基于OWA算子的多属性决策方法及matlab 应用

最新推荐文章于 2023-10-10 16:28:27 发布
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分类专栏： 多属性决策及matlab应用 文章标签： matlab 算法
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本文介绍了基于OWA算子的多属性决策方法，并通过一个具体的matlab应用案例来阐述其在多属性决策中的应用。文章首先定义了有序加权几何平均OWA算子，然后详细描述了决策过程，包括属性类型的归一化处理。在matlab应用部分，文章展示了如何使用matlab解决银行投资决策问题，确定最佳投资方案。

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基于OWA算子的多属性决策方法及matlab 应用

1.有序加权几何平均OWA算子定义
2.决策步骤
3.matlab应用

  1. 有序加权几何平均OWA算子定义
    定义
  2. 基于OWA算子多属性决策方法步骤
    在这里插入图片描述
    在多属性决策中，因为属性类型的不同，通常需要归一化处理。
    • 效益型：属性值越大越好（比如利润）；
    • 成本型：属性值越小越好（比如成本价）；
    • 固定型：属性值越接近某个固定值α越好（生产标注宽度）；
    • 偏离型：属性值越偏离某个固定值β越好；
    • 区间型：属性值越接近某个固定区间[q1,q2]越好；
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基于二型三角诱导OWA算子的多准则决策方法
01-14
定义了二型三角模糊数的相关概念、运算规则和可能度公式, 并针对隶属度难以用精确数进行衡量的多准 则决策问题, 提出了基于二型三角诱导OWA算子的多准则决策方法. 该方法通过二型三角诱导OWA算子确定方案 的...
OWA算子与多属性决策：MATLAB应用与实例
目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。
10-09 2015
为了应对不同情境下的不确定性和模糊性，本文将介绍一种基于OWA（Ordered Weighted Averaging）算子的多属性决策方法，并提供MATLAB应用示例，以帮助您理解和应用这一方法。与传统的平均值方法不同，OWA算子允许在排序中引入不同程度的偏好，以适应不同情境下的决策需求。MATLAB为实现这一方法提供了强大的支持，帮助决策者更好地应对多属性决策问题，并做出明智的选择。在复杂的决策环境中，这一方法可以为决策者提供有力的支持，以实现更好的决策结果。最后，我们确定了最佳供应商。
数学建模——多属性决策模型
qq_45757722的博客
08-17 5886
多属性决策模型简介 多属性决策是现代决策科学的一个重要组成部分，它 的理论和方法在工程设计、经济、管理和军事等诸多领域 中有着广泛的应用，如：投资决策、项目评估、维修服务、 武器系统性能评定、工厂选址、投标招标、产业部门发展 排序和经济效益综合评价等．多属性决策的实质是利用已 有的决策信息通过一定的方式对一组(有限个)备选方案进 行排序或择优． 它由两部分组成 获取决策信息，属性权重和属性值。 通过一定的方法对决策信息进行排序或择优。 信息集结的方法 加权算术平均算子（WAA） 加权几何平均算子（WG
梯形模糊数排序与MATLAB应用：OWA集结排序方法
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10-09 558
我们将深入探讨梯形模糊数的概念、OWA集结排序的原理，并提供MATLAB代码示例来演示如何在实际问题中进行梯形模糊数排序。梯形模糊数排序方法，特别是OWA集结排序方法，为处理模糊信息下的多选项综合评价问题提供了有效的工具。通过本文中的示例，读者可以了解如何在MATLAB中应用这一方法，并在实际问题中受益于它的应用。然后，我们计算了每个供应商的OWA集结排序结果，并找到了最佳供应商。希望本文能够帮助读者更好地理解梯形模糊数排序方法，特别是OWA集结排序方法，以及如何将它们应用于多属性排序和决策问题中。
OWA和CWAA算子的多属性群决策方法：MATLAB应用与案例分析
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10-10 900
为了更好地应对不确定性和模糊性信息，本文将介绍一种基于OWA（Ordered Weighted Averaging）和CWAA（Combination of Weighted Arithmetic Averages）算子的多属性群决策方法，并提供MATLAB应用示例和案例分析，以帮助您理解和应用这一方法。根据OWA算子，最佳供应商是A，而根据CWAA算子，最佳供应商是C。这个案例突显了OWA和CWAA算子的灵活性，它们可以用于综合不同决策者的意见，并在不同情境下得出不同的结果，以满足不同的决策需求。
