多屬性決策分析方法概述-文庫(kù)吧資料
2025-02-19 15:20本頁(yè)面
【正文】 上表，可得甲、乙、丙三個(gè)項(xiàng)目各自的評(píng)價(jià)矩陣 P、Q、 R： ???????????P???????????001Q???????????001R30 求得： )(1 ，?? APB )(2 ，?? AQB )..(R3 ，A歸一化后得： )(39。 模糊的評(píng)級(jí)； 模糊數(shù)的運(yùn)算； 21 模糊綜合評(píng)價(jià)的基本步驟： （ 1）首先要求出模糊評(píng)價(jià)矩陣 P，其中 Pｉｊ 表示方案 X在第 i個(gè)指標(biāo)處于第 j級(jí)評(píng)語(yǔ)的隸屬度，當(dāng)對(duì)多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)，還要對(duì)各個(gè)指標(biāo)分別加權(quán)，設(shè)第 i個(gè)指標(biāo)權(quán)系數(shù)為 Wｉ ，則可得權(quán)系數(shù)向量： A＝（ W1， W2， …W ｎ ） 22 （ 2）利用矩陣的模糊乘法得到綜合模糊評(píng)價(jià)向量 B B＝ A⊙ P （其中 ⊙ 為模糊乘法） 例如： ａ＝（ ， ， ， ） ｂ＝（ ， ， ， ） 則ａ ⊙ ｂ ＝（ ∧ ） ∨ （ ∧ ） … ＝ ∨ ∨ ∨ ＝ 多種模糊算子 23 對(duì)某品牌電視機(jī)進(jìn)行綜合模糊評(píng)價(jià) 設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)集合： U＝｛圖像，聲音，價(jià)格｝； 評(píng)語(yǔ)集合： V＝｛很好，較好，一般，不好｝； 24 首先對(duì)圖像進(jìn)行評(píng)價(jià)： 假設(shè)有 30%的人認(rèn)為很好， 50%的人認(rèn)為較好， 20%的人認(rèn)為一般，沒(méi)有人認(rèn)為不好，這樣得到圖像的評(píng)價(jià)結(jié)果為 （ , , , 0) 同樣對(duì)聲音有： , , , ) 對(duì)價(jià)格為： （ , , , ) 所以有模糊評(píng)價(jià)矩陣： ???????????0P25 設(shè)三個(gè)指標(biāo)的權(quán)系數(shù)向量： A ＝｛圖像評(píng)價(jià)，聲音評(píng)價(jià)，價(jià)格評(píng)價(jià)｝ ＝（ , , ) 所以有綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為： B＝ A⊙ P ＝（ , , , ) 歸一化處理： B＝（ , , , ) 所以綜合而言，電視機(jī)還是比較好的比重大。 各方案的相對(duì)貼近度為 =， =， =， =， 用理想解法各方案的排序結(jié)果是 *1S *2S *3S *4S1?2? 3??*1C*2C*3C*4C 1 3 4 2a a a a20 第二節(jié) 模糊綜合評(píng)價(jià)方法 對(duì)方案、人才、成果的評(píng)價(jià)，人們的考慮的因素很多，而且有些描述很難給出確切的表達(dá)，這時(shí)可采用模糊評(píng)價(jià)方法。 ia2* * 21()i ij jjS x x????221()i ij jjS x x????* *iiiiSCSS??? ?18 計(jì)算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，求得 46 () ijVv ?????????*V?分別確定理想解和負(fù)理想解為， ={， ， ， ， ， }, ={， ， ， ， ， }。 **1 1 2 2 1 1 2 21111m a x { } , m a x { } , m in { } , m in { }i i i ii m i mi m i mx x x x x x x x??? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?17 確定了理想解和負(fù)理想解，還需確定一種測(cè)度方法，表示各方案目標(biāo)值靠近理想解和遠(yuǎn)離理想解的程度。 16 （四）理想解方法 ? 理想解法又稱為 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)法，這種方法通過(guò)構(gòu)造多屬性問(wèn)題的理想解和負(fù)理想解，并以靠近理想解和遠(yuǎn)離理想解兩個(gè)基準(zhǔn)作為評(píng)價(jià)各可行方案的依據(jù)。 ?應(yīng)該注意的是， 線性加權(quán)法對(duì)決策矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化處理，應(yīng)當(dāng)使所有的指標(biāo)正向化。 標(biāo)準(zhǔn)化矩陣為 ? ??????????????? ?64i
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