專利名稱：基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法。
背景技術(shù)：
在多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)中，由于多目標(biāo)決策問題的目標(biāo)之間的不可公度性和矛盾 性，決策評(píng)價(jià)目標(biāo)所屬的評(píng)價(jià)指標(biāo)在決策評(píng)價(jià)中占有不同的重要程度，其重要性會(huì)對(duì)決策 評(píng)價(jià)的結(jié)果具有重要影響。決策者根據(jù)不同的目標(biāo)的重要程度和優(yōu)先級(jí)別，需要考慮確定 各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。多目標(biāo)權(quán)重系數(shù)賦值是多目標(biāo)決策的重要環(huán)節(jié)，它相當(dāng)程度上決定了 多目標(biāo)綜合的精度。因此，權(quán)重系數(shù)在多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)中具有舉足輕重的地位。目前 按照計(jì)算權(quán)重系數(shù)的原始數(shù)據(jù)來源不同，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)的方法大致可以分為三 類(I)主觀賦權(quán)法，如Delphi法，AHP法等；(2)客觀賦權(quán)法如主成份分析法，熵值法等；[3]組合賦權(quán)法，由于主觀賦權(quán)法與客觀賦權(quán)法各有優(yōu)缺點(diǎn)，于是人們提出了綜合主、客觀 賦權(quán)結(jié)果的第三類賦權(quán)方法，既組合賦權(quán)法。
單一的主觀和客觀賦權(quán)法由于僅考慮主觀方面或者客觀方面的信息而存在一定 的不足；現(xiàn)有的綜合集成賦權(quán)法有些需要通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)和建立數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來確定綜合權(quán) 重系數(shù)，需要大量的數(shù)學(xué)計(jì)算并建立正確的數(shù)學(xué)模型，對(duì)數(shù)學(xué)要求很高，且過程比較復(fù)雜不 靈活；另外現(xiàn)有的綜合賦權(quán)法沒有從評(píng)價(jià)指標(biāo)信息量貢獻(xiàn)大小、影響評(píng)價(jià)指標(biāo)不確定性因 素等方面綜合考慮，都是通過“單一”的線性加權(quán)組合主、客觀方面的權(quán)重系數(shù)，這樣確定得 到的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，可能使得評(píng)價(jià)結(jié)果與客觀實(shí)際不相符。
因此如何對(duì)評(píng)價(jià)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行集成化和綜合化，綜合地考慮主、客觀方面的信息， 進(jìn)行客觀、全面的對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象目標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，如何構(gòu)建一個(gè)具有綜合性、合理性、實(shí)用 性的多目標(biāo)評(píng)價(jià)方法成為一個(gè)重要的問題。同時(shí)針對(duì)通過情景分析法(scene analysis) 合理設(shè)計(jì)的情景，以及與定性定量分析相結(jié)合的方法如何能夠盡可能的全面、清晰地描述 未來評(píng)價(jià)對(duì)象的變化趨勢(shì)，并應(yīng)用綜合的評(píng)價(jià)方法來計(jì)算得到合理的評(píng)價(jià)結(jié)果，也是一個(gè) 研究關(guān)鍵問題。
情景分析方法自20世紀(jì)70年代初期，荷蘭皇家殼牌(Shell)公司率先運(yùn)用情景 分析方法對(duì)公司可能的未來前途進(jìn)行分析應(yīng)用的成功，到20世紀(jì)80年代歐洲和美國的許 多大公司使用情景分析來支持公司的長遠(yuǎn)戰(zhàn)略規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和公司的生產(chǎn)規(guī)劃布 局，以及到20世紀(jì)90年代許多行業(yè)都出現(xiàn)了應(yīng)用情景分析規(guī)劃其未來的案例。中國一些 學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)也已將情景分析在能源工業(yè)、鋼鐵工業(yè)、水資源、交通規(guī)劃和城市規(guī)劃等領(lǐng) 域加以應(yīng)用，并取得了 一定的成果。
把情景分析方法應(yīng)用到復(fù)雜的多目標(biāo)情景構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)研究中，通過科學(xué)合理的 多目標(biāo)情景構(gòu)建，給決策者提供不同的多目標(biāo)構(gòu)建情景方案，并通過科學(xué)綜合評(píng)價(jià)，在有限 資源(包括人力、物力、資金、技術(shù)等)條件下，使得資源最優(yōu)化、方案可行化、技術(shù)可實(shí)施 化，最終得到科學(xué)的決策方案，為科學(xué)實(shí)踐提供科學(xué)依據(jù)。
主成分投影法是一種多指標(biāo)決策與綜合評(píng)價(jià)方法，其原理首先對(duì)指標(biāo)評(píng)價(jià)值進(jìn)行去量綱化，再進(jìn)行加權(quán)處理后通過正交變換將原有的指標(biāo)變換轉(zhuǎn)換為相互彼此正交的綜合指標(biāo)，達(dá)到消除評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的重疊信息，并利用各個(gè)主成分設(shè)計(jì)一個(gè)理想的決策向量，以各被評(píng)價(jià)對(duì)象相應(yīng)的決策向量在該理想決策向量方向上的投影作為一維的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的技術(shù)解決問題是本發(fā)明采用多目標(biāo)決策、情景分析法、主成分投影法及綜合權(quán)重的思想提出了一種多目標(biāo)綜合權(quán)重情景比選決策方法，在一個(gè)能生成多目標(biāo)情景的框架下進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)情景比選，從而為決策者提供科學(xué)、合理的“滿意”情景方案。
