多属性决策基本理论与方法_精品文档文档格式.doc

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设在一个多属性决策问题中，备选方案集合为，考虑的评价属性集合为，则初始多属性决策问题的决策矩阵为：

其中，表示第个方案的第个属性的初始决策指标值，其值可以是确定值，也可以是模糊值，既可以是定量的也可以是定性的。

多属性决策问题主要包括三个部分：

建立属性评价体系、确定属性权重及运用具体评价方法对备选方案进行综合评价。

2.属性值规范化方法

2.1属性值规范化概述

常见的属性有效益型、成本性、区间型三种。

效益型属性也称正属性，是指属性值越大隶属度越大的属性，也就是说属性值越大越好。

成本型属性也称负属性，是指属性值越小隶属度越大的属性，也就是说属性值越小越好。

区间型属性也称适度型属性，是指属性值越接近某个常数隶属度越大的属性。

属性之间一般存在着不可共度量性，即不同属性有不同的度量标准。

具体来说，各属性的度量单位不同、量纲不同、数量级不同。

我们不能直接利用初始属性指标进行各方案的综合评价和排序，而是需要先消除各属性的量纲、数量级和属性类型的影响后，再对方案进行综合评价和排序。

消除各属性的量纲、数量级和属性类型的差异的过程，这就是我们常说的决策指标的规范化处理（或称为决策指标的标准化处理）。

对于多属性决策问题，其实质就是利用一定的数学变换，把属性的量纲、类型、差异消除，从而，将其转化成可以进行比较和综合处理的、统一的“无量纲化”指标。

对于多属性决策问题，一般习惯上是把各属性的指标值都统一转换到[0,1]区间上。

即决策指标规化以后，对每个属性来讲，最差的属性指标值为0，最好的属性指标值为1。

2.2确定型属性值规范化方法

（1）线性变换法

对于效益型属性：

（2.1）

对于成本型属性：

（2.2）

其中，，。

式2.1、式2.2也可以分别表示为：

（2.3）

（2.4）

线性变换法只适用于效益型属性和成本性属性，且指标值均为正值的情况。

其规范化后的指标值分别落在、区间上。

其中，式2.3、式2.4并不是线性的变换，只是习惯上也称其为线性变换法。

（2）极差变换法

极差变换法的基本思想是将最好的属性值规范化后为1，将最差的属性值规范化后为0，其余的属性值均用线性插值法得到规范化属性值。

（2.5）

（2.6）

对于区间型属性：

（2.7）

（3）向量变换法

（2.8）

（2.9）

我们注意到，向量规范化方法并不改变初始属性的正、负符号，且规范化后各分量的模等于1，即

这种规范化方法适用于任何类型的属性，但是其不能保证属性的最好值规范化后的值为1、最差值为0，也不能保证属性值规范化后的值落在[0,1]区间上。

所以这种方法的应用范围仅仅局限于基于空间距离方法的多属性决策方法，如理想点法、TOPSIS法、投影法、夹角度量法等。

（4）三角函数变换法

（2.10）

（2.11）

2.3模糊型属性值规范化方法

对于定性刻画的控制变量，考虑到信息的不完全性及风险诊断专家知识的局限等，往往很难用精确数表示其原始信息，而模糊语言有时候更利于风险诊断专家表达自己的偏好。

模糊语言的表示主要有区间数、三角模糊数、梯形模糊数、直觉模糊数、语言标度、二元语义等。

在决策过程中，虽然选择不同的模糊语言表示及集结方法将会得到不同的结果，但就各种模糊语言表示本身而言并没有优劣之分。

定义1记为闭区间数，应用C-OWA算子，则转化的计算公式为：

定义2记为三角模糊数，应用C-OWA算子，则转化的计算公式为：

定义3记为梯形模糊数，应用C-OWA算子，则转化的计算公式为：

定义4记为模糊语言标度集，表示模糊语言变量。

和分别表示模糊语言标度集的下限标度和上限标度。

若，且，称为模糊语言区间数。

当时，退化为模糊语言变量。

集合中元素数量可根据实际评估需要设置。

若取，则集合包括9个元素。

在刻画供应链风险时，给定模糊语言变量与风险诊断专家表达的模糊偏好信息存在如下对应关系：

（很低），（低），（较低），（稍低），（一般），（稍高），（较高），（高），（很高）。

由于模糊语言区间数不能直接计算，因此需要通过转换公式将之转化后方可进行。

通过定义5可实现模糊语言区间数与精确数之间的转化。

定义5记为模糊语言区间数，为精确数，其中，。

存在下列对应法则使得映射关系成立。

（2）

其中，表示风险诊断专家对风险程度的偏好。

若，说明风险诊断专家对风险持乐观态度；

