[发明专利]一种基于多属性决策的复杂网络节点重要度综合评价方法

摘要

本发明提出了一种基于多属性决策的复杂网络节点重要度综合评价方法，利用网络中单个节点的度中心性、介数中心性、接近中心性、结构洞等多个指标作为该节点重要性评价的多个属性进行综合计算，从而确定节点在网络中的重要程度。由于采用了基于多属性决策的节点重要性综合评价方法，得到了准确的节点重要性排序，克服了现有发明中利用单一指标评价复杂网络中节点重要性的不足。利用本发明对“风筝网络”、“ARPA网络”、“科研合作网络”的计算结果表明，本发明不仅可以针对不同类型的复杂网络节点进行其重要性的综合计算，而且可以选择多个不同的节点重要性评价指标进行综合评价，具有很好的扩展性。

主权项

1.一种基于多属性决策的复杂网络节点重要度综合评价方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：确定复杂网络N个节点中每个节点的决策方案，形成决策方案集合为：A＝{A₁，…，A_i，…，A_N}，其中A_i表示第i个节点对应的决策方案；确定评价每个节点重要度的指标属性集合为S＝{S₁，...，S_m}；构建决策矩阵X：其中A_i(S_j)为第i个节点的第j个指标属性值，i＝1，...，N，j＝1，...，m；步骤2：按照下式对决策矩阵X进行标准化处理：其中A_i(S_j)^max＝max{A_i(S_j)|1≤i≤N}，A_i(S_j)^min＝min{A_i(S_j)|1≤i≤N}，所述效益型指标为指标值属性越高，重要度越大的指标，成本型指标为指标值属性越高，重要度越小的指标；得到标准化后的决策矩阵为R＝(r_ij)_N×m；步骤3：采用层次分析法确定每个指标的权重，其中第j个指标的权重为w_j，j＝1，...，m，∑w_j＝1；步骤4：由步骤2得到的决策矩阵R＝(r_ij)_N×m和步骤3得到的各指标权重，构建加权规范化矩阵Y：根据矩阵Y确定正理想决策方案A⁺和负理想决策方案A^-：A+={maxi∈Lyi1,...,maxi∈Lyim}={y1max,...,ymmax}]]>A-={mini∈Lyi1,...,mini∈Lyim}={y1min,...,ymmin}]]>其中L＝{1，...，N}；计算每个决策方案A_i到正理想方案A⁺和负理想方案A^-的距离：Di+=[Σj=1m(yij-yjmax)2]1/2,]]>(i＝1，...，N；j＝1，...，m)Di-=[Σj=1m(yij-yjmin)2]1/2,]]>(i＝1，...，N；j＝1，...，m)计算每个决策方案A_i到理想方案的贴近度Z_i：Zi=Di-/(Di-+Di+),]]>0≤Z_i≤1，i＝1，...，N将每个决策方案到理想方案的贴近度Z_i按从大到小进行排序，贴近度越大，则对应节点在网络中的重要程度越高。