針對(duì)多目標(biāo)情景決策綜合評(píng)價(jià)過程中，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)時(shí)存在僅考慮主觀或客觀單一方面的不足，或者簡單主、客觀相加得到的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的不完整性，因此通過綜合考慮主、客觀方面的信息。對(duì)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)在主、客觀方面的不確定性影響因素及評(píng)價(jià)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相關(guān)性因素等綜合考慮，并確定其為主控因子，根據(jù)主控因子對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行合理調(diào)整，使得評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重盡可能包含主、客觀方面的性影響因素。同時(shí)通過集成綜合權(quán)重和主成分投影的綜合評(píng)價(jià)方法來對(duì)多目標(biāo)決策進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，提高評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的合理性和準(zhǔn)確性。此外，應(yīng)用集成的綜合評(píng)價(jià)方法，來消除評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的重疊信息，并對(duì)多目標(biāo)情景方案進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)。該方法算法穩(wěn)定性好，判斷方法簡單、直觀，彌補(bǔ)了多目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)中確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的不足之處。同時(shí)評(píng)價(jià)結(jié)果可靠準(zhǔn)確，很大程度上提高了綜合評(píng)價(jià)方法的效率。對(duì)其它方面的一般性多目標(biāo)綜合決策與評(píng)價(jià)具有應(yīng)用價(jià)值。
本發(fā)明的技術(shù)解決方案是
(I)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重
通過兩個(gè)階段來確定評(píng)價(jià)評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重系數(shù)，即第一個(gè)階段獲得各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)重系數(shù)作為基礎(chǔ)權(quán)重；第二階段針對(duì)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)在主、客觀方面的不確定影響因素等綜合考慮，并確定其影響因素作為主控因子。在不直接改變基礎(chǔ)權(quán)重的前提下，通過主控因子來合理調(diào)整評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，同時(shí)確定各主控因子在評(píng)價(jià)系統(tǒng)中的相對(duì)重要性的權(quán)重系數(shù)，最后通過整合評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)權(quán)重及各主控因子下的評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)來計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重系數(shù)。
(2)集成綜合權(quán)重與主成分投影的多目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法
由于評(píng)價(jià)指標(biāo)之間可能存在信息的重疊問題。結(jié)合實(shí)際評(píng)價(jià)決策目標(biāo)問題，綜合分析和考慮主、客觀方面對(duì)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合權(quán)重系數(shù)的影響因素，采用集成綜合權(quán)重和主成分投影的綜合評(píng)價(jià)方法提出了基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法一方面來消除綜合評(píng)價(jià)當(dāng)中指標(biāo)的重疊信息，另一方面對(duì)不同的情景決策方案進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)并進(jìn)行情景比選，通過最終的綜合評(píng)價(jià)值排序結(jié)果來比選出合理的決策情景方案。
本發(fā)明提供的基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法，包括以下步驟
1、針對(duì)實(shí)際的 決策評(píng)價(jià)問題，情景構(gòu)建不同的決策方案，確定決策方案評(píng)價(jià)的多目標(biāo)集，并建立不同目標(biāo)所對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)集；
2、對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；
設(shè)有η個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象(即目標(biāo))P個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)成樣本矩陣，表示為X= (X)nxp0對(duì)樣本矩陣標(biāo)準(zhǔn)化處理。
對(duì)于越大越好的評(píng)價(jià)指標(biāo)，令
Yij = XijZmaxXij
