基于证据推理的信息不完全的多准则分类方法 (2005年)

针对准则权系数信息不完全确定且有训练集的多准则分类决策问题，提出一种基于证据推理方法。该方法首先通过证据推理算法将准则值集成，得到集成效用值，在考虑训练集的基础上，结合不完全确定的准则权系数信息建立非线性规划模型。通过遗传算法求解该模型得到准则权系数和分类效用阈值，进而求出方案的效用值，并通过与每一分类的效用阈值比较，得到整个方案集的分类。最后实例说明该方法的有效性和可行性。