多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策是指在具有相互冲突.不可共度的有限(无限)方案集中进行选择的决策.它是分析决策理论的重要内容之一.机理特点概述: 项目众多 :可进行多个项目的评判.排队和选优: 因子细化 :对一个项目进行研究时,每个影响因子都以主判这个项目的准则对待,并对因子的数值要进行一系列的信息加工和提取,给各因子的重要性赋以权重: 多维决策 :将项目评估

? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 #多准则决策模型-TOPSIS评价方法   ##R语言实现-代码   MCDM=function (decision = NULL, weights = 

定义: TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能精确地反映各评价方案之间的差距. 层次分析法的局限性: 问题和解决方案: 所以最终评分公式为: 指标正向化,得到正向化矩阵: 正向化矩阵标准化,消除量纲: 计算得分并归一化: 步骤: 统一指标类型为极大型指标 常见四种指标: 极大型(效益型)指标 极小型(成本型)指标 中间型指标(接近某个值) 区间型指标(落在某个区间) 对指标的值进行标准化处理,消去不同指标量纲 不同指标可能有不同的权重,权重的求法用层次分析法

优劣解距法简称TOPSIS,是一种综合评价方法,利用原始数据反映各评价方案之间的差距 优劣解距法的步骤通常为: 先将原始数据针具做正向化处理,得到正向化矩阵 再对正向化矩阵标准化处理以消除各指标纲量的影响 在有限方案中找到最优方案和最劣方案,计算各评价对象与最优最劣方案间的距离 例如:请依据以下四位同学的成绩评价每一位同学的评分   姓名 成绩 小明 88 小王 60 小张 74 小高 99 明显的做法是:按照成绩依次从高到低排序,得到以下表格: 姓名 成绩 名次 小明 88 2 小王 60 4

% % X 数据矩阵 % % n 数据矩阵行数即评价对象数目 % % m 数据矩阵列数即经济指标数目 % % B 乘以熵权的数据矩阵 % % Dist_max D+ 与最大值的距离向量 % % Dist_min D- 与最小值的距离向量 % % e 熵值列表 % % d 信息熵冗余度 % % w 权值表 % % stand_S 归一化矩阵 % % sorted_S 按照降序排列的数据矩阵 %% 第一步:把数据复制到工作区,并将这个矩阵命名为X clear;clc load jingjizhibi

title: TOPSIS算法 date: 2020-02-24 11:18:06 categories: 数学建模 tags: [评价模型, MATLAB] mathjax: true 定义 ​ C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution),可翻译为逼近理 想解排序法,国内常简称为优劣解距离法. ​ TOPSIS 法是一种常用的综合评价方法

步骤: (一)统一指标类型:指标正向化(转化为极大型)(论文) 越大越好极大型指标,效益型指标 越小越好极小型指标,成本型指标 max-x,max=max{xi} 落在某个区间[a,b]是最好的,区间型指标 M=max{a-min{xi},max{xi}-b} 1-(a-xi)/M       xi<a 1                    a<xi<b 1-(xi-b)/M       b<xi 靠近某个值xbest是最好的,中间型指标 M=max{|xi-xbest|} 1

熵权topsis是一种融合了熵值法与TOPSIS法的综合评价方法.熵值法是一种客观赋值法,可以减少主观赋值带来的偏差:而topsis法是一种常见的多目标决策分析方法,适用于多方案.多对象的对比研究,从中找出最佳方案或竞争力最强的对象. 熵权topsis是先由熵权法计算得到指标的客观权重,再利用TOPSIS法,对各评价对象进行评价. 熵权topsis法分析步骤通常可分为以下三步: (1)数据标准化 (2)熵值法确定评价指标的权重 (3)topsis法得到评价对象的排名结果 其中第2.3步由SPSS

请参考https://blog.csdn.net/qq_36384657/article/details/98188769 mlx代码 topsis 优劣解距离法 参数说明: 分数.获奖次数.价值等 属于极大型指标(效益型) 不及格次数.被批评次数.成本等 属于极小型指标(成本型) clc;clear; judge1 = [89 60 74 99]'; % 分数 judge2 = [89 60 74 99; 2 0 1 3]'; % 分数 和 被批评次数 算法核心: 一个指标的情况: (排序不就

前两天,我和大家谈了如何阅读教材和备战数模比赛应该积累的内容,本文进入到数学建模七日谈第三天:怎样进行论文阅读. 大家也许看过大量的数学模型的书籍,学过很多相关的课程,但是若没有真刀真枪地看过论文,进行过模拟比赛,恐怕还是会捉襟见肘,不能够游刃有余地应对真正比赛中可能会遇到的一些困难.笔者就自己的经验稍稍给大家谈谈,在看了很多数学模型的书籍之后,如何通过论文阅读,将我们的水平上升一个新的台阶,达到一个质的飞跃! 首先,大家要搞清楚教材和论文的区别.教材的主要目的是介绍方法,前人总结出来的最经典的

