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1、模糊多属性决策,IE0801 章晶u200810890,引言,由于客观事物的复杂性和人类思维的模糊性，多属性决策中的属性值有时以三角模糊数形式给出。在决策过程中，决策者往往对方案有一定的主观偏好，对属性权重不能完全确知。在此，提出一种基于相似度的决策方案排序法。,规范化公式,由此得到决策者的风险态度，也就是得到了决策者得主观偏好值。,属性权重信息完全未知的情形,由于种种条件的限制，决策者的主观偏好与客观偏好之间往往存在着一定的偏差。,属性期望值 主观偏好期望值,属性权重信息完全未知的情形,为了使决策具有合理性，属性权重向量w的选择应使决策者的主观偏好与客观偏好的总偏差最小，为此，我们建立下列单
2、目标优化模型：,属性权重信息完全未知的情形,只有部分属性权重信息的情形,在进行决策时，人们有时能够提供部分权重信息，假设为已知的部分权重信息确定的属性可能权重集合，类似之前的分析，我们建立下列单目标优化模型：,只有部分属性权重信息的情形,解此模型，得到最优属性权重向量w。从而可以求得各方案的综合属性期望值，再根据zj值对方案进行排序和择优。,设X,U,w分别为模糊多属性决策问题的方案集,属性集,属性权重向量，并构造模糊决策矩阵A,将决策矩阵A转变为规范化矩阵R,计算主观偏好值和R中元素r的期望值，得到期望值矩阵,属性完全未知：利用公式求最优权重向量w,已知部分权重信息：求解模型 得到最优权重向量w,求得各方案的综合属性期望值，并根据该值的大小对方案进行排序和择优,结束,算法流程,小结,当我们进行模糊性决策时，应用基于相似度的决策方案排序法，在属性权重信息完全未知和只有部分属性权重信息的情形下都可以通过对各属性期望值的比较排序，得到最优方案。,
