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1、区间型不确定多属性决策方法及应用第1页，共83页，编辑于2022年，星期五 随着社会、经济的发展，人门所考虑问题的复条性、不确定性以及人类思维的模糊性在不断增强在实际决 决过程中，决策信息有时以区间数形式来表达。本章将介绍区间型正理想点、区间型负理想点等概念区间数 之间比较的可能度公式以及可能度公式之间的关系，并 且分别介绍基于可能度、基于投影模型、逼近正理想点 的多属性决策方法本章对上述方法均进行了实例分析第2页，共83页，编辑于2022年，星期五 第1节 基于可能度的多属性决策方法一、区间数比较的可能度公式记称 为区间数，特别地，当时，退化为一个实数。先给出区间数的运算法则。设和，且，则第
2、3页，共83页，编辑于2022年，星期五设和，且，则（1）当且仅当和（2）（3），其中，特别地，若，则第4页，共83页，编辑于2022年，星期五定义4.1 当均为实数时，则称当 时当 时当 时（4.1）为 的可能度。第5页，共83页，编辑于2022年，星期五定义4.2 当至少有一个为区间数时，且记（4.2）为 的可能度。则称设，则记 的次序关系为第6页，共83页，编辑于2022年，星期五例 设 ，求 。解所以，第7页，共83页，编辑于2022年，星期五定义4.3 当至少有一个为区间数时，且记（4.3）为 的可能度。则称第8页，共83页，编辑于2022年，星期五例 设 ，求 。解所以，第9页，共
3、83页，编辑于2022年，星期五定义4.4 当至少有一个为区间数时，且记（4.4）为 的可能度。则称第10页，共83页，编辑于2022年，星期五例 设 ，求 。解所以，第11页，共83页，编辑于2022年，星期五定义4.5 当至少有一个为区间数时，且记（4.5）为 的可能度。则称可以证明以上4个定义是等价的。第12页，共83页，编辑于2022年，星期五例 设 ，求 。解所以，第13页，共83页，编辑于2022年，星期五根据上述3种定义，可以证明下列结论均成立。定理4.1 设 ，则（1）（2）当且仅当（3）当且仅当（4）（互补性）特别地，第14页，共83页，编辑于2022年，星期五（5）当且仅当
4、特别地，（6）（传递性）对于3 个区间数 若当且仅当且则第15页，共83页，编辑于2022年，星期五 定义1.8 设摸糊判断矩阵 ，若有 则称矩阵B是模糊互补判断矩阵例为模糊互补判断矩阵。第16页，共83页，编辑于2022年，星期五定理2.2 设模糊互补判断矩阵 对矩阵B按行求和得则可依据 的序关系对区间进行排序。第17页，共83页，编辑于2022年，星期五例 比较下列5个区间大小解：由可能度矩阵第18页，共83页，编辑于2022年，星期五对于矩阵P按行求和：第19页，共83页，编辑于2022年，星期五第20页，共83页，编辑于2022年，星期五由得到第21页，共83页，编辑于2022年，星期
5、五第3节 决策方法步骤1 对于某一多属性决策问题，属性的权重完全确知(即为实数)。对于方案 ，按属性 进行测度，得到 关于 的属性值 (这里 )从而构成 决策矩阵 最常见的属性类型为效益型和成 本型设 分别表示效益型、成本型的下标集为 了消除不同物理量纲对决策结果的影响，可用下列公 式将决策矩阵 转化为规范化矩阵 ，其中第22页，共83页，编辑于2022年，星期五(4.9)(4.10)第23页，共83页，编辑于2022年，星期五例43 某地区盛产生皮为了开发该地区的制革工业，考虑列生产资源的分布情况及其他与制革工业有关因素(属性)，其中所考虑的属性有:能源需求量(100kwh/d)；水的需求量
6、(10万加仑天)；废水排放方式(十分制)；工厂和设备成本(百万美元);作业成本(百万美元/年)；有关地区的经济发展(十分制);研究开发机会(十分制)；投资报酬(以1为基数).请标准化决策矩阵。第24页，共83页，编辑于2022年，星期五 表4.5 决策矩阵第25页，共83页，编辑于2022年，星期五 表4.5 决策矩阵在上述属性中，能源需求量()、水的需求量()。工厂和设备成本()和作业成本为成本型外，其他均为效益型第26页，共83页，编辑于2022年，星期五 表4.5 决策矩阵例如，对于属性7，标准化公式为第27页，共83页，编辑于2022年，星期五 表4.5 决策矩阵例如，对于属性7，标准