對(duì)于越小越好的評(píng)價(jià)指標(biāo)，令
Yij = IiiinXi j/Xj j
其中，HiinXij, HiaxXu分別表示第j個(gè)指標(biāo)(屬性)下各評(píng)價(jià)樣本屬性值的最大值和最小值。標(biāo)準(zhǔn)化之后，樣本矩陣X轉(zhuǎn)化為矩陣Y= (Yij)nxpjYij e
。
3、確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)權(quán)重
根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)于總目標(biāo)的相對(duì)重要性，決策者通過主觀判斷，應(yīng)用層次分析法(AHP)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)重系數(shù)，將其作為評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)權(quán)重。
①首先判判定子目標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)重系數(shù)μ α=1，2，...，n)，其表示第i個(gè)子目標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；
②然后判斷評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)子目標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)重系數(shù)ku，其表示第i個(gè)子目標(biāo)所屬的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；
③計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)ap其表示第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，進(jìn)而有
aj = μ j · Iiij
用α表示其權(quán)重系數(shù)集合，則a = [ a i，α 2，. . .，α ρ]；
4、確定各主控因子下的評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)
(I)評(píng)價(jià)指標(biāo)量化的準(zhǔn)確性權(quán)重系數(shù)
對(duì)于評(píng)價(jià)目標(biāo)所對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)可分為量化評(píng)價(jià)指標(biāo)和半量化評(píng)價(jià)指標(biāo)。量化評(píng)價(jià)指標(biāo)的值可通過實(shí)際測(cè)量，具有實(shí)際的意義，而對(duì)半量化的評(píng)價(jià)指標(biāo)的值只能通過專家主觀判斷，具有不同的表示形式和描述，對(duì)實(shí)際問題主觀因素有很大的干擾。評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化準(zhǔn)確程度對(duì)評(píng)價(jià)目標(biāo)具有重要的影響，這種主觀隨意性使得評(píng)價(jià)結(jié)果具有很大的波動(dòng)性。因此，可以通過相對(duì)弱化半量化性評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，而相對(duì)增強(qiáng)量化評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，來提高綜合評(píng)價(jià)當(dāng)中評(píng)價(jià)指標(biāo)的不準(zhǔn)確性所產(chǎn)生的影響。對(duì)評(píng) 價(jià)指標(biāo)量化的準(zhǔn)確性因素可采用AHP法進(jìn)行不確定性分析來確定評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)量化的準(zhǔn)確性的權(quán)重系數(shù)。具體步驟如下
①首先判斷評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)子目標(biāo)量化的準(zhǔn)確性性權(quán)重系數(shù)ru，其表示第i個(gè)子目標(biāo)所屬的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；
②然后判定子目標(biāo)對(duì)總目標(biāo)量化的準(zhǔn)確性權(quán)重系數(shù)h (i=l，2，... ,η),其表示第i 個(gè)子目標(biāo)對(duì)總目標(biāo)量化的準(zhǔn)確性權(quán)重系數(shù)；
③計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)量化的準(zhǔn)確性權(quán)重系數(shù)β j,其表示第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，進(jìn)而計(jì)算得到評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)量化的準(zhǔn)確性綜合權(quán)重系數(shù)
= Yij · bj
用β表示其權(quán)重集合，β = [ β β 2，…，3 ρ]。
(2)評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)敏感性權(quán)重系數(shù)
評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)敏感性主要包括兩方面內(nèi)容指標(biāo)相關(guān)信息和指標(biāo)敏感性。指標(biāo)相關(guān)信息主要評(píng)價(jià)指標(biāo)與決策變量之間的密切程度。即，一個(gè)指標(biāo)若和多個(gè)決策變量密切相關(guān)，則其指標(biāo)與決策變量的密切相關(guān)程度越高，該指標(biāo)的相關(guān)信息權(quán)重也越大，反之亦然。此外，不同評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的敏感程度大小不同。一方面，越敏感的的評(píng)價(jià)指標(biāo)其差別很容易被識(shí)別，也即評(píng)價(jià)指標(biāo)越敏感，指標(biāo)權(quán)重也越大。另一方面，既是一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)有很低的敏感性，對(duì)于決策變量或者其它系統(tǒng)變量也可能能有一個(gè)很大的變化范圍，其差別也應(yīng)該被重視。因而，后者情況也應(yīng)該被強(qiáng)調(diào)，并給予一個(gè)相對(duì)大的權(quán)重。目的是進(jìn)一步來擴(kuò)大指標(biāo)之間的這種微小差別。
