基于模拟退火改进的近邻传播聚类在群决策中的应用

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摘 要： 多属性群体决策中，因决策问题复杂、群体成员众多难以形成一致的决策，对群体成员进行聚类形成子群体以减少群体集结复杂度，这是群体决策的重要基础。通过聚类算法提高群决策的效率与质量，首先，结合皮尔逊相关系数和切比雪夫距离定义了新的相似性度量;其次，利用模拟退火算法的参数全局寻优特性改进近邻传播算法;最后，通过实例应用与对比分析，说明新的相似性度量的优势并展示了改进算法的有效性和稳定性。（剩余5493字）

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