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多屬性決策中指標(biāo)權(quán)重確定方法的研究

發(fā)布時間:2020-11-03 18:38
   對于一個多方案的多屬性決策問題,由于其問題的復(fù)雜性,往往表現(xiàn)為多屬性的綜合評價.綜合評價是決策的前提,正確的決策來源于對各方案的科學(xué)的綜合評價.本文主要討論了多屬性綜合評價過程中評價指標(biāo)的權(quán)重的確定問題.一般來說,構(gòu)成多屬性綜合評價的要素有:評價者或決策者;被評價對象或方案;指標(biāo)集;權(quán)重系數(shù)和綜合評價模型等.其中,各指標(biāo)權(quán)重的確定是核心問題.關(guān)于權(quán)重的確定,一般分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法兩大類,這兩類方法各有利弊.為了消除主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法各自的不足,人們又提出了集成主、客觀權(quán)重的組合賦權(quán)方法.目前,集成權(quán)重方法的研究已成為多屬性決策問題的研究熱點,取得了不少的研究成果.本文的結(jié)構(gòu)如下: 第一節(jié)簡要介紹了多屬性決策的模式和評價指標(biāo)的建立、篩選以及評價指標(biāo)的規(guī)范化方法. 第二節(jié)介紹了主、客觀賦權(quán)法的含義和特征,以及一些常用的主、客觀賦權(quán)法的方法和特點. 第三節(jié)介紹了運用一種主觀權(quán)重和一種客觀權(quán)重集成指標(biāo)最終權(quán)重的研究成果. 第四節(jié)將第三節(jié)中的運用一種主觀權(quán)重和一種客觀權(quán)重集成最終權(quán)重的模型推廣到已知p(p≥1)種主觀權(quán)重和q(q≥1)種客觀權(quán)重集成最終權(quán)重的情形;并對已有的一些集成指標(biāo)最終權(quán)重的模型做了改進(jìn),改進(jìn)后的模型使得各指標(biāo)權(quán)重的確定更加方便、簡潔;同時,建立了新的基于最優(yōu)化理論和Jaynes最大熵原理的集成指標(biāo)最終權(quán)重的模型;最后,通過算例驗證了作者所提出的這些方法的有效性.
【學(xué)位單位】:西北師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2008
【中圖分類】:C934
【文章目錄】:
摘要
Abstract
前言
§1 多屬性決策的模式
    1.1 多屬性決策的模式
    1.2 指標(biāo)的預(yù)處理
§2 主、客觀賦權(quán)法
    2.1 引言
    2.2 主觀賦權(quán)法
    2.3 客觀賦權(quán)法
§3 集成權(quán)重(一)
    3.1 基于所有方案的綜合評價目標(biāo)值最大的集成權(quán)重
    3.2 基于與負(fù)理想的偏離程度最大的集成權(quán)重
    3.3 基于主、客觀賦權(quán)下決策結(jié)果的偏差最小的集成權(quán)重
    3.4 基于集成權(quán)重與主、客觀權(quán)重間的離差平方和最小的集成權(quán)重
    3.5 基于集成權(quán)重與主、客觀權(quán)重間的離差平方和最小且綜合評價目標(biāo)值最大的集成權(quán)重
§4 集成權(quán)重(二)
    4.1 基于所有方案的綜合評價目標(biāo)值最大的集成權(quán)重
    4.2 基于與負(fù)理想的偏離程度最大的集成權(quán)重
    4.3 基于主、客觀賦權(quán)下決策結(jié)果的偏差最小的集成權(quán)重
    4.4 基于集成權(quán)重與主、客觀權(quán)重的偏差最小的集成權(quán)重
    4.5 基于集成權(quán)重與主、客觀權(quán)重間的離差平方和最小的集成權(quán)重
    4.6 基于組合賦權(quán)與綜合評價目標(biāo)值最大的集成權(quán)重
    4.7 集成權(quán)重賦權(quán)方法的改進(jìn)
    4.8 基于最優(yōu)化理論和Jaynes最大熵原理的集成權(quán)重
    4.9 算例分析
參考文獻(xiàn)
致謝

【引證文獻(xiàn)】

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本文編號:2868952

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