①相關(guān)信息權(quán)重系數(shù)計(jì)算
假設(shè)有Nnum個(gè)決策變量,可能有k個(gè)決策變量與Xj (j=l ,2, , Nnum)評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)通過相關(guān)性分析，因此，評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)信息權(quán)重系數(shù)計(jì)算如下
權(quán)利要求
1.基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法，其特征在于，包括以下步驟(1)針對(duì)實(shí)際決策評(píng)價(jià)問題，通過情景分析法構(gòu)建不同的情景決策方案，確定情景決策方案綜合評(píng)價(jià)的多目標(biāo)集，并建立不同決策評(píng)價(jià)目標(biāo)所對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)集；(2)確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)權(quán)重根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)相對(duì)于總目標(biāo)的重要性，應(yīng)用層次分析法AHP確定評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)重系數(shù)，將其作為評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)權(quán)重；(3)綜合分析影響各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的主、客觀方面的不確定性因素，并識(shí)別具有關(guān)鍵影響的不確定性影響因素，將其作為調(diào)整評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的主控因子；(4)根據(jù)實(shí)際的應(yīng)用環(huán)境和不同的決策評(píng)價(jià)目標(biāo)，確定各主控因子下的各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，以及基礎(chǔ)權(quán)重和各主控因子在評(píng)價(jià)過程中所占的相對(duì)重要性權(quán)重系數(shù)；(5)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重系數(shù)分別整合評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)權(quán)重和各主控因子的權(quán)重系數(shù)，通過線性加權(quán)計(jì)算出各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最終的綜合權(quán)重系數(shù)；(6)通過集成綜合權(quán)重和主成分投影的綜合評(píng)價(jià)方法降低數(shù)據(jù)之間的重疊信息，對(duì)多目標(biāo)決策進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法，其特征在于在步驟(2)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)權(quán)重之前，還包括步驟(20):對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；具體為設(shè)有η個(gè)目標(biāo)P個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)成樣本矩陣，表示為X = (X)nxp，對(duì)樣本矩陣進(jìn)行如下標(biāo)準(zhǔn)化處理對(duì)于越大越好的評(píng)價(jià)指標(biāo)，令Yij = Xij-/max Xij-對(duì)于越小越好的評(píng)價(jià)指標(biāo)，令Yij = min XijAij其中，min Xijjmax Xu分別表示第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下各樣本屬性值的最大值和最小值； 標(biāo)準(zhǔn)化之后，樣本矩陣X轉(zhuǎn)化為矩陣Y= (Yij)nxp, Yij e
。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法，其特征在于步驟(2) 應(yīng)用層次分析法AHP確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)權(quán)重，具體為①首先判定子目標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)重系數(shù)yi(i=l，2，...，n)，其表示第i個(gè)子目標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；②然后判斷評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)子目標(biāo)的相對(duì)重要性權(quán)重系數(shù)ku，其表示第i個(gè)子目標(biāo)所屬的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；③計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)ap其表示第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，進(jìn)而有 a j = · μ i用α表示其權(quán)重系數(shù)集合,則α = [ α α 2，…，α ρ]。