多目標(biāo)決策技術(shù)(參考版)
2025-02-21 11:08本頁(yè)面
【正文】 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(zhuān)家告訴 。 2023年 3月 下午 5時(shí) 14分 :14March 9, 2023 1業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 :14:2817:14:28March 9, 2023 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 17:14:2817:14:2817:14Thursday, March 9, 2023 1知人者智，自知者明。 17:14:2817:14:2817:143/9/2023 5:14:28 PM 1越是沒(méi)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: 楊柳散和風(fēng)，青山澹吾慮。 2023年 3月 下午 5時(shí) 14分 :14March 9, 2023 1少年十五二十時(shí)，步行奪得胡馬騎。 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(mén)九派通。 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成功就是日復(fù)一日那一點(diǎn)點(diǎn)小小努力的積累。 下午 5時(shí) 14分 28秒 下午 5時(shí) 14分 17:14: 沒(méi)有失敗，只有暫時(shí)停止成功！。 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。 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乍見(jiàn)翻疑夢(mèng)，相悲各問(wèn)年。 17:14:2817:14:2817:143/9/2023 5:14:28 PM 1以我獨(dú)沈久，愧君相見(jiàn)頻。 銷(xiāo) 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 800 300 300 D2 800 700 200 200 靜夜四無(wú)鄰，荒居舊業(yè)貧。 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(wàn)元） 方案 D2： EⅡ = 800+ 700+ 200+ (200)=327（ 萬(wàn)元 ） 通過(guò)比較可知 ， 執(zhí)行 D1方案可期望多獲利 323萬(wàn)元 。 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 。 例 某無(wú)線電廠研究產(chǎn)品發(fā)展方向，現(xiàn)考慮有兩個(gè)可供選擇的方案 ,方案 D1是生產(chǎn) VCD影碟機(jī)，方案 D2是生產(chǎn)學(xué)習(xí)游戲機(jī)。 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 。 然后把 bj當(dāng)作權(quán)數(shù) ， 計(jì)算各評(píng)語(yǔ)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。 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 。 bj(j=1,2,? ， n)表示綜合考慮所有因素的影響時(shí) ， 評(píng)判對(duì)象對(duì)評(píng)語(yǔ)集中第 j個(gè)評(píng)語(yǔ)元素的隸屬度 ， 顯然 ，模糊綜合評(píng)判結(jié)果集 B也是評(píng)語(yǔ)集 V上的一個(gè)模糊子集 。 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 。 因此 ， 可 用 每 列 元 素 之和 :Rj= ,(j=1,2,… ， n)來(lái)反映所有因素的綜合影響 。 也可簡(jiǎn)單表示為模糊評(píng)判向量 Ri=(ri1,ri2,? ， rin), i=1,2,… ， m． 令 ????????????????????????mnmmnnm rrrrrrrrr???????21222211121121RRRR稱(chēng) R為單因素模糊評(píng)判矩陣。 ㈢ 進(jìn)行單因素模糊評(píng)判，求得單因素模糊評(píng)判矩陣 R 單獨(dú)從因素集中的一個(gè)因素出發(fā)進(jìn)行評(píng)判，以確定評(píng)判對(duì)象對(duì)評(píng)語(yǔ)集各元素的隸屬程度，稱(chēng)為單因素模糊評(píng)判。 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 。 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 。 我們先介紹第一大步：?jiǎn)畏桨改：C合評(píng)判的基本方法和步驟。 將 cij的運(yùn)算 式與普通矩陣的乘法比較 ， 可以看出 ， 它的運(yùn)算法則實(shí)際只是把普通矩陣相乘時(shí)所做的 “”和 “+”運(yùn)算分別改成了 “∧ ”和 “∨ ”運(yùn)算 。 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 。 解 ：用 g(xi,xj)表示 xi與 xj相比其美的程度， 0≤ g(xi,xj)≤1 。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 。 ⑵ 模糊統(tǒng)計(jì)法 ：對(duì)論域 X上的任何元素 xi， 考慮它屬于模糊集合 A的可能性 。 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 。 （ μA(x1)， μA(x2)， ? ， μA(xn)） 也稱(chēng)為 模糊向量 。 （ ） 式也稱(chēng)為 扎德記法 。所以常用下述方法表示有限論域 X ={x1， x2， … ， xn}上的模糊集合A： nnAAA x xx xx x )()()(2211 ??? ???? ? 這里的 “ +” 號(hào)稱(chēng)為 扎德符號(hào) ， 表示模糊集合的元素相并列 ， 沒(méi)有相加的含義 。 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(lèi)對(duì)象的集合 ， 稱(chēng)之為 論域 ， 由映射 μA： X→[ 0， 1] x → μA(x)， Xx? 所刻劃的
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