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多属性决策研究简?/p>

 

多属性研?/p>

,简称为

MADM,

,也称有限方案多目标决策,是指在考虑?

个属性或者是目标下,选择最佳方案或者是排序有限备选方案的决策问题?/p>

 

 

 

多属性决策问题的

组成

包括以下

5

个方面:

 

1

?/p>

决策单元或者决策人

:据侧人可以是一个人或者是一群人,直接或者间

接提供价值判断,并据此选择最佳方案或者排雷可行方案;

 

2

?/p>

属性集

P

:每个备选方案都需要有若干个属性;

 

3

?/p>

备选方案集

S

:每个决策问题都要有若干个可供选择或者排序的方案?/p>

 

4

?/p>

决策情况

:主要是指问题的结构和研究决策环境;

 

5

?/p>

决策规则

:一般可以分为两种:

最优化决策

?/p>

满意决策

。满意决策一?/p>

把问题的可行方案分为若干有序子集?/p>

牺牲最优性,

使问题简化,

寻求令人满意

的方案?/p>

 

 

 

多属性决策中基础的几?/p>

步骤

包括?/p>

 

 

决策矩阵的规范化

:为使得各个决策方案在不同的决策属性中具有可比

性,

需要对决策矩阵进行所谓的规范化操作?/p>

儿规范化的方法有很多种,

一般都

要求其最后的属性无量纲且各值在

[0,1]

之间?/p>

其中包括?/p>

有效益型属性和成本?/p>

属?/p>

 

主要包括?/p>

向量归一化方?/p>

?/p>

各个属性值和相应的指标下的平方和的平方根

的比值;

极差变换方法

:和极差的比值;

比重变换

:和或者倒数的和之比?/p>

线?/p>

变换

?/p>

最大最小直接比?/p>

固中变换

?/p>

通过某个属性上的理想值来做出规范化变换;

偏离型规范法

:主要用于某些越偏离某个值越好的属性的规范法?/p>

 

 

权重的确?/p>

 

目前主要的权重确定方法包括三大类?/p>

决策者给出偏好的

主观赋权方法和基

于决策矩阵的客观赋权方法

?/p>

以及将两者结合到一起的

主客观信息结合方?/p>

?/p>

?/p>

面简单介绍下我所了解的几种?/p>

 

主观的赋权方法:特征向量方法?/p>

*

最小平方和方法和德尔菲法等?/p>

 

客观的赋权方法:主要成分分析?/p>

*

熵法?/p>

 

主客观赋权方法:

在各个赋权方法的目标函数

?/p>

主要包括加权法和理想点法

两种构造方?/p>

)中加入相对比例的新目标函数得出的赋权?/p>

 

 

备选方?/p>

S

的综合评价计?/p>

 

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多属性研?/p>

,简称为

MADM,

,也称有限方案多目标决策,是指在考虑?

个属性或者是目标下,选择最佳方案或者是排序有限备选方案的决策问题?/p>

 

 

 

多属性决策问题的

组成

包括以下

5

个方面:

 

1

?/p>

决策单元或者决策人

:据侧人可以是一个人或者是一群人,直接或者间

接提供价值判断,并据此选择最佳方案或者排雷可行方案;

 

2

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属性集

P

:每个备选方案都需要有若干个属性;

 

3

?/p>

备选方案集

S

:每个决策问题都要有若干个可供选择或者排序的方案?/p>

 

4

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决策情况

:主要是指问题的结构和研究决策环境;

 

5

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决策规则

:一般可以分为两种:

最优化决策

?/p>

满意决策

。满意决策一?/p>

把问题的可行方案分为若干有序子集?/p>

牺牲最优性,

使问题简化,

寻求令人满意

的方案?/p>

 

 

 

多属性决策中基础的几?/p>

步骤

包括?/p>

 

 

决策矩阵的规范化

:为使得各个决策方案在不同的决策属性中具有可比

性,

需要对决策矩阵进行所谓的规范化操作?/p>

儿规范化的方法有很多种,

一般都

要求其最后的属性无量纲且各值在

[0,1]

之间?/p>

其中包括?/p>

有效益型属性和成本?/p>

属?/p>

 

主要包括?/p>

向量归一化方?/p>

?/p>

各个属性值和相应的指标下的平方和的平方根

的比值;

极差变换方法

:和极差的比值;

比重变换

:和或者倒数的和之比?/p>

线?/p>

变换

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最大最小直接比?/p>

固中变换

?/p>

通过某个属性上的理想值来做出规范化变换;

偏离型规范法

:主要用于某些越偏离某个值越好的属性的规范法?/p>

 

 

权重的确?/p>

 

目前主要的权重确定方法包括三大类?/p>

决策者给出偏好的

主观赋权方法和基

于决策矩阵的客观赋权方法

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以及将两者结合到一起的

主客观信息结合方?/p>

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面简单介绍下我所了解的几种?/p>

 

主观的赋权方法:特征向量方法?/p>

*

最小平方和方法和德尔菲法等?/p>

 

客观的赋权方法:主要成分分析?/p>

*

熵法?/p>

 

主客观赋权方法:

在各个赋权方法的目标函数

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主要包括加权法和理想点法

两种构造方?/p>

)中加入相对比例的新目标函数得出的赋权?/p>

 

 

备选方?/p>

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MADM,

,也称有限方案多目标决策,是指在考虑?

