一种基于线性规划的赋权方法及其应用

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1、中隔辩学技术天学碗土论文一种基f线性规电的赋权方法及其斑甩摘要多属性决策问题因其广泛的理论和实际应用背景，长期以来一直是人们研究和关注的热点。解决多属性决策问题必然涉及到相关属性权重的信息，因此如何确定各个属性的权重信息是多属性决策问题评价的关键之一。本文对目前多属性决策问题研究的现状与方法进行了总结，在此基础上，将重点放在多属性决策问题的各个属性权重篮息的研究上，提出了一种新的确定属性权重的方法。这种方法通过模拟专家组决策过程，利用线性规划模型来确定各个指标的最优权重，并利用简单线性加权法来确定各个方案的优劣，我们称之为规划赋权法。它通过数学线性规划模型，

2、将决策者给出的主观偏好信息和属性值给出的客观信息进行有机合成，使所得权重同时反映主客观信息。文中讨论了这种方法的合理性并给出了数学证明。最后以区域创新能力评估为例，建立了区域创新能力评估体系，用规划赋权法对10个省市的技术创新能力进行了评估。实例表明，该法具有思路清晰、合理、有效、易于在计算机上实现等特点。关键词：多属性决策；捉型厂线性规划；区域创新2～中碗科学技术太学硕士论文～种基于线性规勘的赋权方法疑其＆用AbstractMultiple—attributedecisionmakinghasalwaysbeenaninterestingresearcha

3、reaforitSbroadtheoreticalandappliedbackground．Inordertosolveamultiple—attributedeciSionmaking，theweightofeachattributemustbedetermined．So，howtodeterminetheweightsofattributesiSoneofthemainpointofsolvingmultiple—attributeproblem．BasedOntheconclusionofresearchstatusandmethodsofmultip

4、le—attributedecisionmakingbynow，anewapproachisproposed．Bysimulatingthedecidingprocessofthegroupofexperts，thiSmethodusesa1inearprogra肿ingmodeltooptimizetheweightsoftheattributesandusesweight—averagemethodtodeterminetherankingoftheevaluatedagents．Bysolvingamathematical1inearprogrammi

5、ngmodel，thesubjectiveinformationofweightsgivenbydecisionmakersandtheobjectiveinformationofthedeciSionmatrixareintegratedSOthatthedeterminedweightsreflectbothsubjectiveandobjectivefactors．Atlast，usingregionalinnovationsystemasanexample，theabovenewmethodofdeterminingweightsisusedtoev

6、aluatetheabilityofregionalinnovationof10provincesandCities．Keywords：multiple—attributelinearprogrammingdecisionmakingproblem；weightsregionalinnovation3{^t!生型丝生丛塑兰丝二丝丝丝丝丝型丝丝垄塑序言在生产、经济、科学和工程等实践活动中，为了达到某些令人满意的目标，人们通常面临着可供选择的多种行动方案，需要有关人员在主客观多种条件的限制下及时作出较好的抉择，这就是我们一般所说的“决策”(DecisionMak

7、ing)，如果只是局限于一个目标，这就是一般的单目标决策问题；如果是同时有几个目标，就成为多目标决策问题。为了寻找这些可供选择的解，已经开发了一系列的系统方法或数学体系，如线性规划、库存控制、动态规划、贝叶斯分析(BayesianAnalysis)和模拟技术等。这些方法的共同特点是仅构造单一判别准则或目标函数，使其在满足给定的约束集上达到最优。例如在研究如何达到利润最大、产量最高、总的运输距离最短、运输费用最小、一定时期内投资的回收最大等问题上，均可以采取上述的数学方法。然而，人们在研究中日趋认识到，在分析和解决某些问题时，需要同时识别和考虑多个目标。例如，

8、在工厂生产研究中，人们可能并不仅仅满足于知道导致使生