最小化序数偏好距离的多属性群决策

针对所有决策者均给出每个属性下备选方案的排序向量的决策问题, 提出一种排序距离极小化方 法。先定义排序向量的距离测度函数, 并证明其符合Cook-Seiford 条件; 再以方案的群体排序与各个体排序的加 权距离最小为目标建立非线性整数规划模型, 求得决策群体对方案在每个属性下的排序; 类似地, 将方案的综合 排序与其在每个属性下的排序的加权距离最小化, 解得方案的最终排序结果。供应商选择算例及结果讨论表明 该方法的有效性。该方法将Cook-Seiford 函数扩展到多属性群决策, 可较好地避免排序结果的非唯一性。