多目標(biāo)決策技術(shù)培訓(xùn)教程-wenkub.com
2025-01-18 15:12 本頁(yè)面
【正文】 三月 214:16 下午 三月 2116:16March 11, 20231業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 16:16:1116:16:1116:16Thursday, March 11, 20231知人者智，自知者明。 4:16:11 下午 4:16 下午 16:16:11三月 21楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 11 三月 20234:16:11 下午 16:16:11三月 211楚塞三湘接，荊門九派通。 16:16:1116:16:1116:163/11/2023 4:16:11 PM1成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的積累。 三月 214:16 下午 三月 2116:16March 11, 20231行動(dòng)出成果，工作出財(cái)富。 16:16:1116:16:1116:16Thursday, March 11, 20231乍見翻疑夢(mèng)，相悲各問(wèn)年。 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(wàn)元）D1 1000 800 300 300D2 800 700 200 200靜夜四無(wú)鄰，荒居舊業(yè)貧。? 對(duì) 方案 D1的 “ 使用 簡(jiǎn) 便 ” 這 一特點(diǎn)，有 30%的人 認(rèn)為 很好， 60%的人 認(rèn)為 好， 10%的人 認(rèn)為 “ 一般 ” ，沒(méi)有人 認(rèn)為 差。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。 ? 對(duì)每一方案均按前述 ㈠～㈣ 步驟，求得各自的模糊綜合評(píng)判結(jié)果集 B， 然后按下述方法之一，挑選優(yōu)先方案。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。也可簡(jiǎn)單表示為模糊評(píng)判向量 Ri=(ri1,ri2,… ， rin), i=1,2,… ， m． 令稱 R為單因素模糊評(píng)判矩陣。? ㈡ 建立 綜 合 評(píng) 判的 評(píng)語(yǔ) 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(yǔ) 言所 組 成的集合。? 我 們 先介 紹 第一大步： 單 方案模糊 綜 合 評(píng) 判的基本方法和步驟 。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。比如對(duì) “ 年輕 ” 這一模糊集合，可構(gòu)造隸屬函數(shù) 1， 當(dāng) x≤25 歲 μA(x)= (60x)/35，當(dāng) 25歲＜ x≤60 歲 0， 當(dāng) x＞ 60歲? ⑷ 對(duì)比平均法 ：對(duì)論域 X中的元素，先按某種模糊特性兩兩比較，排定比較程度的分值，然后按一定規(guī)則轉(zhuǎn)換為總體排序的分值，該分值即可做為相應(yīng)元素的隸屬度。實(shí)踐中隸屬函數(shù)的確定方法很多，沒(méi)有統(tǒng)一模式，允許有一定程度的主觀判斷。（ ）式也稱為 扎德記法 。 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)， 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 。記為 μA(x)， 0≤ μA(x)≤1。這一特征可用下述函數(shù)來(lái)描述： CA(x)稱為集合 A的特征函數(shù)。 ㈠ 模糊集合與隸屬函數(shù) ? 在經(jīng)典數(shù)學(xué)里，集合是指具有某種特定屬性的事物的全體。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。模糊決策方法正成為決策領(lǐng)域中一種很有實(shí)用價(jià)值的工具。 167。1/2C31/4C11/3C321/91C2 B1 ? 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。 設(shè) 第 t層 有 m個(gè)元素，第 t+1層 有 n個(gè)元素，那么 對(duì)于第 t層 的第 i個(gè)元素，可以求得第 t+1層 各元素 對(duì) 它的權(quán) 重行向量 : W i=(ωi1,ωi2,… ， ωin)， i=1， 2， … ， m，（ 注意：若第 t+1層 的第 j個(gè)元素與第 t層 的第 i個(gè)元素?zé)o聯(lián) 系 時(shí) ， ωij=0） 于是可以用 W i為 行，得到表示第 t層 和第 t+1層 各元素之 間 重要程度的 權(quán) 重矩 陣 ， 記為 W （ t） 設(shè)決策問(wèn)題可分為 ι+1層，總目標(biāo)記為第 0層，依次記為第 1層，第 2層， … ，第 ι層，第 t層相對(duì)于上一層的權(quán)重矩陣為 W （ t） ， 則由 W 總 =W （ 1） W （ 2） .… W （ ι） ， 算得的行向量各元素，即最底層 各方案 對(duì)總 目 標(biāo) 的 權(quán) 數(shù)，其中 權(quán) 數(shù)最大的方案就是 優(yōu) 先方案。? 解 ： ⑴ 計(jì) 算 A中各行所有元素的幾何平均 值 ： ⑵ 歸一化： ⑶ 計(jì) 算最大特征根 : ⑷ 一致性 檢驗(yàn) ： CR＝ CI/CR=247。平均隨機(jī)一致性指標(biāo)同判斷矩陣的階數(shù)有關(guān)，一般情況下，矩陣階數(shù)越大，出現(xiàn)一致性隨機(jī)偏離的可能性也愈大，下表給出了階數(shù)為 3～ 10時(shí)的 RI值。所用的檢驗(yàn) 指 標(biāo) 是： CI稱為一致性指標(biāo)。 ⑶ 計(jì)算判斷矩陣 A的最大特征根： 其中 (AW )i為向量 AW 的第 i個(gè)元素。a kj， 因而不是完全一致性判斷矩 陣 。Bk A1 A2 … A nA1A2 ┆Ana11 a12 … a1na21 a22 … a2n ┆ ┆ ┆an1 an2 … annaij取值 含 義 1 Ai與 Aj同樣重要 3 Ai比 Aj稍微重要 5 Ai 比 Aj明顯重要 7 Ai 比 Aj重要得多 9 Ai 比 Aj極端重要 2， 4， 6， 8 介于上述相鄰兩種情況之間 以上各數(shù)的倒數(shù) 兩元素反過(guò)來(lái)比較 如： 第三步：求判斷矩陣的最大特征根和相應(yīng)的特征向量。 如果 記 aij=ω i/ω j，
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