基于灰色关联度求解指标权重的改进方法_崔杰

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1、DOI:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2008.05.026第16卷第5期中国管理科学Vol.16,No.52008年10月ChineseJournalofManagementScienceOct.,2008文章编号:1003-207(2008)05-0141-05基于灰色关联度求解指标权重的改进方法1,211崔杰,党耀国,刘思峰(1.南京航空航天大学经济与管理学院,江苏南京210016;2.淮阴工学院经济管理学院,江苏淮安223001)摘要:针对决策过程中指标权重的确定问题,在分析现有权重确定方法不足的基础上,

2、提出了一种基于灰色关联度求解指标权重的改进方法,并对其性质进行了研究。该方法是对决策者给出的主观权重经验判断矩阵进行充分挖掘,提取出一个公共比较权重数列,并建立一个简易的数学模型,使确定的权重同时反映主观程度和客观程度。算例分析说明了该改进方法的简单性与实用性。关键词:权重;指标;多属性决策;数学模型中图分类号:O212文献标识码:A[15]Frank-Wolfe法等。利用主观赋权法确定决策1引言方案指标的权重,虽然反映了决策者的主观判断或在决策过程中,为了对决策对象进行科学、合理经验,实施过程相对简单,但方案的排序可能有很大地评价,通常需要

3、建立一套科学、完整的评价指标体的主观随意性,结果也容易受决策者的知识缺乏的系,这是评价的基础工作。然而,在评价过程中,还影响;利用客观赋权法求解指标权重,虽然通常是需对各个评价指标确定相应的权重。在多指标决策基于比较完善的数学理论与方法,但其忽视了决策问题的求解过程中,如何确定指标的权重将是一个者的主观信息,造成了一定程度的信息缺失。主客非常重要的工作,因为它关系到方案排序结果的可观集成赋权法的数学理论基础相对比较完美,并且[9-15]靠性和正确性。国内外已有部分学者对于指标权重也得到了一些初步的研究成果,但不足在于算的确定方法进行了一些研究

4、。目前,求解指标权重法的复杂度普遍比较高,在一定程度上影响了其应的方法大体上可分为三类:第一类是基于决策者直用性。文献[16]提出一种利用灰色关联度求解指标接给出属性的权重的主观赋权法,例如Delphi权重的主客观集成方法。该方法的依据于灰色理[1][2][3]法、最小平方和法和特征向量法等。第二类论,具有较好的数学理论基础,但是其不足在于求得是是基于决策矩阵信息的客观赋权法,例如主成分的权重易受决策者对灰色关联度模型中分辨系数的[4][5][6]主观取值的不同而出现计算结果的多样性,从而给分析法、熵法和多目标最优化方法、线性规划法[7]、误

5、差分析法[8]等。第三类是基于第一类和决策工作带来不便。从科学简单性的原则出发,作第二类的主客观集成赋权法,例如折衷系数综合权者在分析已有研究成果的基础上,提出一种基于灰重法[9]、线性加权单目标最优化法[10]、熵系数综合色关联度求解指标权重的改进方法。[11][12]集成法、基于粗集理论的综合权重求解法、基2决策指标权重的确定方法[13][14]于模糊判断矩阵的专家法、组合赋权法、[7]通常,一个多指标决策模型包括如下要素:收稿日期:2008-01-23;修订日期:2008-09-18(1)方案集S,S={s1,s2…sm};指标集P,P

6、=基金项目:国家自然科学基金资助项目(70473037);江苏省软科{p1,p2…pn}。学重点项目资助项目(BK2006025);江苏省普通高校T研究生科研创新计划资助项目(CX08B-039R);南京(2)指标权重集合W,W={w1,w2…wn};航空航天大学科研创新基金资助项目(Y0811-091)n作者简介:崔杰(1978-),男(汉族),江苏泗阳人,南京航空航天∑wj=1,wj>0,wj未知。j=1大学博士研究生,研究方向:灰色系统理论、决策分析.(3)决策矩阵A=[aij]m×n,ai,j是方案si在属性pj下的评价值。·142·

7、中国管理科学2008年a11a12…a1n=γ0i2.2确定评价指标权重的灰色关联度方法的缺陷A=…对上述确定指标权重的灰方法进行综合微观分am1am2…amn析,我们发现其存在以下缺陷:2.1确定指标权重的灰色关联度方法(1)指标权重的取值具有不确定性。专家在分析判断各评价指标的权重时,由于未由于影响γ的因素很多,如参考序列X0,比较知的因素较多,因而经验判断值不能准确地反映各序列Xi数据变换方式,分辨系数ρ等。尤其当ρ取个指标的重要性。灰色关联分析作为一种系统分析值不同时,关联度大小就不同,从而γ不唯一,因此技术,是分析系统中

8、各因素关联程度的一种方法。求得的权重值具有不确定性。将其用于确定评价指标的权重实际上是对各位专家(2)一般取ρ=0.5,则恒有γi>0.333,权重经验判断权重与某

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