多目標(biāo)決策技術(shù)(完整版)
【正文】 ，給出以定量數(shù)字表示的“判斷矩陣”。 即在非絕對(duì)最優(yōu)方案 ， 通常稱為非劣方案 （ 非劣解 ） 或稱有效方案 （ 有效解 ） 中選擇一個(gè)比較滿意的方案 。 即各個(gè)目標(biāo)之間沒有一個(gè)統(tǒng)一的度量標(biāo)準(zhǔn) ， 因而難以直接進(jìn)行比較 。如企業(yè)的投資項(xiàng)目決策，既要考慮生產(chǎn)生命周期、市場(chǎng)需求、創(chuàng)匯能力、凈收益、產(chǎn)品成本等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，又要考慮保護(hù)生態(tài)環(huán)境、促進(jìn)就業(yè)等社會(huì)指標(biāo)。 由于上述特點(diǎn)就使得多目標(biāo)決策比單目標(biāo)決策要困難和復(fù)雜得多 。 一、層次分析法的基本原理 在多目標(biāo)決策問題中，針對(duì)某些目標(biāo)，方案的評(píng)價(jià)結(jié)果往往難以定量化、精確化。 中間層 ：可以包括不止一個(gè)層次 。 為了說明判斷矩陣的構(gòu)造原理 ， 我們先從物體的重量對(duì)比談起 。此時(shí)，便可知其最大特征根 λmax=n所對(duì)應(yīng)的 特征 向量為各元素重要性的權(quán)數(shù)。 如果記 W1=(1/ω1,1/ω2,… ， 1/ωn)T， （ ） 式也可表為矩陣乘積形式： ? ? )(1 1m a x ?????? WAW Tn? 第四步：判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)。 隨機(jī)一致性指標(biāo) RI值 表 階數(shù) 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 8 0 2 4 2 1 5 9 因?yàn)槎A矩陣的完全一致性可以保證 ， 所以 ， 只有三階以上的判斷矩陣才需檢驗(yàn) 。經(jīng)過可行性研究后有三個(gè)方案可供選擇，其基本情況如下表所列，試用層次分析法確定優(yōu)先方案。 B4 C1 C2 C3 C1 C2 C3 1 1/2 1/9 2 1 1/3 9 3 1 w4=(， ， ) λmax= CI= CR=， 滿意 。內(nèi)涵就是概念的內(nèi)容 ， 外延就是概念所指對(duì)象的范圍 、 界限 。對(duì)于某一集合 A， 元素 x要么屬于 A， 要么不屬于 A， 二者必居其一。 象這樣將元素與其隸屬度相對(duì)應(yīng)的集合 ， 就稱為 模糊集合 ， 因?yàn)樵摷蠜]有明確的邊界 。 （ μA(x1)， μA(x2)， ? ， μA(xn)） 也稱為 模糊向量 。 解 ：用 g(xi,xj)表示 xi與 xj相比其美的程度， 0≤ g(xi,xj)≤1 。 通常表示為 U={u1， u2， ? ， um} 其中對(duì)各元素 ui(i=1,2,? ， m)的評(píng)價(jià)通常都具有不同程度的模糊性 。 因此 ， 可 用 每 列 元 素 之和 :Rj= ,(j=1,2,… ， n)來反映所有因素的綜合影響 。 然后把 bj當(dāng)作權(quán)數(shù) ， 計(jì)算各評(píng)語元素的加權(quán)平均值 ， 即： ?????njjnjjj bvb11V 比較各方案的 以其大者為優(yōu)先方案。 模 糊 決 策 表 根據(jù)表中狀態(tài)概率及益損值，可計(jì)算出每個(gè)方案的期望益損值： 方案 D1： EⅠ = 1000+ 800+ 300+ (300)=650（ 萬元） 方案 D2： EⅡ = 800+ 700+ 200+ (200)=327（ 萬元 ） 通過比較可知 ， 執(zhí)行 D1方案可期望多獲利 323萬元 。 2023年 3月 9日星期四 下午 5時(shí) 14分 28秒 17:14: 1比不了得就不比，得不到的就不要。 17:14:2817:14:2817:14Thursday, March 9, 2023 1不知香積寺，數(shù)里入云峰。 17:14:2817:14:2817:143/9/2023 5:14:28 PM 1越是沒有本領(lǐng)的就越加自命不凡。 下午 5時(shí) 14分 28秒 下午 5時(shí) 14分 17:14: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感 謝 您 的 下 載 觀 看 專家告訴 。 17:14:2817:14:2817:14Thursday, March 9, 2023 1知人者智，自知者明。 2023年 3月 9日星期四 下午 5時(shí) 14分 28秒 17:14: 1楚塞三湘接，荊門九派通。 2023年 3月 下午 5時(shí) 14分 :14March 9, 2023 1行動(dòng)出成果，工作出財(cái)富。 銷 售 狀 態(tài) 產(chǎn) 品 評(píng) 價(jià) v1（ 很好） v2（ 好） v3（ 一般） v4（ 差） 狀態(tài)概率 D1 D2 益損值 （萬元） D1 1000 800 300 300 D2 800 700 200 200 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 ⒊期望值法 將評(píng)判結(jié)果 B作歸一化處理 ， 然后將 bj視為處于狀態(tài) vj的概率 ， 結(jié)合各方案在各狀態(tài)下的益損值 ， 用期望值法進(jìn)行決策 。 于是建立綜合評(píng)判模型： B=W?R 其中 W=(ω 1,ω 2,? ， ω m)為一模糊向量 。 ㈡ 建立綜合評(píng)判的評(píng)語集 V 評(píng)價(jià)集是評(píng)判者對(duì)評(píng)判對(duì)象可能作出的各種評(píng)價(jià)語言所組成的集合 。 在模糊決策中會(huì)用到模糊矩陣的合成運(yùn)算 ， 因此 ， 我們先介紹一下模糊矩陣的合成運(yùn)算法則 。 實(shí)踐中隸屬函數(shù)的確定方法很多 ， 沒有統(tǒng)一模式 ， 允許有一定程度的主觀判斷 。 下面給出模糊集合和隸屬函數(shù)的定義： 定義 用 X表示所討論的某類對(duì)象的集合 ， 稱之為 論域 ， 由映射 μA： X→[ 0， 1] x → μA(x)， Xx? 所刻劃的集合稱為論域 X上的一個(gè)模糊子集 A， μA(x)稱為定義在 X上的 隸屬函數(shù) ， 對(duì)于給定的 x∈ X， μA(x)的取值稱為 x對(duì)于模糊集合 A的 隸屬度 。這一特征可用下述函數(shù)來描述： ??? ??? Ax AxxC A ,0 ,1)( CA(x)稱為集合 A的特征函數(shù)。 然而 ， 在現(xiàn)實(shí)世界中 ， 并不是所有的概念都有明確的內(nèi)涵和外延 。 167。 對(duì)于目標(biāo)層，把準(zhǔn)則層的四項(xiàng)指標(biāo)兩兩比較： B1不如 B2重要，比B3略重要，比 B4稍微重要； B2比 B3稍微重要，比 B4明顯重要； B3比 B4稍微重要。 解 ：⑴計(jì)算 A中各行所有元素的幾何平均值 ： ?????????12/15/1213/1531A, ????m , 312 ????m 21513 ??m ⑵歸一化： , 111 ????i imm? , ??? ??? ⑶計(jì)算最大特征根 : ????????????????????????????????12/15/1213/1531AW ⑷一致性檢驗(yàn)： 002 3004 max ?? ??? ?? n n? ) (31)(31max????? ??i iin ??
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1