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《02.4綜合評(píng)價(jià)多屬性決策中基于離差最大化的最優(yōu)組合賦權(quán)方法研究》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、區(qū)間直覺模糊多屬性決策中基于離差最大化的最優(yōu)組合賦權(quán)方法研究陳華友張俊婷(安徽大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院安徽合肥)摘要:區(qū)間直覺模糊多屬性決策中屬性權(quán)重的確定方法有多種。為了綜合各種賦權(quán)法的特點(diǎn),提出了一種基于離差最大化的組合賦權(quán)方法。該方法是通過一個(gè)最優(yōu)規(guī)劃模型來確定組合權(quán)重,使組合權(quán)重能反映主觀信息和客觀信息。最后以實(shí)例表明該方法有效性。關(guān)鍵詞:區(qū)間直覺模糊多屬性決策,組合賦權(quán),離差,最優(yōu)模型。ResearchonOptimalCombinationDeterminingWeightsMethodforInte
2、rval-valuedIntuitionisticFuzzyMultipleAttributeDecisionMakingBasedonMaximizingDeviationsChenHuayouZhangJunting(SchoolofMathematics&ComputationalScience,AnhuiUniversity,HefeiChina,)Abstract:Therearemanymethodstodetermineweightsforinterval-valuedintuitionis
3、ticfuzzymultipleattributedecisionmaking.Basedonmaximizingdeviations,anoptimalcombinationweightsmodelisproposedinordertomakeadvantageofthesemethods.Theoptimalcombinationweightscanhaveobjectiveandsubjectiveinformationinthesametime.Finally,anexampleshowseffe
4、ctivenessofthisoptimalcombinationweightsmodel.Keywords:interval-valuedintuitionisticfuzzymultipleattributedecisionmaking,combinationweights,deviations,optimalmodel.1.引言區(qū)間直覺模糊多屬性決策是多目標(biāo)決策的一種,它是對(duì)具有多個(gè)屬性的有限方案,且屬性值為區(qū)間直覺模糊數(shù),按照某種決策準(zhǔn)則進(jìn)行多方案選擇和排序。它的實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域廣泛,包括社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、
5、管理等諸多領(lǐng)域。區(qū)間直覺模糊多屬性決策問題的許多求解方法,一般都與屬性權(quán)重的關(guān)系非常密切。所以在區(qū)間直覺模糊多屬性決策中,權(quán)重問題的研究占有重要地位。因?yàn)闄?quán)重的合理性直接影響著多屬性決策排序的準(zhǔn)確性。目前權(quán)系數(shù)確定的方法有多種。大體上可分為主觀賦權(quán)方法和客觀賦權(quán)方法兩大類[1]。主觀賦權(quán)法是基于決策者給出的主觀偏好信息或決策者直接根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給出的屬性權(quán)重的。例如專家調(diào)查法、二項(xiàng)系數(shù)法、AHP法等??陀^賦權(quán)法是基于決策矩陣信息,通過建立一定的數(shù)學(xué)模型計(jì)算出權(quán)重系數(shù)的。例如熵技術(shù)法,主成分分析法,多目標(biāo)最優(yōu)化方
6、法等等。兩大類賦權(quán)方法各有不同的特點(diǎn)。主觀賦權(quán)法可以體現(xiàn)決策者的經(jīng)驗(yàn)判斷,屬性的相對(duì)重要程度一般不會(huì)違反人們的常識(shí)。但是主觀賦權(quán)法的隨意性較大,決策準(zhǔn)確性和可靠性稍差一些,這是其不足之處??陀^賦權(quán)法存在賦權(quán)的客觀標(biāo)準(zhǔn),利用一定的數(shù)學(xué)模型,通過計(jì)算得出屬性的權(quán)重系數(shù)。但客觀賦權(quán)法的缺點(diǎn)是忽視了決策者的主觀知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)等主觀偏好信息,有時(shí)會(huì)出現(xiàn)權(quán)重系數(shù)不合理的現(xiàn)象。為了讓多屬性決策的排序結(jié)果更科學(xué),一個(gè)合理的做法就是將不同的賦權(quán)法所得的權(quán)重系數(shù)按照一定的方法進(jìn)行組合。通過組合賦權(quán),使得排序結(jié)果既能體現(xiàn)主觀信息,
7、又能體現(xiàn)客觀信息。將主、客觀信息綜合集成的方法,是一個(gè)有研究?jī)r(jià)值的新課題[1]。文獻(xiàn)[1]、[2]分別提出了一種主、客觀賦權(quán)集成方法,它們均通過建立一個(gè)數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來求解屬性組合權(quán)重的。目前優(yōu)化組合賦權(quán)方法的研究還不完善,有必要進(jìn)一步探討多種準(zhǔn)則下的優(yōu)化組合賦權(quán)方法,并進(jìn)行比較分析。文獻(xiàn)[3]提出了一種進(jìn)行多指標(biāo)決策和排序的離差最大化方法。本文在文獻(xiàn)[3]的基礎(chǔ)上提出了新的基于離差最大化準(zhǔn)則下的區(qū)間直覺模糊多屬性決策的最優(yōu)組合賦權(quán)方法,并利用實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證,6表明本文提出的最優(yōu)組合賦權(quán)方法的科學(xué)合理性。利用
8、該方法對(duì)文獻(xiàn)[1]的實(shí)例進(jìn)行了計(jì)算,結(jié)果與文獻(xiàn)[1]是一致的。這就表明本文提出的最優(yōu)組合賦權(quán)方法的科學(xué)合理性。2.基于離差最大化的區(qū)間直覺模糊多屬性決策的組合賦權(quán)方法的基本原理對(duì)于區(qū)間直覺模糊多屬性決策問題,設(shè)為方案集,為屬性集,決策者對(duì)于方案關(guān)于屬性進(jìn)行測(cè)度,屬性值為區(qū)間直覺模糊數(shù),其中表示決策者對(duì)于方案關(guān)于屬性的滿足程度,表示決策者對(duì)于方案不滿足屬性的程度,這里和的取值應(yīng)滿足條件,從而構(gòu)成區(qū)間直覺模糊數(shù)決策矩陣對(duì)主觀賦權(quán)和