基于某灰色关联分析报告报告材料地理想点决策

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1、实用标准文案基于灰色关联分析的理想点决策摘要：决策作为经济管理中的重要内容，其方法的探讨一直是管理学家所致力研究的，决策的应用范围也并不是仅仅限于经济管理领域，在政治、军事等个方面都有广泛的应用，这就充分凸显了决策的重要性，于是，对于决策方法的讨论就显得尤为的重要，而本文便是就常用的决策方法之一的逼近理想点法做了简单的介绍，并且结合最新的灰色关联分析方法，对实际简化问题做了简单的决策。关键字：逼近理想点，灰色关联分析，决策决策学是以决策为研究对象的综合性学科。决策是现代管理的核心问题。所谓决策，是指在现代社

2、会和经济发展进程中，针对某些宏观或微观的问题，按预定的目标，采用一定的科学理论、方法和手段，从所有可供选择的方案中，找出最满意的方案，进行实施，直至目标的实现。决策主要研究决策原理、决策程序和决策方法，探索如何作出正确决策的规律。按达到的母体分，决策可以分为单目标决策和多目标决策。而本文所探讨的决策方法主要是这对多目标决策问题，所谓多目标决策，就是决策问题要达到的目的不止一个，而且，各目标可能存在相互矛盾的现象，于是就为决策带来了困扰，针对这样的决策问题，逼近理想点法便是能对此类问题做出决策。逼近理想点法的

3、基本思想及步骤逼近理想点法就是就多指标决策问题的一种决策方法，其原理是找到最靠近正理想点而同时最远离负理想点的有效解，实质是把每一个方案的各指标值堪称n维向量，即n为空间中的一点，而利用相关的方法来度量各可行方案的指标值靠近正理想方案和负理想方案的距离的相应指标值的程度来确定方案的优劣。这里使用的是灰色关联分析方法来计算各备选方案与正负理想点的相似程度，最后选取与正理想方案最相似的方案作为最后的可行方案。设一多指标决策问题有n个指标G1,G2,…,Gn,(将各指标按相应的方法做标准化处理，将决策矩阵转化成无

4、量纲，无数量级差异的效用值)，给问题的m个被选方案分别为A1,A2,…,An.给出各个指标值的权重，权重向量为W=(W1,W2,…,Wn).逼近理想点法的操作步骤为：精彩文档实用标准文案步骤一：用向量规法求得规范决策矩阵Z步骤二：构成加权规范化阵X步骤三：确定正负理想方案正理想点负理想点步骤四：根据传统的逼近理想点法，是利用欧式距离来计算各方案到正负理想点的距离，从而确定方案的优劣。在这里，使用灰色关联分析方法来得到各备选方案与正负理想点的相似度来确定方案的优劣。灰色关联度分析方法模型灰色综合评价主要是依据

5、以下模型：R=Y×W式中，R为M个被评价对象的综合评价结果向量；W为N个评价指标的权重向量；E为各指标的评判矩阵，为第i个被评价对象的第K个指标与第K个最优指标的关联系数。根据R的数值，进行排序。（1）确定最优指标集设,式中为第k个指标的最优值。此最优序列的每个指标值可以是诸评价对象的最优值，也可以是评估者公认的最优值。选定最优指标集后，可构造矩阵D式中为第i个期货公司第k个指标的原始数值。（2）指标的规范化处理精彩文档实用标准文案由于评判指标间通常是有不同的量纲和数量级，故不能直接进行比较，为了保证结果的

6、可靠性，因此需要对原始指标进行规范处理。设第k个指标的变化区间为,为第k个指标在所有被评价对象中的最小值，为第k个指标在所有被评价对象中的最大值，则可以用下式将上式中的原始数值变成无量纲值。，，（3）计算综合评判结果根据灰色系统理论，将作为参考数列，将作为被比较数列，则用关联分析法分别求得第i个被评价对象的第k个指标与第k个指标最优指标的关联系数，即式中，一般取。这样综合评价结果为：R=ExW若关联度最大，说明与最优指标最接近，即第i个被评价对象优于其他被评价对象，据此可以排出各被评价对象的优劣次序。这里将

7、正理想点与负理想点作为参考序列，计算各备选方案与正负理想点的关联度，最后得到与正理想点关联度最大，而与负理想点关联最小的方案作为最优方案。实例某人拟购买一套房屋，先从四处房屋中选择他最满意的一套，房屋的满意程度用三个目标去衡量，即面积、设备、环境各目标均可量化。其决策矩阵如下：G1（面积）G2(设备)G3(环境)A1（方案1）10077A2（方案2）8039A3（方案3）50511A4（方案4）7059精彩文档实用标准文案将决策矩阵做标准化处理（线性变化法）：又由最大熵技术法确定各目标的权重为：W=(0.3

8、30.320.35)加权标准化矩阵为正理想点为：;负理想点位：求正理想点与A1的关联度：R1=0.579;求正理想点与A2的关联度：R2=0.44;求正理想点与A3的关联度：R3=0.759；求正理想点与A4的关联度：R4=0.63；由此可见，正理想点与A3的关联度最大，于是可判断方案3是求得的满意方案。结语在现代的经济管理中，决策精彩文档实用标准文案发挥着重要的作用，美国著名的管理学家西蒙甚至说管理就是决策，而