多目标决策中的权重调查确定方法

在多目标决策研究中,各目标相对重要性(权重)的确定是一个关键。根据各目标相互影响的大小来确定的权重称影响权重,它常与通过主观的价值判断确定的权重(价值权重)结合在一起全面反映某一目标的相对重要性。本文介绍了成对比较的价值权重和影响权重的确定方法,并予简评和示例。     

关于将相对熵用于层次分析的简单注记

层次分析法(AHP)是当前广泛应用的系统工程方法之一；从判断矩阵计算相对权重，决定判断矩阵是否近似满足一致性条件，是层次分析法重要组成部分。本文从相对熵的概念出发。试给出一种新的权重计算方法，同时说明，相对熵可以为判断矩阵是否近似满足一致性条件的一个指标。     

多指标综合评价中一种计算权重的改进方法

本文对层次分析法和最优综合评价模型的原理进行剖析, 在此基础上提出一种计算权重的改进方法, 该方法综合考虑了因素间相对重要程度和相对离散程度, 为提高多指标综合评价效果提供了一条较为理想的途径, 实例证明, 本方法较为科学和合理。     

基于AHP与DEA的多因素排序法

结合层次分析法(AHP)7Z数据包络分析(DEA)方法对一类多因素排序问题给出了一种合理的排序方法．该方法首先利用AHP方法给出各因素所属类的权重，再根据决策对象的状态值，运用DEA(CCR)方法求出各对象在每一类中的排序权值，最后将该值与各类的权重综合起来，即求得各对象的最终排序权值．文章中运用了一个人才选优的实际例子加以说明。     

基于属性重要性的多属性客观权重分配方法

针对属性权重完全求知且属性值以连续值形式给出的无决策属性的多属性决策问题,提出了利用属性重要性来进行客观权重的分配方法。该方法根据模糊聚类技术与粗糙集中的相对正域理论,论述了如何从客观数据中根据属性重要性确定各属性的客观权重。通过实例说明了该方法的合理性和有效性。     

基于线性规划模型的AHP中相对权重值求解法

建立了一个线性规划(linear programming,LP)模型,用来求解层次分析法(analytic hierarchyprocess,AHP)中针对上一层某因素而言,本层次与之有关的各因素之间的相对权重值。通过一个实例,把利用此方法求得的结果与利用其它方法求得的结果进行了比较。同时,把此方法拓展应用于因素两两比较的比例值落在某个区间的判断矩阵,得到了满意的结论。     

径向基神经网络解决威胁排序问题

在空战威胁估计中,把一架战机的态势量化为一个向量,每一个决策因素为一个分量。确定各因素之间的相对重要程度,是合成综合威胁指数,完成威胁排序的关键。本文使用径向基神经网络确定各个因素之间的非线性复杂关系。使用层次分析法生成初始的(战机态势量化向量、综合威胁指数)训练样本对。然后使用样本校正器对不合理的样本对自动进行校正。调整后的综合威胁指数,作为最终的学习样本的目标值,以供径向基神经网络训练使用。实验表明,径向基神经网络可以很好的逼近各个因素之间的权重关系。     

面向全生命周期的产品质量综合评价方法研究

针对于产品全生命周期各个阶段影响质量因素的多层次、多因素相互联系又相互制约,而且具有明显的不确定性、模糊性,为了提高产品质量,提出了基于模糊层次分析法结合模糊综合评价的质量评价数学模型.此模型引入三角模糊数的一些基本理论,采用--$模糊教表征专家判断信息以充分考虑专家判断的模糊性;采用层次分析法对专家判断结果进行处理以得到这些质量影响因素的权重.最后,再结合模糊综合评价模型使所得产品质量评价结果更加科学、更加符合实际.并通过以重型机械制造企业的产品(磨煤机)为实例进行质量评价分析,验证了该产品质量评价模型的合理性和可靠性.     

基于层次分析法和因子分析的社区满意度评价体系

结合层次分析法(AHP)和因子分析法给出了一种合理的评价指标体系构建方法.该方法首先利用因子分析法对众多影响因素进行分类,并利用因子贡献率给出各因子的权重.再运用AHP的主观分析和因子分析法的客观分析相结合确定各因素在每类中的权重,然后综合这些权重,得到最终的评价模型.最后,给出了一个社区满意度的实例进行验证.     