7、化区间，如第28页，共83页，编辑于2022年，星期五 表4.5 决策矩阵例如，对于属性7，标准化公式为第29页，共83页，编辑于2022年，星期五将决策矩阵 转化为规范化决策矩阵 ，如表4.6所示表4.6 规范化决策矩阵 第30页，共83页，编辑于2022年，星期五步骤1 由(4.9)和(4.10)两式将决策矩阵 转化为规范化决策矩阵 ，如表4.6所示表4.6 规范化决策矩阵 第31页，共83页，编辑于2022年，星期五或者(4.11)(4.12)根据区间放的运算法则，把(4.11)和(4.12)两式写为(4.13)第32页，共83页，编辑于2022年，星期五(4.14)步骤2 利用WAA算
8、子对各方案 的属性值 进行集结求得其综合属性值(4.15)第33页，共83页，编辑于2022年，星期五步骤3 利用区间数比较的可能度公式(4.2)，算出各方 案综合属性值 之间的可能度 并建立可能度矩阵步骤4 利用公式并按 大小对方案进行排序，即得最优方案。第34页，共83页，编辑于2022年，星期五第4节 实例分析 例4.1 考虑一个大学的学院评估问题，选择教学 ，科研 和服务 这3个属性作为评估指标设有5个学院(方案)将被评估，并假定属性的权重向 量为 决策者以区间数这种不确定形 式给出了各方案的属性值，其规范化决策矩阵如表4.1所示第35页，共83页，编辑于2022年，星期五 表4.1
9、规范化决策矩阵利用公式可求出学院的综合属性值分别为区间数第36页，共83页，编辑于2022年，星期五为了对各方案进行排序，先利用(4.2)式求出 ，两两比较的可能度矩阵第37页，共83页，编辑于2022年，星期五对于矩阵P按行求和：第38页，共83页，编辑于2022年，星期五第39页，共83页，编辑于2022年，星期五若用符号 表示方案之间具有可能度的优序关系，则相应的5个学院 的排序为从而学院 综合评估结果最好。由得到第40页，共83页，编辑于2022年，星期五42 基于投影的多属性决策方法第1节 决策方法首先构造加权规范化决策矩阵 ，其中且定义4.6 称为区间型正理想点，其中(4.16)第
10、41页，共83页，编辑于2022年，星期五定义4.7 设和(4.17)是两个向量，定义定义4.8 设则称为向量 的模。第42页，共83页，编辑于2022年，星期五 众所周知，一个向量是由方向和模两部分所组成，而向量之间的夹角余弦值仅能街量它们的方向是否一 致，而不能反映其模的大小必须把模的大小与夹角余 弦值结合起来考虑才能全面反映向量之间的接近度为 此定义投影的概念。定义4.9 设和是两个向量，定义(4.18)第43页，共83页，编辑于2022年，星期五为 在 上的投影，一般地，值越大表示向量 与 之间越接近。令(4.19)其中，显然，值越大，表明方案越贴近区间型正理想点 ，因此，方案 越优。
11、第44页，共83页，编辑于2022年，星期五 依据上述定义，下面介绍一种基于投影的多属性决 策方法具体步骤下：步骤1 对于某一多属性决策问题，属性的权重完全 确知决策者对所有方案按各属性进行测度，得到决策 矩阵 。并按(4.9)和(4.10)两式将 转化为规范化矩阵 。步骤2 利用属性权重向量 和规范化矩阵 ，构造加权规范化决策矩阵 。第45页，共83页，编辑于2022年，星期五步骤3 利用（4.16）式确定区间型正理想点 。步骤4 利用（4.19）式求出方案 在区间型正理想点 上的投影 。步骤5 根据 值对方案进行排序或择优。实例分析 例42 维修性设计是指在产品的研制过程中，要充分考虑系统
12、的总体结构、各部分的配置与连接，标准化和模块化等因素，以便在产品发生故障时，用户能及时恢复。第46页，共83页，编辑于2022年，星期五现拟对某雷达接收机3个维修性设计方案进行选样考虑的指标(属性)有：寿命周期费用(万元)；平均寿命(小时)；平均维修时间；-可用度；综合性能决策矩阵 如表42所示已知属性权重向量为试确定最佳方案。第47页，共83页，编辑于2022年，星期五 表4.2 决策矩阵 第48页，共83页，编辑于2022年，星期五 在各项指标中，除寿命周期费用()和平均维修时间()为成本型外其他均为效益型。步骤1 由(4.9)和(4.10)两式将决策矩阵 转化为规范化决策矩阵 ，如表4.
