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1、会计学1模煳多属性决策模煳多属性决策引言引言n n由于客观事物的复杂性和人类思维的模糊性，多属性决策中的属性值有时以三角模糊数形式给出。在决策过程中，决策者往往对方案有一定的主观偏好，对属性权重不能完全确知。n n在此，提出一种基于相似度的决策方案排序法。第1页/共14页规范化公式规范化公式第2页/共14页第3页/共14页 由此得到决策者的风险态度，也就是得到了由此得到决策者的风险态度，也就是得到了由此得到决策者的风险态度，也就是得到了由此得到决策者的风险态度，也就是得到了决策者得主观偏好值。决策者得主观偏好值。决策者得主观偏好值。决策者得主观偏好值。第4页/共14页第5页/共14页属性权重信
2、息完全未知属性权重信息完全未知的情形的情形n n 由于种种条件的限制，决策者的主观偏好与客观偏好之间往往存在着一定的偏差。属性期望值 主观偏好期望值第6页/共14页属性权重信息完全未属性权重信息完全未知的情形知的情形n n为了使决策具有合理性，属性权重向量w的选择应使决策者的主观偏好与客观偏好的总偏差最小，为此，我们建立下列单目标优化模型：第7页/共14页属性权重信息完全未知的情形属性权重信息完全未知的情形第8页/共14页第9页/共14页只有部分属性权重信息的情形只有部分属性权重信息的情形n n在进行决策时，人们有时能够提供部分权重信息，假设为已知的部分权重信息确定的属性可能权重集合，类似之前
3、的分析，我们建立下列单目标优化模型：第10页/共14页只有部分属性权重信息的情形只有部分属性权重信息的情形n n解此模型，得到最优属性权重向量w。从而可以求得各方案的综合属性期望值，再根据zj j值对方案进行排序和择优。第11页/共14页 设X,U,w分别为模糊多属性决策问题的方案集,属性集,属性权重向量，并构造模糊决策矩阵A将决策矩阵A转变为规范化矩阵R计算主观偏好值和R中元素r的期望值，得到期望值矩阵属性完全未知：利用公式求最优权重向量w已知部分权重信息：求解模型 得到最优权重向量w求得各方案的综合属性期望值，并根据该值的大小对方案进行排序和择优结束算法流程第12页/共14页 小结小结 当我们进行模糊性决策时，应用基于相似度的当我们进行模糊性决策时，应用基于相似度的决策方案排序法，在属性权重信息完全未知和只有决策方案排序法，在属性权重信息完全未知和只有部分属性权重信息的情形下都可以通过对各属性期部分属性权重信息的情形下都可以通过对各属性期望值的比较排序，得到最优方案。望值的比较排序，得到最优方案。第13页/共14页