多屬性決策方法new

1、多屬性決策方法 多屬性決策方法在多準則決策發(fā)展的早期，關(guān)于多目標、 多屬性、多準則問題的研究相繼出現(xiàn)，但沒有形成一個規(guī)范的定義， 直到 20 世紀 80 年代初， 學術(shù)界對此才達成了共識， 并形成了規(guī)范。準則是決策事物或?qū)ο笥行缘囊环N度量， 是評價的基礎(chǔ)， 在實際決策問題中有目標和屬性兩種表現(xiàn)形式， 屬性是伴隨決策對象的某些特點、 性能或指標， 而目標則是決策者對研究對象的某種追求，要達到的最終目的，表明了決策者針對研究對象所努力的方

2、向。對于產(chǎn)業(yè)決策而言，目標（方案）和屬性分別有以下幾個代表相：某個時間點和某個地區(qū)“幾個產(chǎn)業(yè)”和“幾個產(chǎn)業(yè)的指標” ；某個地區(qū)某個產(chǎn)業(yè) “幾個時間點”和“該產(chǎn)業(yè)的指標” ，某個時間點某個產(chǎn)業(yè)“幾個地區(qū)”和“該產(chǎn)業(yè)的指標”1. 某個時間點和某個地區(qū)“幾個產(chǎn)業(yè)”和“幾個產(chǎn)業(yè)的指標”某個地區(qū) 2013 年以下哪個行業(yè)的經(jīng)濟運行情況更好一些？企業(yè) 利潤總 企業(yè)資產(chǎn)合 全部從業(yè)人員平均人數(shù) 額 計 數(shù)方便食品制造乳制品制造 Xij 罐頭食品制造培

3、烤食品制造糖果、巧克力及蜜餞制造2. 某個地區(qū)某個產(chǎn)業(yè) “幾個時間點”和“該產(chǎn)業(yè)的指標” ：對于某個地區(qū)“食品制造業(yè)”來說，2009-2014 年，哪年的經(jīng)濟運行狀況更好？時間 企業(yè)數(shù) 利潤總額 企業(yè)資產(chǎn)合計 全部從業(yè)人員平均人數(shù)20092010 Xij 2012201320143. 某個時間點某個產(chǎn)業(yè)“幾個地區(qū)”和“該產(chǎn)業(yè)的指標” ：對于 2013 年“食品制造業(yè)”來說，北京、河北、山西、浙江、新疆哪個省份的經(jīng)濟運行狀況更好？地區(qū) 企

4、業(yè)數(shù) 利潤總額 企業(yè)資產(chǎn)合計 全部從業(yè)人員平均人數(shù)北京河北 Xij 山西浙江新疆以上幾種情況中，企業(yè)數(shù)、利潤總額、企業(yè)資產(chǎn)合計、全部從業(yè)人員平均人數(shù)代表“多屬性決策”方案中的“屬性” ，也即對于產(chǎn)業(yè)多屬性決策分析來說，屬性都是產(chǎn)業(yè)指標對應(yīng)的數(shù)行業(yè)方法 6：監(jiān)測（標桿）法：（2）反向指標： ）反向指標：方法 1：極小化法：zi ?minix xi ，maxxmax 為目標最大值，需要用戶自己輸入。zi ? xx方法 2：極差化法：zi ?

5、 xxmaxmax ? xmin? xi方法 3：逆向極大化法 zi ?1? xxiimax方法 4：監(jiān)測（標桿）法：zi ? xxmin ， xmin 為目標最小值，需要用戶自己輸入。1. 1.簡單線性加權(quán)法（ 簡單線性加權(quán)法（SW SWA） ：簡單線性加權(quán)法(SWA)是多屬性決策中最簡單也是最常用的一種方法 ,這種方法先根據(jù)實際情況,確定各個屬性的權(quán)重,再對決策矩陣進行歸一化處理 ,通過線性加權(quán)平均求出每一個方案的融合值,最后根據(jù)其

6、融合值的大小排序或選擇最佳方案,簡單線性加權(quán)法的基本步驟是：第一步：用適當?shù)姆椒ù_定各個屬性的權(quán)重,設(shè)權(quán)向量w ? (w1,w2,....wm)T ，滿足 w i∈[0,1]， ? wi?1mi ?1第二步：將決策矩陣進行作歸一化處理,設(shè)歸一化處理后的決策矩陣為D' ? (zij ')m*n其中 zij ' 是歸一化后的屬性值;第三步：求出每一個方案的線性加權(quán)融合值,即Uj ? ? wizij ' ，i=

7、{1，2?,m}j?1n第四步：根據(jù)融合值U , i={1，2?,m}的大小,對方案集排序或選出最佳方案。由于思想和計算簡單,簡單線性加權(quán)法(SWA)很容易被決策者使用和理解,這種方法被廣泛地用于許多領(lǐng)域.然而,簡單線性加權(quán)法(SWA)也有它致命的弱點,因為該方法潛在的假設(shè)是各屬性是偏好獨立的,要求一個屬性的重要性不受另一個屬性的影響 .所以,簡單易行是該方法的最大優(yōu)點,但在一些復雜的多屬性決策問題中 ,由于屬性間不相互獨立,這種方法常