若时，说明风险诊断专家对风险持悲观态度。

可理解为风险系数，越小，说明风险程度越低。

3.建立属性评价体系

4.属性权重计算方法

4.1判断矩阵法

见5.3层次分析法

4.2灰色关联系数法

灰色关联度评价是一种多因素统计分析方法，它是以各因素（属性）的样本数据为依据用灰色关联度来描述方案之间关系的强弱、大小和次序。

如果样本数据间变化态势基本一致，则关联度较大；

反之较小。

灰色关联度评价法的核心是计算关联系数，而关联系数的计算实质就是一种利用理想样本（方案）进行确定型定量指标的规范化方法。

首先，确定所研究问题的评价指标和被评价方案，形成如下样本初始决策矩阵：

，

将指标进行无量纲化处理，并确定参考样本（理想方案），得到规范化决策矩阵：

第个方案的第个指标与参考样本（理想方案）的关联系数为

其中，是分辨系数，在[0,1]内取值，一般取0.5，其取较小值可以提高关联系数间差异的显著性，从而提高评价结果的区分能力，这也正是灰色关联度评价法的一个显著特点。

若指标的权重向量为，则被评价方案与参考样本（理想方案）的关联度为

按照关联度大小排序各被评价方案。

对被评价方案与参考样本的关联度从大到小排序，关联度越大，说明被评价方案与参考样本越接近，因而被评价方案也就越优。

4.3熵权法

4.3.1熵权法概述

熵原本是一热力学概念，它最先由申农（C.E.Shannon）引入信息论，称之为信息熵。

现已在工程技术，社会经济等领域得到十分广泛的应用。

申农定义的信息熵是一个独立于热力学熵的概念，但具有热力学熵的基本性质（单值性、可加性和极值性），并且具有更为广泛和普遍的意义，所以称为广义熵。

它是熵概念和熵理论在非热力学领域泛化应用的一个基本概念。

熵权法是一种客观赋权方法。

在具体使用过程中，熵权法根据各属性的变异程度，利用信息熵计算出各属性的熵权，再通过熵权对各属性的权重进行修正，从而得出较为客观的属性权重。

4.3.2熵权法基本原理

根据信息论的基本原理，信息是系统有序程度的一个度量；

而熵是系统无序程度的一个度量。

若系统可能处于多种不同的状态。

而每种状态出现的概率为时，则该系统的熵就定义为：

显然，当时，即各种状态出现的概率相同时，熵取最大值，为。

现有个备选方案，个评价属性，形成初始评价矩阵，对于某个属性有信息熵：

，其中

从信息熵的公式可以看出：

如果某个属性的熵值越小，说明其属性值的变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中该属性起的作用越大，其权重应该越大。

如果某个属性的熵值越大，说明其属性值的变异程度越小，提供的信息量越少，在综合评价中起的作用越小，其权重也应越小。

故在具体应用时，可根据各属性值的变异程度，利用熵来计算各属性的熵权，利用各属性的熵权对所有的属性进行加权，从而得出较为客观的评价结果。

4.3.3熵权法计算权重步骤

熵权法计算各属性权重的过程为：

（1）计算第个指标下第个备选方法的属性值的比重：

（2）计算第个指标的熵值：

（3）计算第个指标的熵权：

当各备选方案在属性上的值完全相同时，该属性的熵达到最大值1，其熵权为零。

这说明该属性未能向决策者供有用的信息，即在该属性下，所有的备选方案对决策者说是无差异的，可考虑去掉该属性。

因此，熵权本身并不是表示属性的重要性系数，而是表示在该属性下对评价对象的区分度。

熵权法可用于任何评价问题中的属性权重确定并可用于剔除属性评价体系中对评价结果贡献不大的属性。

4.4离差最大化方法

对于某一多属性决策问题，属性权重信息完全未知。

初始决策矩经过规范化处理后，得到规范化矩阵。

假设属性权重向量为，，并满足单位化约束条件：

。

由于客观事物的不确定性和人类思维的模糊性，决策专家们往往很难给出明确的属性权重值，甚至出现属性权重信息完全未知的情形。

因此，通过属性值自身所体现出的特点来决定属性权重的比例是客观的和合乎逻辑的，基于离差最大化的属性赋权方法则具备这样的优点。

它的基本思想是，若所有方案在某个属性下的属性值差异越小，则说明该属性值对方案决策与排序所起的作用越小；

反之，若某个属性能使所有方案的属性值有较大差异，则说明其对方案决策与排序将起重要作用。

由此，从对决策方案进行排序的角度考虑，无论方案属性本身的重要程度如何，方案属性值离差越大的属性应该赋予越大的权重。

特别地，若所有方案在某个属性下的属性值无差异，则该属性对方案排序将不起作用，可令其权重为0。

基于上述考虑，对于属性，用表