多屬性決策方法培訓(xùn)課件-在線瀏覽
2025-03-19 14:55本頁面
【正文】 北戴河 桂林 其中，“景色”，“費用”，“居住”，“飲食”，“旅途”稱為因素， 也稱為屬性，指標(biāo)等。 多屬性決策是現(xiàn)代決策科學(xué)的一個重要組成部分，它 的理論和方法在工程設(shè)計、經(jīng)濟、管理和軍事等諸多領(lǐng)域 中有著廣泛的應(yīng)用，如：投資決策、項目評估、維修服務(wù)、 武器系統(tǒng)性能評定、工廠選址、投標(biāo)招標(biāo)．產(chǎn)業(yè)部門發(fā)展 排序和經(jīng)濟效益綜合評價等．多屬性決策的實質(zhì)是利用已 有的決策信息通過一定的方式對一組 (有限個 )備選方案進 行排序或擇優(yōu)．它主要由兩部分組成： (l) 獲取決策信 息．決策信息一般包括兩個方面的內(nèi)容：屬性權(quán)重和屬性 值 (屬性值主要有三種形式：實數(shù)、區(qū)間數(shù)和語言 )． 其中，屬性權(quán)重的確定是多數(shù)性決策中的一個重要研究內(nèi) 容； (2)通過一定的方式對決策信息進行集結(jié)并對方案進 行排序和擇優(yōu)． 屬性權(quán)重完全未知且屬性值為 實數(shù)的多屬性決策方法及應(yīng)用 多屬性決策一般是利用已有的決策信息，通過一定的 方式對一組 (有限個 )備選方案進行排序并擇優(yōu)．在屬性權(quán) 重信息完全未知且屬性恒為實數(shù)的情況下如何進行決策？ 針對此間題．本章介紹一些常用的信息集結(jié)算子，如：加 權(quán)算術(shù)平均 (WAA)算子、加權(quán)幾何平均 (WGA)算子：有序加 權(quán)平均 (OWA)算子．有序加權(quán)幾何平均 (OWGA)算子、組合 加權(quán)算術(shù)平均 (CWAA)算子和組合加權(quán)幾何平均 (CWGA)算子 等，基于這些算子，給出一些簡潔實用的多屬性決策方法 第一講 基于 OWA算子的多屬性決策方法 為了方便起見 ,下面先給出一些基本概念 : 定義 1 設(shè) 是一組給定的數(shù)據(jù)，函數(shù) ，若 12( , , , )na a a: nf R R?1 2 1 2111( , , , ) ( ) nn n ijf a a a a a a ann?? ? ? ? ? ?則稱函數(shù) 為算術(shù)平均算子（ arithmetic averaging (AA) operator）。 12( , , , )na a a 該算子的特點是：只對數(shù)據(jù)組 中的每個 數(shù)據(jù)進行加權(quán) (即根據(jù)每個數(shù)據(jù)的重要性賦予適當(dāng)?shù)臋?quán) 重），然后對加權(quán)后的數(shù)據(jù)進行集結(jié)。 向量， 且 為數(shù)據(jù)組 jb12( , , , )na a a中第 個大的元素。而且元素 與 沒 有任何聯(lián)系。 基于 OWA算子多屬性決策方法具體步驟： 步驟 1：對于某一多屬性決策問題，設(shè) 為方案集， 為屬性集，屬性權(quán)重信息完全未 知．對于方案 ，按屬性 進行測度，得到 關(guān)于 的屬性 值 ，從而構(gòu)成決策矩陣 ，如表 ． 12( , , , )nX x x x? 12( , , , )mU u u u?ix ju ixija ()ij n mAa ??ju 1x2nx1u2u mu11a12a 1a21222m1na2na nma表 決策矩陣 A 屬性類型一般有效益型、成本型、固定型、偏離型、區(qū)間 型、偏離區(qū)間型等，其中效益型屬性是指屬性值越大越好的 屬性，成本型屬性是指屬性值越小越好的屬性，固定型屬性 是指屬性值越接近某個固定值 越好的屬性，偏離型屬性是 指屬性值越偏離某個固定值 越好的屬性．區(qū)間型屬性是指 屬性值越接近某個固定區(qū)間
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