区间数多属性决策中权重灵敏度分析

权重是用来衡量多属性决策问题中各属性相对重要性的,它在很大程度上影响决策问题的求解结果。在区间数的"期望方差"排序法基础上,基于加权模型,对区间数多属性决策中权重灵敏度进行分析,并给出了当两个方案之间排序位置颠倒时某一指标的权重最小变化量的计算方法。最后给出了一个算例。     

层次分析法中的动态权重确定方法在阵地编成中的应用

在多目标决策研究中,各目标的相对重要性(权重)是通过主观的价值判断确定的权重(价值权重)与各目标相互影响程度的主观判断确定的权重(影响权重)进行加权求和获得。本文将价值权重和影响权重均处理为动态的,并将其应用于阵地编成中,为更合理地评价阵地编成方案作一初步尝试。     

作战仿真系统模糊优选模型

舰艇作战仿真系统的研制是作战系统研制的一个重要环节。针对层次分析法 (AHP)存在的两个根本问题 ,采用“互补性”二元对比准则 ,将重要性与优越性分开处理 ,分别确定评价指标的满足度和权重 ;将“优越性”置换为“重要性” ,确定评价指标客观权重并与主观权重集结。运用多级模糊优选对仿真系统作出总体评价和指标强度评价 ,从而确定出最佳方案和方案中的薄弱环节 ,作为方案优选和改进措施的方向性依据     

基于FAHP的复杂系统的脆性过程分析

由于复杂系统具有层次结构，采用模糊层次分析法对复杂系统进行脆性分析。由模糊层次分析法得到子系统(或元件)的相对重要度排序向量，通过定义脆性激发度及激发阀值，对复杂系统的脆性是否被激发进行理论分析。通过分析，可以找出复杂系统中的脆性元件或因素，对其进行重点监测，使得最大程度避免了脆性的发生。最后以变压器故障的模糊层次分析为例，分析变压器故障的因素的相对重要度，找出易使变压器崩溃的脆性因素，说明进行复杂系统的脆性分析是必要的。     

河流健康系统评价的集对分析模型

考虑到河流健康系统评价过程中的不确定性和复杂性因素,基于集对分析理论,引入了能体现系统确定性与不确定性的同异反联系度(IDC)的计算公式,并建立了河流健康系统评价的集对分析模型(SPAM).模型从三个层次阐明评价过程中集对分析理论的具体意义并将多指标表示成一个能从总体上衡量河流健康的n元联系数.用层次分析法确定指标权重,从主客观两方面定量计算河流健康程度.将SPAM应用于澜沧江健康系统的评价,结论是:就总指标来说,河流健康评价等级为"良";就各个子系统来说,服务功能和生态功能相对好于其它三个功能.SPAM模型能充分利用研究问题所包含的不确定性信息,将辩证认识与定量描述有机结合起来,是河流健康复杂系统综合评价的一种新方法.     

基于灰熵优化的加权灰色关联度

基于灰色系统内各因素关系稳定的基本假设和灰内涵序列熵的分析,首次给出了灰关联分析中关联系数权重的确定方法。通过定义加权灰色关联系数分布密度值,构建了灰内涵序列,建立了关联系数权重的优化模型,并以算例验证了该方法的有效性与实用性。结果表明,该方法能够反映不同时点关联系数的重要性,使关联系数的波动性得到了有效控制,解决了局部点关联系数控制整个灰色关联序的问题。     

模糊层次分析法权重研究

提出确定一族模糊层次分析法权重的新方法,说明该权重确定方法的合理性,得出四个重要结论,纠正人们对模糊层次分析法权重确定的某些错误认识.给出从传统层次分析法标度到模糊层次分析法标度的转换方法.     

属性识别理论模型在土壤肥力综合评价中的应用

土壤肥力受到自然因素和人为因素的双重影响,而且评价指标数据集较大属于高维数据,因此对其进行客观的综合评价显得非常困难。运用属性识别理论模型和层次分析法对土壤肥力综合评价进行了研究,结果与模糊综合评价模型的评价结果相一致。运用层次分析法确定评价指标权重系数,避免了权重确定的主观性,同时该模型计算简单,适应于有评价标准的质量评价问题。表3,参12。     

区间估计:AHP 指标筛选的一种方法

分析了弱权重指标对层次分析法判断矩阵不一致性的负面影响,提出了识别和剔除弱权重指标的基本原理,以及利用层次分析的区间估计剔除弱权重指标的步骤、方法.它尤其适合于决策者希望通过借鉴一个较大的一般指标集建立具体评价问题的指标集的情形.弱权重指标的剔除有助于提高决策者权重比较的精确度,决策者也不再需要收集各方案在那些弱权重上的表现信息,从而提高了层次分析法的应用性.     

多目标线性规划的一种矩阵对策方法

提出了一种求解多目标线性规划问题的人机对话方法，其基本原理与ＳＴＥＭ方法大致相同，但采用了两人零和混合对策思想确定Ｔｃｈｅｂｙｃｈｅｖ距离中的相对权重，使权重的确定方法较传统的机械式相对固定权重确定方法更为合理     

AHP中的指数标度法

在层次分析法(AHP)中,比较判断矩阵各元素应为因素的权重之比,而“1—9”标度给出的却是权重之差。为解决这个矛盾,本文根据实验心理学的韦伯—费希纳定律,建立一种“等距分级,等比赋值”的指数标度法。它符合AHP的排序原理,清除了“1—9”标度给比较判断矩阵带来的不一致,使排序权值具有明确的意义并能方便灵活地调整。