多準(zhǔn)則決策清華大學(xué)姜啟源-wenkub
2023-03-02 17:35:15 本頁面
【正文】 ?mi ijijijddr111歸一化 ijiijijddr1max1?最大化 費用型屬性值單調(diào)減 注意非單調(diào)性屬性的標(biāo)準(zhǔn)化處理 ijijiddmin? 3．屬性權(quán)重 X1, X2, … , Xn的權(quán)重 Tnw ),( 21 ??， ???njjw11屬性權(quán)重的獲取 ? 層次分析法：用 成對比較矩陣解出特征向量 偏于主觀 ? 根據(jù)決策目標(biāo)通過經(jīng)驗、調(diào)查等先驗地給出 ? 信息熵法 (借用信息論中熵的概念 ) 偏于客觀 熵 ~ 信息論中衡量 不確定性 的指標(biāo)， 信息量 的 (概率 )分布 越趨于一致，不確定性越大 . 將歸一化決策矩陣 R列向量 ~ A1,… , Am對 Xj的 屬性值 )1(,121 ???miijmjjj rrrr ?視為信息量的分布 mkrrkEmiijijj ln1,ln1??? ??A1,… , Am對屬性 Xj的熵為 rij越一致 , Ej越接近 1 jj EF ?? 1定義 Xj對于方案的 區(qū)分度 10 ?? jE???njjjjFFw1可用 rij的均方差或極差代替 Fj 屬性權(quán)重 ? 信息熵法 ?????????????????R][ ??E ][ ??F例 1)/1,/1(),( 1 ?? jmjj Emmrr 時?? 0),0,1,0,0(),( 1 jmjj rr 時??不易區(qū)分 方案優(yōu)劣 以上方法的綜合 記偏于主觀與偏于客觀的方法得到的權(quán)重分別為 ,),( )1()1(2)1(1)1( Tnw ?? Tnw ),( )2()2(2)2(1)2( ??, ?????njjjjjjwwwww1)2()1()2()1()( ??????njjjjjjwwwww1)2()1()2()1()(????Tnw ),( 21 ??綜合權(quán)重 α,β根據(jù)決策者對 w(1), w(2)的偏好程度進(jìn)行調(diào)節(jié) 或 各種方法的詳細(xì)步驟參看： Hwang . and Yoon K. Multiple Attribute Decision Making—— Methods and Applications . Berlin/Heidelberg/New York SpringerVerlag ,1981 4．綜合方法 由決策矩陣與屬性權(quán)重得到最終決策 徐玖平，吳巍編著 多屬性決策的理論與方法 . 北京 清華大學(xué)出版社 2023 粗糙 模糊 確定 隨機(jī) 4．綜合方法 由決策矩陣與屬性權(quán)重得到最終決策 按照決策者掌握的 屬性信息量 的多少將方法分類 ? 沒有任何屬性信息 占優(yōu)法 最大最小法 ? 給定各屬性的最低水平 合取法 析取法 ? 已知各屬性權(quán)重的順序 字典序法 排列法 ? 已知各屬性權(quán)重的數(shù)值 簡單加權(quán)和法 加權(quán)積法 線性分配法 接近理想解的排序法 刪除選擇法 1. 簡單加權(quán)和法（ SAW, Simple Additive Weighting ） ???????njjijnjiji miwrvv11,2,1, ?? 隱含假設(shè)：屬性相互獨立，各屬性值對整體評價的影響可以疊加，因而各個屬性具有互補(bǔ)性 . nmijrR ?? )( Tnw ),( 21 ?? 方案 Ai 對 n個屬性的綜合取值為 ? 對決策矩陣采用不同的標(biāo)準(zhǔn)化方法（歸一化、最大化），得到的結(jié)果會有差別 . TmvvvRwv),(,1 ???或 2. 加權(quán)積法（ WP, Weighted Product ） ????nj
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