多目標(biāo)決策復(fù)習(xí)

1、多目標(biāo)決策復(fù)習(xí)一、多屬性評(píng)價(jià)的決策過程與特點(diǎn)？過程提出問題，并且分析問題是否屬于多屬性決策決策問題形成，包括兩方面：確定屬性和構(gòu)建方案信息收集，給出各方案的屬性值信息和各屬性間的關(guān)系信息方案排序選優(yōu)，應(yīng)用適合MADM方法對(duì)方案進(jìn)行排序選優(yōu)方案實(shí)施與反饋，在實(shí)施過程中發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行下一輪分析特點(diǎn)量綱不一致。數(shù)據(jù)計(jì)量單位不一樣，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理。定性定量結(jié)合。有些數(shù)據(jù)是定性描述，有些是定量描述，需要進(jìn)行相應(yīng)處理。屬性值導(dǎo)向不一致，有的屬性值越大越好，而有的屬性越小越好。七、你如何理解多屬性評(píng)價(jià)方法中的完全補(bǔ)償與不完全補(bǔ)償。屬性間的完全補(bǔ)償：一個(gè)方案的某屬性無論多差都可用其他屬性來補(bǔ)償。傳統(tǒng)

2、決策方法，比如簡單加權(quán)法以及在其基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一系列方法都是建立在完全補(bǔ) 償?shù)募僭O(shè)基礎(chǔ)之上的。應(yīng)用此類方法進(jìn)行決策的過程中，不考慮是否有最差屬性的存在，只考慮 方案的總體水平。級(jí)別不劣于關(guān)系則是建立在不完全補(bǔ)償關(guān)系的基礎(chǔ)之上的，比如ELECTRE系列和 PROMETHEE法。此類方法引入了偏好信息，克服了傳統(tǒng)多屬性決策中的完全補(bǔ)償關(guān)系，在決 策過程中剔除了最差屬性的方案，因此縮減了工作量，同時(shí)也更加科學(xué)。完全補(bǔ)償和不完全補(bǔ)償兩類方法并不存在嚴(yán)格的孰優(yōu)孰劣關(guān)系，在決策中選用什么方法要 結(jié)合具體實(shí)際來考慮。二、比較權(quán)重確定方法Entropy, AHP與Swing法。Entropy，AHP和Swi

3、ng都是權(quán)重確定方法。從分類上看，AHP與Swing屬于主觀賦權(quán)法，而Entropy屬于客觀賦權(quán)法。從決策者的參與程度上來說，Swing法中決策者的主觀判斷因素占了很大比重；AHP則是 定性與定量相結(jié)合的方法，將決策者經(jīng)驗(yàn)判斷給予量化；Entropy法則是直接利用決策矩陣所給 的信息來計(jì)算權(quán)重，沒有引入決策者的主觀判斷。從原理上來說，Swing法考慮的是各個(gè)屬性對(duì)綜合決策的相對(duì)重要性和貢獻(xiàn)度，并且權(quán)重 受屬性標(biāo)度值的影響；AHP法是一種“分解-判斷-綜合”的思維過程的體現(xiàn)，結(jié)合定性定量因素， 是一種好的確定權(quán)重方法。Entropy法用信息的無序程度即信息熵的大小來計(jì)算權(quán)重，是一種客 觀方法。從

4、應(yīng)用范圍上來說，AHP適用于目標(biāo)結(jié)構(gòu)復(fù)雜且缺乏數(shù)據(jù)的情況；Swing和Entropy則需 要有較詳細(xì)的數(shù)據(jù)信息。對(duì)于以上權(quán)重確定方法，各有自己的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，在使用時(shí)需要聯(lián)系實(shí)際，選用最恰當(dāng)?shù)姆?法。四、MAVT法的價(jià)值函數(shù)如何確定P35使用價(jià)值樹，描述指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，確定各屬性權(quán)重確定各屬性的價(jià)值函數(shù)，區(qū)間二分法和差分法多屬性價(jià)值函數(shù)是單屬性價(jià)值偏好的加權(quán)和Vjj是方案i在屬性j上的偏好價(jià)值Wj是屬性j的相對(duì)重要性八、接近理想點(diǎn) TOPSIS 決策方法的特點(diǎn) P43TOPSIS是在加權(quán)法的基礎(chǔ)上發(fā)展而來。TOPSIS的核心理念是：擬定理想方案A*和負(fù)理想方案A然后應(yīng)用距離概念，找出與理想方 案最

5、近且與負(fù)理想方案最遠(yuǎn)的點(diǎn)作為最優(yōu)方案。優(yōu)點(diǎn)：流程清晰簡單易用缺點(diǎn)：決策者參與程度較低，決策者主觀偏好信息沒有充分融入到?jīng)Q策方法中 前提：目標(biāo)屬性的偏好具有單調(diào)性九、AHP 的決策過程 P49明確問題，建立層次結(jié)構(gòu)構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣由判斷矩陣計(jì)算兩兩比較元素對(duì)于該準(zhǔn)則的相對(duì)權(quán)重，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)計(jì)算各層元素對(duì)系統(tǒng)目標(biāo)的合成權(quán)重，即總層次排序，及其一致性檢驗(yàn)結(jié)論分析五、ELECTRE III 如何分析決策者的偏好，有哪些偏好關(guān)系 P117在一致指數(shù)c(a,b)和不一致指數(shù)d(a,b)基礎(chǔ)上確定可信度指數(shù)S(a,b)基于可信度指數(shù)進(jìn)行升序和降序排列引入?yún)?shù)可信度和差異臨界值，確定方案級(jí)別不劣于關(guān)系整合出最終排序三、PROMETHEE 法的 6 種偏好函數(shù)P119六、比較多目標(biāo)優(yōu)化方法 STEM 與 Geoffrion 方法的異同點(diǎn)。相同點(diǎn)STEM與Geoffrion都屬于逐步偏好信息法，這類方法不需要預(yù)先知道決策者的偏好結(jié)構(gòu)。這類方法需要決策者和決策分析者不斷對(duì)話，持續(xù)參與決策過程，對(duì)當(dāng)前給出的有關(guān)權(quán)衡 逐步誘導(dǎo)出決策者的偏好結(jié)構(gòu)，最后得出滿意結(jié)構(gòu)。此類方法處理問題的類型更加廣泛，但是對(duì)決策者要求較高。 相異點(diǎn)STEM屬于隱式交互過程，Geoffiron屬于顯式交互過程。STEM采用目標(biāo)值距離理想點(diǎn)最小偏差組合作為決策準(zhǔn)則；Geoffrion是使用價(jià)值函數(shù)達(dá)到 極大去尋