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1、《决策方法与应用》第一次上机练习题习题考虑一个大学的学院评估问题，选择教学吗，科研"2和服务色这3个属性作为评估指标.设有5个学院(方案)也(Z=L2,345)将被评估，并假定属性的权重向量为w=(0.40.4,0.2).决策者以区间数这种不确定形式给出了各方案的属性值，其规范化决策矩阵如表3.1所示.表3.1规范化决策矩阵Ux均“3兀2兀3屯工5[0.214,0.220][0.166,0.178][o.184,0.190][0.206,0.225]:[0.2200229]：O[0.182。191][0.195,0.204][0.192：0・198]・号0.220,0
2、.231][0.18L0.190][0.195,0.205]目0.185,0.195][0.175,0.184][0.1910.201]回[0.201,0.211]®参看区间数多属性决策课件用Matlab编程实现：(1)基于加权平均算子分别采用三种不同的可能度定义对方案进行排序;(2)基于射影法对方案进行排序；(3)基于TOPSIS法对方案进行排序；(4)用基于欧式距离和射影的组合决策方法对方案进行排序。(1)cIear;clc;r二[0.2140.2200.1660.1780.1840.190;0.2060.2250.2200.2290.1820.191;0.195
3、0.2040.1920.1980.2200.231;0.1810.1900.1950.2050.1850.195;0.1750.1840.1930.2010.2010.211];w二[0.40.40.40.40.20.2];[m,n]二size(r);%%加权规范化矩阵z=zeros(m,2);forj=1:mfori=1:2:nz(jj)=z(jj)+w(1ti)*r(j,i);z(j,2)=z(jT2)+w(1ri+1)*r(jTi+1);endendz%%基于几何模型求可能定义P1二zeros(m,m);fori=1:mforj=1:mal=z(i,1);au二
4、z(i,2);bl二z(j,1);bu二z(j,2);ifau<=blP1(i,j)二0;eIseifaI>=buPKi,j)=1；eIseifaI<=bI&&bI<=bu&&bu<=auP1(i,j)=(au~0.5*(bI+bu))/(au~aI);elseifbI<=aI&&aI<=au&&au<=buP1(i,j)=(0.5*(al+au)-bl)/(bu-bl);elseifaI<=bI&&bI<=au&&au<=buP1(i,j)=((au-bl)/(au-al))*((au-bl)/(bu-bl))*O.5;eIsebI<=aI&&aI<=bu&&bu<
5、=au;P1(i,j)=(al-bI)/(bu-bI)+((bu-aI)/(bu-bI))*(0.5*(bu-aI)/(au-aI)+(au-bu)/(au~aI))9endendendP1%%可能度判断矩阵p1=sum(P1,2)%%可能度定义2公式求可能度定义P2=zeros(m,m);fori=1:mforj=1:maI二z(i,1);au=z(i,2);bI二z(j,1);bu=z(j,2);S_overaII=(bu-bI)*(au-aI);%rectangIeABCDSifau<=bIS_over=0;eIseifaI>=buS_over=S_overaI
6、I;eIseifbI<=aI&&aI<=bu&&bu<=auS_under=0.5*(bu-aI)"2;%triangle_tsC_SS_over=S_overaIl~S_under;%poIygon_ABtsD_SeIseifbI<=aI&&aI<=au&&au<=buS_over=0.5*((aI-bI)+(au-bI))*(au-aI);%trapezoid_ABCD_SeIseifaI<=bI&&bI<=au&&au<=buS_over=0.5*(au-b1)^2;%triangle_tsC_SeIseifaI<=bI&&bI<=bu&&bu<=auS_ove
7、r二0.5*((au-bu)+(au~bI))*(bu-bI);endP2(i,j)=S_over/S_overaII;endendP2%%可能度判断矩阵P2=sum(P2,2)%%可能度定义3公式求可能度定义P3二zeros(mTm);fori=1:mforj=1:mal=z(i,1);au二z(i,2);bl二z(j,1);bu二z(j,2);Ia=au~aI;lb二bu-bl;A=max(au-b1,0);B二min(la+lb,A);P3(i,j)二B/(la+lb);endendP3%%可能度判断矩阵P3=sum(P3,2)输出结果：z=0
