集成式多目标权系数赋值方法_王宗军

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1、1996年8月系统工程理论与实践第8期*⒇集成式多目标权系数赋值方法⒇王宗军(华中理工大学工商管理学院,武汉430074)摘要本文将实际应用中的多目标权系数赋值方法归结为三类:点估计方法、模糊区间估计方法、定性估计方法,提出了各类方法中有效的多目标权系数赋值过程,给出了多目标决策(MODM)中引导决策专家选择适合具体情形的多目标权系数赋值方法的选择策略,提出了多目标权系数调整的交互式方法。实际应用表明,该方法简便灵活,适用于MODM的各类情形。关键词多目标权系数权系数赋值多目标决策集成选择策略权系

2、数调整TheIntegratedMultiobjectiveWeightsAssigningMethodWangZongjun(CollegeofBusinessandManagement,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074)AbstractThispapersumsupthepracticalmultiobjectiveweightsassigningmethodsintothreekinds:pointestimationm

3、ethods,fuzzyintervalmappingmethods,andquali-tativeestimationmethods,proposeseffectivepracticalmultiobjectiveweightsassigningmethodsineachkindofmethod,describestheintegratedmultiobjectiveweightsassign-ingprocedure,presentsthechoicestrategiestoguidedeci

4、sionmakerstochooseamulti-objectiveweightsassigningmethodwhichissuitableforconcreteconditions,proposestheinteractivemethodsforadjustmentofmultiobjectiveweights.Thepracticalapplica-tionshowsthatthismethodissimple,convenientandflexible,andissuitableforal

5、lkindsofsituationsinmultiobjectivedecisionmaking.Keywordsmultiobjectiveweights;weightsassigning;multiobjectivedecisionmaking;integration;choicestrategy;adjustmentofweights1引言在多目标决策MODM(MultiobjectiveDecisionMaking)中,我们常常遇到一些具有变量繁多、结构复杂、不确定性因素作用显著等特点的复

6、杂系统(ComplexSystems),这些复杂系统中的决策问题,如社会经⒇本文于1995年1月17日收到⒇*本文得到湖北省自然科学基金(94J058)的资助。第8期集成式多目标权系数赋值方法13[1][2][3]济系统仿真方案的综合评价、城市整体发展水平的综合评价、矿区地质条件的综合评价、城市或地区综合发展战略的研究[4]等,大都涉及到社会、经济、科技、环境等多方面的因素。求非劣解法和功效系数法在MODM中都是用得相当广泛的方法,而在非劣解生成技术中尤以加权平均法用得最多[5]。而这些决策方法都

7、需要对描述目标相对重要程度的权系值做出正确的估价。对多目标权系数的估价及赋值,往往反映了专家对领域问题理解的一个重要方面,是专家经验和决策者意志的体现,它相当程度上决定了多目标综合的精度。考虑到复杂系统MODM中不同的目标(指标)子集往往具有不同的性质和特点,以及不同的决策者选择(或喜欢运用)的权系数赋值方法也不一定相同,我们将实际应用中的多目标权系数赋值方法归结为三类:点估计方法、模糊区间估计方法、定性估计方法,并提出了各类方法中有效的多目标权系数赋值的具体方法,然后将其在MODM中同已有的方法

8、综合运用,并给出相应的权系数赋值方法选择策略,从而使得决策者可以根据自己所处的具体环境和对决策问题的了解程度,较为方便准确地选择相应的多目标权系数赋值方法,而不必去详细了解每一种方法的具体原理。笔者将这种多目标权系数赋值方法称为集成式多目标权系数赋值方法(IntegratedMultiobjectiveWeightsAssigningMethod)。考虑到一般情形,设某一目标子集Uk为:Uk={uk1,uk2,…,ukn}(1)Uk的n个目标的权系集为:Ak=(ak1,ak2,…,

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