个属性或者是目标下,选择最佳方案或者是排序有限备选方案的决策问题?/p>

 

 

 

多属性决策问题的

组成

包括以下

5

个方面:

 

1

?/p>

决策单元或者决策人

:据侧人可以是一个人或者是一群人,直接或者间

接提供价值判断,并据此选择最佳方案或者排雷可行方案;

 

2

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属性集

P

:每个备选方案都需要有若干个属性;

 

3

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备选方案集

S

:每个决策问题都要有若干个可供选择或者排序的方案?/p>

 

4

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决策情况

:主要是指问题的结构和研究决策环境;

 

5

?/p>

决策规则

:一般可以分为两种:

最优化决策

?/p>

满意决策

。满意决策一?/p>

把问题的可行方案分为若干有序子集?/p>

牺牲最优性,

使问题简化,

寻求令人满意

的方案?/p>

 

 

 

多属性决策中基础的几?/p>

步骤

包括?/p>

 

 

决策矩阵的规范化

:为使得各个决策方案在不同的决策属性中具有可比

性,

需要对决策矩阵进行所谓的规范化操作?/p>

儿规范化的方法有很多种,

一般都

要求其最后的属性无量纲且各值在

[0,1]

之间?/p>

其中包括?/p>

有效益型属性和成本?/p>

属?/p>

 

主要包括?/p>

向量归一化方?/p>

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各个属性值和相应的指标下的平方和的平方根

的比值;

极差变换方法

:和极差的比值;

比重变换

:和或者倒数的和之比?/p>

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变换

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最大最小直接比?/p>

固中变换

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通过某个属性上的理想值来做出规范化变换;

偏离型规范法

:主要用于某些越偏离某个值越好的属性的规范法?/p>

 

 

权重的确?/p>

 

目前主要的权重确定方法包括三大类?/p>

决策者给出偏好的

主观赋权方法和基

于决策矩阵的客观赋权方法

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以及将两者结合到一起的

主客观信息结合方?/p>

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面简单介绍下我所了解的几种?/p>

 

主观的赋权方法:特征向量方法?/p>

*

最小平方和方法和德尔菲法等?/p>

 

客观的赋权方法:主要成分分析?/p>

*

熵法?/p>

 

主客观赋权方法:

在各个赋权方法的目标函数

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主要包括加权法和理想点法

两种构造方?/p>

)中加入相对比例的新目标函数得出的赋权?/p>

 

 

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多属性决策研究简?/p>

 

多属性研?/p>

,简称为

MADM,

,也称有限方案多目标决策,是指在考虑?

个属性或者是目标下,选择最佳方案或者是排序有限备选方案的决策问题?/p>

 

 

 

多属性决策问题的

组成

包括以下

5

个方面:

 

1

?/p>

决策单元或者决策人

:据侧人可以是一个人或者是一群人,直接或者间

接提供价值判断,并据此选择最佳方案或者排雷可行方案;

 

2

?/p>

属性集

P

:每个备选方案都需要有若干个属性;

 

3

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备选方案集

S

:每个决策问题都要有若干个可供选择或者排序的方案?/p>

 

4

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决策情况

:主要是指问题的结构和研究决策环境;

 

5

?/p>

决策规则

:一般可以分为两种:

最优化决策

?/p>

满意决策

。满意决策一?/p>

把问题的可行方案分为若干有序子集?/p>

牺牲最优性,

使问题简化,

寻求令人满意

的方案?/p>

 

 

 

多属性决策中基础的几?/p>

步骤

包括?/p>

 

 

决策矩阵的规范化

:为使得各个决策方案在不同的决策属性中具有可比

性,

需要对决策矩阵进行所谓的规范化操作?/p>

儿规范化的方法有很多种,

一般都

要求其最后的属性无量纲且各值在

[0,1]

之间?/p>

其中包括?/p>

有效益型属性和成本?/p>

属?/p>

 

主要包括?/p>

向量归一化方?/p>

?/p>

各个属性值和相应的指标下的平方和的平方根

的比值;

极差变换方法

:和极差的比值;

比重变换

:和或者倒数的和之比?/p>

线?/p>

变换

?/p>

最大最小直接比?/p>

固中变换

?/p>

通过某个属性上的理想值来做出规范化变换;

偏离型规范法

:主要用于某些越偏离某个值越好的属性的规范法?/p>

 

 

权重的确?/p>

 

目前主要的权重确定方法包括三大类?/p>

决策者给出偏好的

主观赋权方法和基

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?/p>

以及将两者结合到一起的

主客观信息结合方?/p>

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主观的赋权方法:特征向量方法?/p>

*

最小平方和方法和德尔菲法等?/p>

 

客观的赋权方法:主要成分分析?/p>

*

熵法?/p>

 

主客观赋权方法:

在各个赋权方法的目标函数

?/p>

主要包括加权法和理想点法

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)中加入相对比例的新目标函数得出的赋权?/p>

 

 

备选方?/p>

S

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