多屬性決策問題分析-全文預(yù)覽
【正文】 ≥1且 219。 x’Sx” 或 ( x’)≥ () 且Sx” 222。 ii,理由：同基于相對位置的方案排隊法：()給定方案集X , x’, x”∈X ,當(dāng)且僅當(dāng)X中存在,…,。 TOPSIS法 步驟一. 用向量規(guī)法求得規(guī)范決策矩陣Z = 步驟二. 構(gòu)成加權(quán)規(guī)范陣X = 三、確定權(quán)的常用方法1. 最小平方誤差法 見教材第174頁. 與主觀慨率中的方法類似.2. 本征向量法 / / … / / / … / Aw = … … … … … … … … / / … / = nw即 (A nI) w = 0 如A的估計不夠準(zhǔn)確, 則A中元素的小的攝動意味本征值的攝動,從而 Aw = w 由此可求得w .四、層次分析法AHP1. 。因此，使用加權(quán)和法要十分小心。事實上，這些假設(shè)往往都不成立。 j=1, …, n.②確定各指標(biāo)的權(quán)系數(shù) j=1, …, n.③根據(jù)指標(biāo) 的大小排出方案i(i=1,…, m)的優(yōu)劣
加權(quán)和法，包括評分打點，由于其簡單、明了(直觀)，是人們最經(jīng)常使用的多目標(biāo)評價方法。 加權(quán)和法一、引言多目標(biāo)決策的特點: 目標(biāo)間的矛盾性, 各屬性值不可公度.這二難點不可公度雖可通過屬性矩陣的規(guī)范化得到部分解決, 但前述規(guī)范化過程不能反映目標(biāo)的重要性權(quán)：目標(biāo)重要性的度量, 即衡量目標(biāo)重要性的手段.權(quán)的三重含義: ① 決策人對目標(biāo)的重視程度。 ji 生師比15273104452 (4)向量規(guī)范化 ()特點：規(guī)范化后，各方案的同一屬性值的平方和為1；無論成本型或效益型，從屬性值的大小上無法分辨。原屬性值表中不同指標(biāo)的屬性值的數(shù)值大小差別很大，如總經(jīng)費即使以萬元為單位，其數(shù)量級往往在千()、萬()間，而生均在學(xué)期間發(fā)表的論文、專著的數(shù)量、生均獲獎成果的數(shù)量級在個位()或小數(shù)()之間，為了直觀，更為了便于采用各種多目標(biāo)評估方法進(jìn)行比較，需要把屬性值表中的數(shù)值歸一化，即把表中數(shù)均變換到［0，1］區(qū)間上。多目標(biāo)評估的困難之一是指標(biāo)間不可公度，即在屬性值表中的每一列數(shù)具有不同的單位(量綱)。另有一些指標(biāo)的屬性值既非效益型又非成本型。11 / 12第十章 多屬性決策問題(Multiattribute Decisionmaking Problem)即: 有限方案多目標(biāo)決策問題 主要參考文獻(xiàn): 68， 112， 152167。有些指標(biāo)的屬性值越大越好，如科研成果數(shù)、科研經(jīng)費等是效益型；有些指標(biāo)的值越小越好，稱作成本型。其次是非量綱化?！ 〉谌菤w一化。(1)線性變換效益型屬性： = / (101) 變換后的屬性值最差不為0，最佳為1成本型屬性 = 1 / (102) 變換后的屬性值最佳不為1，最差為0 或 ’ =
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