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法，其特征在于步驟(3) 中評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的主、客觀方面的不確定性因素包括評(píng)價(jià)指標(biāo)量化的準(zhǔn)確性權(quán)重系數(shù)和評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)敏感性權(quán)重系數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法，其特征在于采用AHP方法來確定評(píng)價(jià)指標(biāo)量化的準(zhǔn)確性權(quán)重系數(shù)；具體為①首先判斷評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)子目標(biāo)量化的準(zhǔn)確性性權(quán)重系數(shù)ru，其表示第i個(gè)子目標(biāo)所屬的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)；②然后判定子目標(biāo)對(duì)總目標(biāo)量化的準(zhǔn)確性權(quán)重系數(shù)bi(i=l，2，...,η)，其表示第i個(gè)子目標(biāo)對(duì)總目標(biāo)量化的準(zhǔn)確性權(quán)重系數(shù)；③計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)量化的準(zhǔn)確性權(quán)重系數(shù)βP其表示第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，進(jìn)而計(jì)算得到評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)量化的準(zhǔn)確性綜合權(quán)重系數(shù)
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法，其特征在于所述評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)敏感性權(quán)重系數(shù)的計(jì)算方法為①計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)信息權(quán)重系數(shù)假設(shè)有Nnum個(gè)決策變量,有k個(gè)決策變量與評(píng)價(jià)指標(biāo)Xj (j=l，2, . . . , Nnum)相關(guān),則評(píng)價(jià)指標(biāo)Xj的相關(guān)信息權(quán)重系數(shù)δ j為
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法，其特征在于，步驟(5) 中各評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合權(quán)重系數(shù)的計(jì)算方法為假設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)的相對(duì)重要性判斷得到的基礎(chǔ)權(quán)重為α，評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)總目標(biāo)量化的準(zhǔn)確性權(quán)重系數(shù)為β，評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)敏感性權(quán)重系數(shù)為Y，又假設(shè)三者的重要性權(quán)重系數(shù)分別為k1; k2, k3，則第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重系數(shù)ω為
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法，其特征在于步驟(6) 具體為Α、求出各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重系數(shù)后，對(duì)樣本矩陣Y進(jìn)行加權(quán)處理，令zu = Wj7ij, 得到加權(quán)后的樣本矩陣Z = (Zij)nxp，評(píng)價(jià)向量為
全文摘要
基于情景的多目標(biāo)綜合決策評(píng)價(jià)方法，包括步驟(1)針對(duì)實(shí)際問題，構(gòu)建不同的情景決策方案，建立目標(biāo)集和評(píng)價(jià)指標(biāo)集；(2)確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)權(quán)重；(3)識(shí)別關(guān)鍵影響各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的主、客觀方面的不確定性因素，將其作為調(diào)整評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的主控因子；(4)根據(jù)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境和不同決策評(píng)價(jià)目標(biāo)，確定各主控因子下各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，以及基礎(chǔ)權(quán)重和各主控因子在評(píng)價(jià)過程中所占的相對(duì)重要性權(quán)重系數(shù)；(5)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重系數(shù)；(6)通過集成綜合權(quán)重和主成分投影的綜合評(píng)價(jià)方法降低數(shù)據(jù)之間的重疊信息，對(duì)多目標(biāo)決策進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。該方法能夠?qū)υu(píng)價(jià)指標(biāo)的信息進(jìn)行綜合考慮，使評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息互補(bǔ)，提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。
文檔編號(hào)G06F19/00GK103065042SQ20121054831
公開日2013年4月24日 申請(qǐng)日期2012年12月17日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月17日
發(fā)明者王明玉, 于森, 劉柯 申請(qǐng)人:中國科學(xué)院大學(xué), 北京海邁信科技有限公司