多屬性決策分析教材-文庫吧資料
2025-02-19 14:58本頁面
【正文】 。方法是先確定各決策指標的權(quán)重，再對決策矩陣進行標準化處理，求出各方案的線性加權(quán)均值，以次作為各方案排序的判據(jù)。 ?可能的改進是不會因為屬性值略高一點就被認為更好。 如：高校招生，按高考成績排序，同樣成績者，優(yōu)秀三好生優(yōu)先。 對于一些決策情形下，單個的屬性在決策中的作用很顯著，甚至在最重要的屬性上就可以進行決策。 如：考研單科設(shè)限、招收新員工、評定職稱 2）分離法 分離法評價方案是建立在最大的一個屬性值上，達到標準的方案就接受。有兩種方式： 1）聯(lián)合法 決策者設(shè)立了必須接受的最小屬性值（標準等級），任何不滿足最小屬性值的方案都被否定，這種方法叫聯(lián)合法。和方程組可以求出給定參數(shù)元非齊次線性方程組：得令的一階偏導(dǎo)數(shù)為零，和對分別令，一階偏導(dǎo)數(shù)為的極值，令求???????????????iijniinjljljilniililllninjniiijijaNlaaanLNlLLaL,01,0)()(1,0)(0)1(2)(1111 1 12???????????????????????????? ? ????? ? ?注意：本方法同樣要求判斷矩陣的一致性。其中，維的無約束極值。修正以后得：通過的主觀權(quán)重如果決策者已經(jīng)有預(yù)先)419 ,361 ,042 ,006 ,104 ,065 (),(010????????????njjjjjj 四、專家咨詢法（或 Delphi法） 見 P45 最小加權(quán)法 又稱最小二乘法，是 Chu等人提出的，它涉及線性代數(shù)方程組解集，而且從概念上比 Saaty的特征向量法更容易理解。得到的新權(quán)應(yīng)該更有效進行修正：可以根據(jù)得到的客觀權(quán)觀的權(quán)如果決策者已經(jīng)有了主),2,1(,)5(10njnjjjjjjj???????????6543214321 0180 0200 0270 0150 )(XXXXXXAAAAD?????????????如下：假設(shè)都是正向指標例：設(shè)某決策矩陣 654321432141192 269 192 346 ,XXXXXXAAAAPxxpiijijij????????????????進行變換得：使用X1 X2 X3 X4 X5 X6 Ej Dj ωj 分別計算每個屬性的熵、差異系數(shù)和標準化權(quán)重： 可見， X5的權(quán)重最大， X3的權(quán)重最小。實際權(quán)重進行決策分析為觀的權(quán)，本權(quán)重可以作如果決策者事先沒有主個屬性的權(quán)重為確定權(quán)重。,2,1(,)()()()1(11??????????????miijijmiijijijnmijnmijppnjmiyypyYxX?? ),2,1(,log)2(1njppkejmiijmijj ???? ??個屬性的熵按列計算第，權(quán)重相對就要大。,2,1( 決策矩陣個屬性，屬性值為個方案，設(shè)決策問題有??按列可以計算熵。指標值的差異越小，對方案的評價作用越低，權(quán)重應(yīng)該減小。 Shannon給出的表達方法如下： ??????njjnjjjnPPPkPPPE11211log),(＝其中?其中 k是正的常數(shù)。 如果某一個屬性（準則）的值對所有的方案都差不多，那么這個屬性對于決策來講作用就不大，即便是這個屬性很重要。和當(dāng)；或相反較重要比當(dāng)；或相反重要比當(dāng)?shù)谋嚷手?，比率值鄰兩指標相對重要程度從前到后，依次賦以相；，不妨設(shè)為個指標以任意順序排列將個決策指標設(shè)有例 2－ 3 P44 本方法容易滿足傳遞性，但也容易產(chǎn)生誤差的傳遞。1)1,2,1(,1)(),21(2)(),31(3)1,2,1()2(,)1(,111112121nikknikrkrkfrniffffffrnirfffnfffnniiiiiiiinnniiiiiiiinn??????????????????????????????標的權(quán)重，即歸一化處理，求出各指值：計算各指標的修正評分根據(jù)修正值賦以計算各指標的修正值。 ?以任意順序排列指標，按順序從前到后，相鄰兩指標比較其相對重要性，依次賦以比率值，并賦以最后一個指標的得分值為 1； ?從后往前，按比率依次求出各指標的修正評分值；最后進行歸一化處理，得到各指標的權(quán)重。 n12ijijij i jijm? nij ii ij ji inijj= 1i nniji= 1 j= 1n f ,f ,L ,f ,a,1, f fa = , f f0, f fA =( a ) , a =0. 5,a +a =1, faω = , ( i=1,2,L
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1