方案的排序。该模型与支持向量机相比,参数少,算法简单、可靠。最后通过算例表明方法的可行性与有效性。

  关键词:多属性决策; 最小二乘支持向量机; 效用函数

  中图分类号:tp181; c934 文献标志码:a

   文章编号:10013695(2008)09274602

  multiple attribute decision making based on least square support vector machine

  zhang gongchang1, guo ye2, cao xiao1, du zhe3

  (1.center of economical research, northwestern polytechnical university, xi’an 710072, china; 2.college of information technology, luoyang normal university, luoyang henan 471022, china; 3.dept.of applied mathematics, xidian university, xi’an 710071, china)

  abstract:by analyzing multiple attribute decision making(madm) problem, the paper proposed a method for solving madm based on least square support vector machine. it extracted learning samples from the madm problem, estimated the multiple attribute utility function via lssvm,and then selected the most desirable alternative. the proposed method has less number of parameter and is simple and reliable, comparing with svm. in the end, an example demonstrates the method is feasible and availability.

  key words:multiple attribute decision making; least square support vector machine(lssvm); utility function

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