一种权重未知的混合多属性决策方法论文

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1、一种权重未知的混合多属性决策方法论文.freel个，记为A={A1，A2，…，Am}，评价指标有n个，记为G={G1，G2，…，Gn}，记方案Ai对指标Gj的评价值aij为精确实数型指标{j∈N1=（1，2，…h1）}；对指标Gj{j∈N2=（h1+1，h1+2，…h2）}为区间型指标；对指标Gj{j∈N3=（h2+1，h2+2，…h3）}为三角模糊数梯形模糊数型指标；对指标Gj{j∈N4=（h3+1，h3+2，…n）}为语言型指标。记A=（aij）m×n为决策矩阵。具体步骤如下：（1）各类指标值的规范化处理。指标值的规范化处理是将所有指标值根据

2、上述方法进行处理得到决策矩阵B=（bij）m×n。（2）确定正理想方案和负理想方案。对于精确实数型指标：y■■=■b■，j∈N■y■■=■b■，j∈N■对于区间型指标：■■■=y■■，y■■=■b■■，■b■■，j∈N■■■■=y■■，y■■=■b■■，■b■■，j∈N■对于三角模糊数型指标：■■■=y■■，y■■，y■■=■b■■，■b■■，■b■■，j∈N3■■■=y■■，y■■，y■■=■b■■，■b■■，■b■■，j∈N3对语言型指标，与语言标度相对应的区间数表达形式为:优：=0.8，1良：=0.6，0.8中：=0.4，0.6差：=0.2

3、，0.4特差：=0，0.2与语言标度相对应的三角模糊数表达形式为：极好：=0.8，0.9，1很好：=0.7，0.8，0.9好：=0.6，0.7，0.8较好：=0.5，0.6，0.7一般：=0.4，0.5，0.6较差：=0.3，0.4，0.5差：=0.2，0.3，0.4很差：=0.1，0.2，0.3极差：=0，0.1，0.2再由上述方法确定理想指标值和负理想指标值。记Y+={y+1，y+2，…，y+n}为理想方案；Y-={y-1，y-2，…，y-n}为负理想方案（3）根据混合指标建立模型确定指标权系数。各方案ai与理想方案Y+和负理想方案Y-的广义

4、加权距离定义为：d+（ai，Y+）=■ind+（ai，Y+）=■axd-（ai，Y-）=■inF=■■s.t■ωj=1ωj≥0利用MATLAB编程求解，得到混合属性值权系数ATLAB编程计算求解得权系数w为：w=（0.1072，0.0528，0.2421，0.0692，0.3060，0.2227）将权系数带入（2-1）（2-2）得到d+（ai，w）和d-（ai，w），计算Ci=■得到方案的排序为：a1＞a3＞a4＞a2。本文的方法得出的结果与文献中的结果大致相同，产生稍微差别的主要原因是权重给的不一样，文献中的权重是事先给定的，本文由模型求出的权

5、重更具客观性，更加符合实际，决策结果更加可靠。