【正文】 常用準則 (UsualELECTREⅠ 法求解多屬性決策主要問題包括兩個部分，一是構(gòu)造級別高于關系，二是利用所構(gòu)造的級別高于關系對方案集中的方案進行排序。?且 x0Oxk定義 若 若 xi的第 j個屬性值優(yōu)于 xk的第 j個屬性值記作(xixk)j， xk的第 j個屬性值優(yōu)于 xi的第 j個屬性值記作 (xixk)j， xi與 xk的第 j個屬性值無差異或不可比記作 對指向圖，可以設 從 xi發(fā)出的有向弧為 ri條，指向 xi的有向弧有 qi條 ，則排隊指示值 : 1. 方案優(yōu)先關系的表述它借助多屬性問題的 理想解 和 負理想解 給方案集 X中各方案排序。關于這六個屬性的重要性，有關部門設定的屬性重要性矩陣 A為：① ② ③ ④ ⑤ ⑥① 1 1 1 4 1 1/2② 1 1 2 4 1 1/2③ 1 1/2 1 5 3 1/2④ 1/4 1/4 1/5 1 1/3 1/3⑤ 1 1 1/3 3 1 1⑥ 2 2 2 3 1 1權(quán)重的本征向量 屬性值的 AHP法 三個候選人分別記作 X、 Y、 Z；設在各屬性下比較的結(jié)果（稱為比較矩陣）如下。w3=w3*x3Order 人均專著y1生師比y2科研經(jīng)費y3逾期畢業(yè)率y41 66762 35553 82234 94545 605步驟 2:加權(quán)規(guī)范陣 元素為 0的個數(shù)記為 qi類似地，把 xi～ xk的各目標的權(quán)相加，記作w(xi~若 計算方案 xi的總體優(yōu)劣的排隊指標值給定方案集 X， xi， xk∈ X，給定決策人的偏好次序和屬性矩陣 {yij}，當人們有理由相信 xi?xk，則稱 xi的級別高于 xk， n 2．設 w1=2w2，用 TOPSIS法求解例 。 :需要注意的是，級別高于關系是建立在決策人愿望承擔因承認 xi?xk所產(chǎn)生的風險的基礎上的。在方案數(shù)較小時，方案之間出現(xiàn)平局的可能性較大。第四步 ?但是它們都不如指向圖直觀，也不如 01矩陣便于運算。(升 /百公里 )y2(w2=)舒適度y3(w3=)x1 6x2 4x3 8x4 7步驟 3:理想解與負理想解n x*=[, , ]n x0=[, , ]步驟 4:距離計算與排序方案排序 :x2x3x4x1(升 /百公里 )y2w2=(1w3 )/2舒適度y3w3綜合評價值(Ci)x1 0 0 w3x2 0 *w3x3 *w3x4 *w3權(quán)的靈敏度分析結(jié)果C1C2C3C4 TOPSIS法TOPSIS是 逼近理想解的排序方法 （ Technique(升 /百公里 )y2(w2=)舒適度y3(w3=)綜合評價值(Ci)x1 0 0 x2 0 x3 x4 方案排序： x2w1*+w1=w1*/=:n(2)計算 λmax 的值n(3) 與 臨界值 屬性的最大本征值屬性值的調(diào)整調(diào)整前 調(diào)整后結(jié)果 權(quán)的靈敏度分析n 靈