嫡權法賦權法 賦權法

權重確定的主客觀賦權法

組員：餘芳雲

盧玲婕鍾靈歡

一、引言

在多屬性決策問題的求解過程中

屬性的權重具有舉足輕重的作用

它被用來反映屬性

的相對重要性。很多多屬性決策方法

如簡單加性加權法、

topsis

法、多屬性效用理論

等都涉及到屬性權重

如何科學、

合理地確定屬性權重

關係到多屬性決策結果的可靠性

與正確性。

目前已有許多確定屬性權重的方法

這些方法可以分為三大類

即主觀賦權法、

客觀賦權法和主客觀綜合賦權法

或稱組合賦權法

、主觀賦權法

主觀賦權法是人們研究較早、

較為成熟的方法

它根據決策者

專家主觀上對各屬性

的重視程度來確定屬性權重

其原始資料由專家根據經驗主觀判斷而得到。決策或評價結果

具有較強的主觀隨意性

客觀性較差

同時增加了對決策分析者的負擔

應用中有很大局

限性。常用的主觀賦權法有(

)層次分析法

( ahp)

最小平方法、

tactic

法、專家調查法

( delphi

法)二項係數法、

環比評分法等。其中層次分析法

是實際應用中使用得最多的方法

它能將複雜問題層次化

將定性問題定量化。隨著

ahp法的進一步完善

利用ahp

法進行主觀賦權的方法將會更加合理

更加符合實際情況。

、客觀賦權法

客觀賦權法研究較晚

還很不完善

它主要根據原始資料之間的關係來確定權重

不依賴於人的主觀判斷

不增加決策分析者的負擔

決策或評價結果具有較強的數學理論依據。

但這種賦權方法依賴於實際的問題域

因而通用性和決策人的可參與性較差

計算方法大都

比較繁瑣

而且不能體現決策者對不同屬性的重視程度

有時確定的權重會與屬性的實際重

要程度相悖。常用的客觀賦權法主要有(

)主成份分析法、

)熵技術

法、)離

差及均(

)方差法、

多目標規劃法等。其中熵技術法用得較多

這種賦權法使用的資料是

嫡權法賦權法 賦權法

權重確定的主客觀賦權法 組員 餘芳雲1011200110 盧玲婕1011200147 鍾靈歡1011200148 一 引言 在多屬性決策問題的求解過程中,屬性的權重具有舉足輕重的作用,它被用來反映屬性的相對重要性。很多多屬性決策方法 如簡單加性加權法 topsis 法 多屬性效用理論等 都涉及到屬性...

嫡權法賦權法 1 熵值法賦權

一 基本原理 在資訊理論中，熵是對不確定性的一種度量。資訊量越大，不確定性就越小，熵也就越小 資訊量越小，不確定性越大，熵也越大。根據熵的特性，可以通過計算熵值來判斷乙個事件的隨機性及無序程度，也可以用熵值來判斷某個指標的離散程度，指標的離散程度越大，該指針對綜合評價的影響 權重 越大，其熵值越小。...

主成分賦權法

利用主成分賦權法確定指標權重，該方法以實際指標資訊來確定權重，不存在因人而異的缺點，具有客觀性 合理性較高等優點。主成分分析法確定權重的計算步驟為 任若恩 等，1997 主成分定權 座標格網 人口空間化 資料名稱 資料 屬性2015年土地利用資料 包括河流 道路 遙感解譯landsat image ...