基于多目标决策的专家遴选算法的研究

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随着我国科学技术的持续发展和综合国力的增强,国家每年投入大量的经费支持科学研究工作,同时也形成了许多科研成果,如何科学遴选出合适项目进行支持和科研成果进行正确地认定是科技评价管理工作的核心内容,关乎国家科技发展方向。为实现科技评价工作的客观、公平和公正,论文就科技评价工作中核心问题-专家遴选问题开展了深入研究,建立基于多目标决策方法的专家遴选模型。论文研究提出了一种基于层次分析法的主观权重多目标决策方法和一种基于熵权法的客观权重多目标决策方法以求解专家遴选问题。基于层次分析法的主观权重多目标决策方法的专家遴选算法模型在专家的评价指标体系上建立专家遴选的指标层次结构,通过专家各个指标之间的关系建立判断矩阵,利用层次单排序和层次总排序求解各个指标的权系数,通过加权对专家进行排序以遴选合适的专家;基于熵权法的客观权重多目标决策方法的专家遴选算法模型在通过专家的评价指标体系对专家的指标数值矩阵进行标准化得到决策矩阵,在决策矩阵的基础上计算各个指标的熵,利用各个指标的熵计算每个指标的熵权,通过这个熵权对专家的标准指标值求解加权和,对专家的综合评价值进行求和排序,按顺序遴选出评审中合适的专家。通过实验表明,基于层次分析法的主观权重多目标决策方法和基于熵权法的客观权重多目标决策方法各有优势,主观权重分析法的可以根据项目的需要来对各个指标设置权重来提高这个指标在遴选中产生的作用,客观权重分析法可以减少人工的干预,适用于大型项目和成果的评价场合中遴选专家,两种方法都可以达到遴选出合适专家的目的,只是侧重点不同。
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