Jordan Lecture Note-1: Introduction 第一部分要整理的是Jordan的讲义,这份讲义是我刚进实验室时我们老师给我的第一个任务,要求我把讲义上的知识扩充出去,然后每周都要讲给他听.如果有需要这份讲义的话,请留言,我会用邮件发给你. 首先,我来说说机器学习这个东西.刚进实验室,我根本连什么是机器学习都不知道,听到这个名词后的第一反应是机器人,心想估计是搞硬件的.后来才发现其实机器学习更偏向于后面两个字,也就是“学习”.打个不恰当的比方吧,人类在婴儿时期,还无法对世上

什么是网络分析法 网络分析法(ANP)是美国匹兹堡大学的T.L.Saaty教授于1996年提出的一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法,它是在层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)的基础上发展而形成的一种新的实用决策方法. AHP作为一种决策过程,它提供了一种表示决策因素测度的基本方法.这种方法采用相对标度的形式,并充分利用了人的经验和判断力.在递阶层次结构下,它根据所规定的相对标度—比例标度,依靠决策者的判断,对同一层次有关元素的相对重要性进行两两比较,

在许多实际问题中,各层次内部元素往往是依赖的. 低层元素对高层元素亦有支配作用,即存在反馈. 此时系统的结构更类似于网络结构.网络分析法正是适应这种需要,由AHP延伸发展得到的系统决策方法.   ANP首先将系统元素划分为两大部分: 第一部分称为控制因素层, 包括问题目标及决策准则. 所有的决策准则均被认为是彼此独立的,且只受目标元素支配.控制层中每个准则的权重均可用AHP方法获得. 第二部分为网络层, 它是由所有受控制层支配的元素组 组成的. 其内部是互相影响的网络结构.   网络分析法的特点

####################################################### PS:半个月没有更新文档,因为是有点单线程,在整理启动过程组和规划过程组的内容,在规划规程组中范围.进度.成本.资源是关联很紧密的部分,也是项目管理过程中最关注的内容,所以整理出完整思路才开始着手完成博客内容,虽然目前浏览量较少,但担心真有那么几个关注本娃的娃没有看到更新会以为本娃放弃了.项目管理这个行业是本娃想一直坚持的东西,因为改变了我很多,各位老板放心,本娃是不会放弃的.喜欢的话

% % V 原始评价指标矩 % % v_ij 第i个地区第j个指标的初始值 % % r_ij 第i个地区第j个指标的标准化值 % % R 标准化后的评价矩阵 % % m 统计地区总个数 % % n 已给指标个数 % % Y^+ 正理想解 % % Y^- 负理想解 % % D_j^+ 第i个指标与y_i^+的距离 % % D_j^- 第i个指标与y_i^-的距离 % % H_i 信息熵 % % f_ij 指标的特征比重 % % w_i 权值表 % % Y 加权规范化评价矩阵 % % T_j 第j项

4  知识主体 4.1 主要知识简介 PMP所有的知识围绕五大过程组和十大知识领域展开.五大过程组包括启动.规划.执行.监控.结尾.启动的内容主要是定义项目或阶段.获得授权以及正式开始:规划的内容主要是明确项目范围.优化目标和制定方案:执行的内容是完成计划工作以及满足项目规范:监控的内容是跟踪.审查.调整进展与绩效,识别变更,控制变更等:结尾的内容是正式结束项目或阶段.其中,规划.执行和监控应该是一个满足PDCA环的过程,是不断迭代进行的. 十大知识领域,包括整合.范围.进度.成本.质量.资源.

cut_sentence.py import string import jieba import jieba.posseg as psg import logging #关闭jieba日制 jieba.setLogLevel(logging.INFO) jieba.load_userdict("./corpus/keywords.txt") stopwords_path = "./corpus/stopwords.txt" stopwords = [i.strip

目录 一.先定个小目标 二.层次分析法部分 2.1 思路总括 2.2 构造两两比较矩阵 2.3 权重计算方法 2.3.1 算术平均法求权重 2.3.2 几何平均法求权重 2.3.3 特征值法求权重 2.3.4 归一化处理过程 2.4 一致性检验 2.5 对一级指标求解 2.6 对二级指标求解 三.模糊综合评测法部分 3.1 整体思路阐述 3.2 模型的建立和求解 3.2.1 模型的建立 3.2.2 模型的举例求解 四.MATLAB代码 4.1 层次分析法-MATLAB代码 4.2 模糊综合评测法