13、3所示 表4.3 规范化决策矩阵第49页，共83页，编辑于2022年，星期五 表4.3 规范化决策矩阵 步骤2 利用属性权重向量 以及规范化决策矩阵 构造加权规范化决策矩阵 ，如表4.4所示第50页，共83页，编辑于2022年，星期五表4.4 加权规范化决策矩阵 第51页，共83页，编辑于2022年，星期五步骤3 利用(4.6)式确定区间型正理想点步骤4 利用(4.19)式求出方案 在区间型正理想点上的投影步骤5 根据 值对方案进行排序得第52页，共83页，编辑于2022年，星期五故最优方案为 。4.3 逼近理想点的多属性决策方法4.3.1 决策方法定义4.10 称 为区间型负理想点，其中（4
14、.20)第53页，共83页，编辑于2022年，星期五 下面介绍一种迢近理想点的多属性决策方法具体步骤如下：步骤1 对于某一多属性决策问题，属性的权重完全确定 分别为决策炬阵及其规范化矩阵 步骤2 利用属性权重向量 和规范化矩阵 ，构造加权规范化决策矩阵 .步骤3 利用(4.16)和(4.20)两式确定区间型正、负理想点 、第54页，共83页，编辑于2022年，星期五步骤4 计算每个方案分别到正理想点和负理想点的距离：(4.21)(4.22)第55页，共83页，编辑于2022年，星期五步骤5 计算每个方案对理坦点的贴近度(4.23)步骤6 按 值的大小对方案进行排序，值越大，则方案 越优。第56
15、页，共83页，编辑于2022年，星期五4.3.2 实例分析 例43 某地区盛产生皮为了开发该地区的制革工业，考虑列生产资源的分布情况及其他与制革工业有关因素(属性)，其中所考虑的属性有:能源需求量(100kwh/d)；水的需求量(10万加仑天)；废水排放方式(十分制)；工厂和设备成本(百万美元);作业成本(百万美元/年)；有关地区的经济发展(十分制);研究开发机会(十分制)；投资报酬(以1为基数).已知属性权重向量为第57页，共83页，编辑于2022年，星期五有关部门提出了5个备选方案，各方案在上述属性下的属性值如表4.5所示。试确定最佳方案。表4.5 决策矩阵第58页，共83页，编辑于202
16、2年，星期五 表4.5 决策矩阵在上述属性中，能源需求量()、水的需求量()。工厂和设备成本()和作业成本为成本型外，其他均为效益型第59页，共83页，编辑于2022年，星期五步骤1 由(4.9)和(4.10)两式将决策矩阵 转化为规范化决策矩阵 ，如表4.6所示表4.6 规范化决策矩阵 第60页，共83页，编辑于2022年，星期五表4.6 规范化决策矩阵 步骤2 利用属性权重向量 以及规范化决策矩阵 构造加权规范化决策矩阵 ，如表4.7所示第61页，共83页，编辑于2022年，星期五表4.7 规范化决策矩阵 第62页，共83页，编辑于2022年，星期五表4.7 规范化决策矩阵 第63页，共8
17、3页，编辑于2022年，星期五步骤3 利用(4.16)菏(4.20)式确定区间型正、负理想点步骤4 计算每个方案分别到正理想点和负理想点的距离第64页，共83页，编辑于2022年，星期五步骤5 计箅每个方案对理想点的贴近度步骤6 按 值的大小对方案进行排序得：因此最佳方案为 。第65页，共83页，编辑于2022年，星期五第5章 属性权重完全未知且属性值为区间数的多属性决策方法及应用5.1 对方案无偏好的多属性决策方法5.1.1 公式和定义 对于某一多属性决策问题，其属性的权重向量为 ，并满足单位化约束条件：(5.1)第66页，共83页，编辑于2022年，星期五且设决策矩阵为 ，这里 。其相应的
