基于灰色關(guān)聯(lián)分析的多屬性決策研究及應(yīng)用.pdf

1、多屬性決策是現(xiàn)代決策科學(xué)的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于工程、經(jīng)濟(jì)、市場分析、管理等實(shí)際問題中。隨著決策對象的進(jìn)一步復(fù)雜化，同時(shí)人類思維具有模糊性，不確定性多屬性決策已成為近年來的研究熱點(diǎn)。本文主要應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析研究不確定性多屬性決策問題。
　　 本文的主要工作如下：
　　 (1)對于屬性值為實(shí)數(shù)，屬性權(quán)重信息不完全的多屬性決策問題，應(yīng)用極差變換對決策矩陣的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將數(shù)據(jù)壓縮到區(qū)間[0,1]上，極大化各方案與正理

2、想方案的灰色關(guān)聯(lián)度，極小化各方案與負(fù)理想方案的灰色關(guān)聯(lián)度，由此建立線性規(guī)劃模型，解此模型得到屬性的權(quán)重向量。計(jì)算出各方案的灰色綜合關(guān)聯(lián)度，并據(jù)此對決策方案進(jìn)行排序；對于屬性權(quán)重信息完全未知的情況，利用幾何平均算子對熵權(quán)法和離差最大化法所得屬性權(quán)重進(jìn)行組合得到組合權(quán)重，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合TOPSIS法(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)和灰色關(guān)聯(lián)分析法，給出一種改進(jìn)

3、的TOPSIS法。通過實(shí)例分析，驗(yàn)證了所提決策方法的有效性和合理性。
　　 (2)對于屬性值為區(qū)間數(shù)，屬性權(quán)重信息不完全的區(qū)間數(shù)多屬性決策問題，提出區(qū)間數(shù)相對貼近度和區(qū)間數(shù)灰色綜合關(guān)聯(lián)度兩種決策算法。對于屬性權(quán)重信息完全未知的情況，通過離差最大化賦權(quán)法得到屬性權(quán)重，再計(jì)算出各方案的加權(quán)灰色綜合關(guān)聯(lián)度，并以此對方案進(jìn)行排序。實(shí)例分析表明了，所提算法的可行性和有效性。
　　 (3)對屬性值以直覺模糊數(shù)和區(qū)間直覺模糊數(shù)形式給出

4、的多屬性決策問題，提出兩種決策方法。一種為基于IFWA算子的決策方法，另一種為基于灰色綜合關(guān)聯(lián)度法。對IFWA算子方法，根據(jù)各方案與正理想方案的距離盡可能小，與負(fù)理想方案的距離盡可能大，建立線性規(guī)劃模型，解此模型得到屬性的權(quán)重向量，再應(yīng)用IFWA算子得到各方案的綜合值，計(jì)算出各方案的得分值和精確值，據(jù)此對方案進(jìn)行排序；對灰色綜合關(guān)聯(lián)度法，先計(jì)算出屬性的權(quán)重向量，再計(jì)算灰色綜合關(guān)聯(lián)度，并根據(jù)其大小對方案進(jìn)行排序。實(shí)例分析表明了，所提算法的