数学建模模型笔记2 综合评价与决策方法
理想解法(TOPSIS法)
解决多属性决策问题。
构造评价问题的正理想解和负理想解,即各指标的最优解和最劣解,通过计算每个方案到理想放案的相对贴近度,来对方案进行排序,从而选出最优方案。
取所有方案中最优指标得到最优解,最差的得到最劣解,比较各方案与最优解和最劣解的距离。
模糊综合评价法
针对考核指标不易量化,具有模糊性和经验性。
一级模糊综合评价模型建立的步骤:
- 确定因素集
- 确定评语集
- 确定各因素的权重
- 确定模糊综合判断矩阵
- 综合评判
多层模糊综合评价(就是将因素再细分成多个因素,一层一层评价)
数据包络分析
评价多个决策单元相对有效性。
评价具有多指标输入和多指标输出系统的较为有效的方法。
就是看投入和产出的效率。
灰色关联分析法
可以对各评价对象进行排序,评价对象与理想对象的关联度越大,评价效果越好。
- 确定比较对象(评价对象)和参考数列(评价标准)
- 确定各指标的权值
- 计算灰色关联系数
- 计算灰色加权关联度
- 评价分析
主成分分析法
选出贡献率高的主成分,代替原来的指标,然后进行评价。
秩和比综合评价法
一种多指标综合评价方法,计算一种无量纲统计量RSR,用这个值对评价对象的优劣排序。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 地球OL攻略 —— 某应届生求职总结
· 周边上新:园子的第一款马克杯温暖上架
· Open-Sora 2.0 重磅开源!
· 提示词工程——AI应用必不可少的技术
· .NET周刊【3月第1期 2025-03-02】