18、规范化矩阵为 。为了能衡量两个区间数相似的程度相离度的概念 定义5.1 设区间数 ，如果范数称 为区间数 和 的相离度。第67页，共83页，编辑于2022年，星期五显然 越大，则 和 相离的程度越大特别地，当 时，有 ，即 和 相等。5.1.2 决策方法 对于某一多属陆决策问题一般需要求出各方案的综合属性值由规范化矩阵 及属性权重向量，利用WAA算子得到方案 的综合属性值(由(4.15)式获得)。第68页，共83页，编辑于2022年，星期五当属性权重 及属性值都是确定的值时。由各方案综合属性值的大小可以确定万案的优劣；否则,就不能直接由(4.15)式确定综合属性值。下面将考虑属性权虽完全未知、
19、属性值为区间数且决策者对方案无偏好的情形。第69页，共83页，编辑于2022年，星期五5.3 UOWA算子设 表示全体区间数的集合。定义224 设 ，若其中 是与UOWA相关联的权重向量，满足 且 是一组数据组 中第 大的元素。第70页，共83页，编辑于2022年，星期五则称函数 是不确定 算子，（简记 算子）。可以利用第1章中确定OWA算子加权向量的方法或用下面的表达式来确定加权向量 ，其中(5.13)这里，为模糊语义量化算子第71页，共83页，编辑于2022年，星期五(5.14)其中 。对应于模糊语义量化准则79，“大多数”，“至少半数”，“尽可能多”的算子 中的参数对分别为第72页，共8
20、3页，编辑于2022年，星期五例5.3 给定一组区间数利用(4.2)式对这4个区间数进行两两比较，并建立可能度矩阵第73页，共83页，编辑于2022年，星期五根据(4.6）式(4.6)得到可能度矩阵P的排序向量利用 对区间数 ，按降序进行排列，可得第74页，共83页，编辑于2022年，星期五 若假定UOWA算子的加权向量为 则利用UOWA箅子对这4个区间数进行集结，可得第75页，共83页，编辑于2022年，星期五5.4 基于UOWA算子的多属性决策方法5.4.1 在决策者对方案无偏好情形下的多属性决策方法 下面介绍一种在决策者对方案无偏好情形下的多属性决策方法具体步骤如下226：步骤1 对于某
21、一多属性决策问题决策矩阵及其相应的规范化矩阵分别为其中，其中，第76页，共83页，编辑于2022年，星期五 步骤2 利用(4.2)式对方案 的各属性值 进行两两比较并建立可能度矩阵 ，利用(4.6)式求得可能厦矩阵 的排序向量 。并按其分量大小对方案 的各属性值按从大到小的次序进行排序，得到第77页，共83页，编辑于2022年，星期五第78页，共83页，编辑于2022年，星期五第79页，共83页，编辑于2022年，星期五表1.19 列出了3种互补标度，它们部是模糊互补判断 矩阵01标度 0.10.9三标度 0.10.9九标度 含义 0 0.1 0.1 元素j极端重要于元素I 0.138 元素j
22、强烈重要于元素i 0.3 0.325 元素j明显重要于元素i 0.439 元素j稍微重要于元素i 0.5 0.5 0.5 元素i与元素j同样重要 0.561 元素i稍微重要于元素j 0.7 0.675 元素i明显重要于元素j 0.862 元素i强烈重要于元素j 1 0.9 0.9 元素i极端重要于元素j表1.19 3 种互补标度第80页，共83页，编辑于2022年，星期五0.2，0.4，0.6，0.8可以取为0.10.9五标度相邻的判 断中值。定理2.2 设模糊互补判断矩阵对矩阵B按行求和得则由公式第81页，共83页，编辑于2022年，星期五第2节 区间数排序 对于给定的一组区间数 ，把它们进行两两比较利用上述可能度公式求得相应的可能度 ，简记为 ，并建立可能度矩阵 该矩阵包含了所有方案相互比较的全部可能度信息因此对区间数进行排序的问题，就转化为求解可能度矩阵的排序向量的问题由定理4.1可 知，矩阵P是一个模糊互补判断矩阵由定理2.2知第82页，共83页，编辑于2022年，星期五得到可能度矩阵P的排序向量并利用对区间进行排序。第83页，共83页，编辑于2022年，星期五