多属性决策在小流域防护林体系中的应用

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1、多属性决策在小流域防护林体系中的应用学院：建筑工程学院班级：土木111姓名：李春波学号：111401140摘要:在我们生活的这个信息高速发展的时代里，任何决策都会改变一些事,所以说，决策在我们的口常生活屮非常重要。所以，掌握良好的决策方法也是我们每一个人的必修课。多屈性决策也称有限方案多目标决策，是指在考虑多个屈性的情况下，选择最优备选方案或进行方案排序的决策问题，它是现代决策科学的一个重要组成部分。它的理论和方法在工程、技术、经济、管理和军事等诸多领域中都有广泛的应用。如果将多属性决策应用在小流域防护林体系

2、中，对每个方案或每个林分的复合结构模式进行综合评价,将每个结构模式排序，找出最佳林分复合结构模式，使我们的每一个决策都造福人类。关键词：多属性决策法，小流域防护林体系，防护林多效益，优化模式多属性决策法的由来：urchman>Ackff和Amoff首次利用简单加权法来解决选择商业投资策略的多属性决策问题。70年代中期美国运筹学家A.L.Saaty提出了著名的层次分析法（AHP）,该方法的基本原理是将决策问题层次化，在确定的总目标下将问题分解为不同的组成因素，并按因素间的相互作用和影响形成一个递阶层次结构模型。

3、1981年,C.L.Hwang提出了基于理想点原理的TOPSIS方法。随着模糊数学的发展，又开始了对不确定性多属性决策问题研究,相继也取得了一些成果。s.J.Chen和C.L.Hwang认为在现实世界中，大部分多属性决策问题屮的方案绩效评价是模糊的,并对此研究了相应的方法。二十世纪九十年代开始,随着电脑技术的发展，研究人员又提出了基于人工智能技术、神经网络、遗传算法和粗集理论的多属性决策方法。2002年,salvatoreGreco提出了基于粗集理论的多属性分类方法,多属性决策问题的研究也越来越复杂化。我国学

4、者于二十世纪八十年代初期开始研究多属性决策问题，提出了十几种确定性的多属性决策方法，如价值评分法、二项系数加权法、优序法、对比系数法、密切值法、效用函数法、综合评价与排序法、双基点优序法和主客观综合法等。二十儿年来，关于静态多属性决策问题的研究己有一定的成果。徐福留，周家贵,李本纲等将模糊聚类与层次分析相结合,提出了多级模糊综合评价法，克服了综合指数法受人为因素影响较人的缺点；徐泽水利用目标方案与理想点和负理想点的夹角余弦，定义了冃标贴近度概念，进而提出了一种基于冃标贴近度的多FI标决策方法；卜广志、张宇文根

5、据灰色模糊数学的理论，将隶屈度和灰度综合起来表示灰色模糊数，给出了灰色模糊综合评判方法。实际应用中经常碰到的问题常常是带有时间因素的多属性决策，即动态多属性决策问题。戴文战等基于“奖优罚劣”思想构造了一种新颖的转换函数来进行规范化处理,并针对动态多指标决策问题提出了一种多FI标多阶段动态决策模型；张新波将用于固定时间截面下静态多目标决策的灰色关联理论推广到动态情形，引入局部理想最优效果和整体理想最优效果的概念，提岀了一种新型的动态多目标决策问题的灰色关联模型。万树平博上在属性权重完全未知，引入心态指标，研究决

6、策矩阵元素和偏好信息都为区间数的不确定多属性决策问题。这些理论和方法的提出更进一步加快了对模糊多属性决策和动态多属性决策的研究与应用。在不确定数学方法研究中，有一种数学方法是用区间来刻画事物和现象的本质和特征，这种方法后来被学者称为区间数理论。由于客观事物的复杂性和不确定性以及人类思维的模糊性和有限性，人们往往不能明确地给岀属性的信息量，即使大量的实验也不能给出属性值的具体数值，而是只能给出一个区间范围，即以区间数的形式来表示。这样便有了区间数的概念。122区间数的研究现状加权算术平均（WAA）算子由Hars

7、anyi提出。⑴有序加权平均（OWA）算子由Yager提出。［2］0WA算子目前在数据挖掘、人工智能、管理科学、决策分析、模糊系统及专家系统等很多领域得到了广泛的应用OWA算子考虑每个数据所在位置的重要性程度，WAA算子考虑每个数据的自身重要程度，两个算子代表了不同的方面。为综合考虑这两个方面的重要性，Alsina和Aczel提出了加权儿何平均（WGA）算子。⑶Yager和Filev提出了诱导的有序加权平均（10WA）算子。⑷徐泽水和达庆利提出了一种组合加权几何集结（CWGA）算子。［5］徐泽水提出了动态加权

8、平均（DWA）算子，并对动态属性决策问题进行了研究。⑹Chiclana,Herrera-Viedma,Herrera和Alonso提出了诱导的有序加权几何（10WG）算子。［7］易平涛，张丹宁和郭亚军之处OWA算子是按元素所处的大小位置进行加权，所以OWA算子利用了元素之间大小位置的信息，且按照位置权重的配置体现“或”“与”“偏或”“偏与”等集结特性，［8］然而OWA算子对于元素之间分布的疏密程度没