多属性决策模型

多属性决策模型简介

多属性决策是现代决策科学的一个重要组成部分,它的理论和方法在工程设计、经济、管理和军事等诸多领域中有着广泛的应用,如:投资决策、项目评估、维修服务、武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展排序和经济效益综合评价等。

多属性决策的实质是利用已有的决策信息通过一定的方式对一组(有限个)备选方案进·行排序或择优。它主要由两部分组成:

  1. 获取决策信息.决策信息一般包括两个方面的内容:属性权重和属性值(属性值主要有三种形式:实数、区间数和语言).其中,属性权重的确定是多属性决策中的一个重要研究内容;
  2. 通过一定的方式对决策信息进行集结并对方案进行排序和择优。

信息集结方法

  • 加权算数平均(WWA)算子
  • 加权几何平均(WGA)算子
  • 有序加权平均(OWA)算子

加权算数平均(WWA)算子 实例

属性值

属性类型一般有效益型、成本型、固定型、偏离型、区间型、偏离区间型等,其中效益型属性是指属性值越大越好的属性,
成本型属性是指属性值越小越好的属性, 固定型属性是指属性值越接近某个固定值A越好的属性,偏离型属性是指属性值越偏
离某个固定值B越好的属性。区间型属性是指属性值越接近某个固定区间a,b越好的属性,偏离区间型属
性是指属性值越偏离某个固定区间[a,b]越好的属性。为了消除不同物理量纲对决策结果的影响,决策时可按下列公式对数据
进行规范化处理:

  1. 效益型数值 或者

多属性决策模型实例


总结

多属性决策模型需要:

  1. 不同属性之间的权重列表
  2. 不同对象的属性得分表

加权求和后算出每个对象的综合得分

posted @   无极是一种信仰  阅读(685)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· Linux系列:如何用heaptrack跟踪.NET程序的非托管内存泄露
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
阅读排行:
· 无需6万激活码!GitHub神秘组织3小时极速复刻Manus,手把手教你使用OpenManus搭建本
· C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架2025年2月简报
· Manus爆火,是硬核还是营销?
· 终于写完轮子一部分:tcp代理 了,记录一下
· 【杭电多校比赛记录】2025“钉耙编程”中国大学生算法设计春季联赛(1)
点击右上角即可分享
微信分享提示