多屬性決策分析方法概述-全文預(yù)覽
【正文】 ???????房 子 房 子 房 子房 子房 子房 子1 1 / 3 41 / 3 1 71 / 4 1 / 7 1A B CABC房 子 房 子 房 子房 子房 子房 子在結(jié)構(gòu)布局設(shè)施下三房子構(gòu)成的判斷矩陣為： 在房子單價(jià)下三房子構(gòu)成的判斷矩陣為： 。對(duì)此， AHP采用一個(gè)數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量 A的不一致程度。針對(duì)準(zhǔn)則 C，決策者比較兩個(gè)元素 Ui和 Uj那一個(gè)更重要，重要程度如何，并按表 定義的比例標(biāo)度對(duì)重要性程度賦值，形成判斷矩陣 ，其中就是元素 Ui與 Uj相對(duì)于準(zhǔn)則 C的重要性比例標(biāo)度。下一步是要確定各層次元素的權(quán)重。某顧客要購(gòu)買(mǎi)一套新房，初步調(diào)查后確定三套候選房子 A， B， C，問(wèn)題是如何在這三套房里選擇滿意的房子。 因?yàn)橹涞脑剡^(guò)多會(huì)給兩兩比較帶來(lái)困難 。在這個(gè)模型下，復(fù)雜問(wèn)題被分解為元素的組成部分，這些元素又按其屬性及關(guān)系形成若干層次，上一層次的元素作為準(zhǔn)則對(duì)下一層次的有關(guān)元素起支配作用。 該方法力求避開(kāi)復(fù)雜的數(shù)學(xué)建模方法進(jìn)行復(fù)雜問(wèn)題的決策，其原理是將復(fù)雜的問(wèn)題逐層分解為若干元素，組成一個(gè)相互關(guān)聯(lián)和具有隸屬關(guān)系的層次結(jié)構(gòu)模型，對(duì)各元素進(jìn)行判斷，以獲得各元素的重要性。 三個(gè)科研成果的有關(guān)情況表 27 設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)集合： U＝｛科技水平，實(shí)現(xiàn)可能性，經(jīng)濟(jì)效益｝ 評(píng)語(yǔ)集合： V＝｛高，中，低｝ 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)系數(shù)向量： A＝（ ， ， ） 28 專(zhuān)家評(píng)價(jià)結(jié)果表 29 由上表，可得甲、乙、丙三個(gè)項(xiàng)目各自的評(píng)價(jià)矩陣 P、Q、 R： ???????????P???????????001Q???????????001R30 求得： )(1 ，?? APB )(2 ，?? AQB )..(R3 ，A歸一化后得： )(39。 各方案的相對(duì)貼近度為 =， =， =， =， 用理想解法各方案的排序結(jié)果是 *1S *2S *3S *4S1?2? 3??*1C*2C*3C*4C 1 3 4 2a a a a20 第二節(jié) 模糊綜合評(píng)價(jià)方法 對(duì)方案、人才、成果的評(píng)價(jià)，人們的考慮的因素很多，而且有些描述很難給出確切的表達(dá)，這時(shí)可采用模糊評(píng)價(jià)方法。 **1 1 2 2 1 1 2 21111m a x { } , m a x { } , m in { } , m in { }i i i ii m i mi m i mx x x x x x x x??? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?17 確定了理想解和負(fù)理想解，還需確定一種測(cè)度方法，表示各方案目標(biāo)值靠近理想解和遠(yuǎn)離理想解的程度。 ?應(yīng)該注意的是， 線性加權(quán)法對(duì)決策矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化處理，應(yīng)當(dāng)使所有的指標(biāo)正向化。 9 決策矩陣 ? ??????????????? ? 00180 00200 00270 00150 64ijxX10 向量歸一化法。對(duì)定性指標(biāo)作量化處理，常用的方法是將這些指標(biāo)依問(wèn)題性質(zhì)劃分為若干級(jí)別，分別賦以不同的量值。 Xijxnm?21ijij mijixyx???? ?njmi ???? ,1Y01ijy??5 （ 2）線性比例變化法 在 中，對(duì)正向指標(biāo) ，取 ，則 = 對(duì)于逆向指標(biāo)，取 = ， ＝ 稱(chēng)為線性比例標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，經(jīng)過(guò)線性比例變換后，標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)滿足 ，并且正、逆向指標(biāo)均化為正向指標(biāo)，最優(yōu)值為 1，最劣值 0。 ?
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