摘要:研究利用BP人工神经网络解决多属性决策问题。根据价值函数的存在定扩展多属性决策问题的价值函数,利用一个3层BP网络任意逼迫多属性决策问题的价值函数,从问题本身抽取学习样本训练BP网络,构造该问题的价值函数,利用训练后的BP
神经网络作为多属性决策问题的价值函数计算各方案的价值。实现了多属性决策问题的自动化,计算结果与用传统工具的计算结果基本一致,并且满足Pareto最优准则。
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