处理不平衡数据的方法小结（算法层面）
kobe_shen的博客
03-16 2811
不平衡数据处理的阶段性小总结
基于OWA算子的三角模糊数多属性组合决策方法
03-07
基于OWA算子的三角模糊数多属性组合决策方法
基于WC-OWA算子的随机多准则决策方法
01-17
在讨论基于WC-OWA算子的随机多准则决策方法之前，首先需要理解多准则决策方法的基础概念。多准则决策（Multi-criteria Decision Making, MCDM）是指在多个准则下进行决策选择的问题。这些准则可能代表不同的目标、...
owa 介绍
04-18
owa 介绍
使用AHP-OWA方法绘制的伊朗中部Markazi省Tafresh北部的铜，锌和铅矿远景图
06-05
进行这项研究的原因是在伊朗Urmia-Dokhtar结构区的1：100,000 Tafresh地质表的西部确定铜，锌和铅矿化的有利区域。 分析了有效的矿化数据层，例如地质，地球化学，结构和卫星图像，然后使用AHP-OWA方法整合以识别有利区域。 通过单变量，多元和经典统计方法对地球化学流样本进行了分析，并揭示了研究区域中铜，锌和铅的第一，第二和第三类异常。 通过先进的星载热发射和反射辐射计（ASTER）卫星图像以各种算法检测水热蚀变带，这些算法包括相对吸收带深度（RBD），最小噪声分数（MNF）和最小二乘拟合（LS-Fit）。研究区域的断层周围形成了甲状，叶状，亚丙基和氧化铁蚀变。 铜，锌和铅矿化的有利区域已经通过岩性，断层，堤防，地球化学和蚀变数据层的证据图的组合来确定。 在研究区域的现场观察已经证实了结果。
基于OWA算子和CWAA算子的多属性群决策方法及matlab应用
wjyxld的博客
03-08 1950
基于OWA算子和CWAA算子的多属性群决策方法 前面我们根据OWA和CWAA算子分别对单人多属性决策方法进行了简要的说明与应用，本文我们结合OWA和CWAA两个算子，对多人的多属性群决策进行说明，并给出简单的算例与程序。 步骤1：对于某一多属性群决策问题，设X和U分别为方案集和属性集。属性权重信息完全未知。 该决策方法首先利用OWA算子进行纵向集结（即对一个决策者所给定的某一方...
数学建模模型2——多属性决策模型之加权算术平均算子【评价型】
千里的博客
01-29 9435
多属性决策模型之加权算术平均算子多属性决策模型加权算术平均（WAA）算子归一化处理计算属性权重计算总得分例子 多属性决策模型 与AHP相同都应用于决策，多属性决策模型实际是利用已有的信息对备选方案进行排序或择优，主要由两部分组成： 获取决策性息：包括属性权重和属性值。 对决策信息进行季节并对方案进行排序和择优：信息集结方法由加权算术平均（WAA）算子，加权几何平均（WGA）算子，有序加权平均（O...
matlab梯形模糊数,基于梯形模糊数的OWA方法与matlab应用
weixin_30562541的博客
03-22 1806
基于梯形模糊数的OWA 方法与matlab 应用一、梯形模糊数定义1、定义记(,,,),=-∞<<<<c a bd c a b d ，称为%A 为梯形模糊数，当0>a 时，为正梯形模糊数。其隶属函数R [0,1]：μ∈%A 可以表示为， ,1,=,0,其他μ-⎧≤图1 梯形模糊数当=a b ，梯形模糊数退化为三角模糊数。记梯形模糊数(,,,)=%Ac a bd...
Java代码实现IOWA算子(2020.12.9)
I have a dream, here my dreams come true!
12-09 2503
迭代有序加权算子IOWA的Java实现编程软件IDEA，编程语言Java运行结果 编程软件IDEA，编程语言Java public class OWA { private double owa(double[] w,double[] a)//有序加权平均算子OWA { int length = a.length; String fwstring = "fw("; for(int i=0;i<length;i++) {
【文献分享】基于生态系统服务的供给、需求和敏感性识别生态安全格局——以黄河流域为例
qq_45697428的博客
06-20 2432
一区文章，自己做的文献梳理和总结，给大家分享。
如何在Matlab环境下使用TOPSIS和OWA方法进行多属性决策分析？请提供具体的实现步骤和代码示例。
最新发布
10-25
参考资源链接：[基于相似性的TOPSIS与OWA决策分析工具及Matlab实现](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3d7irgx06n?utm_source=wenku_answer2doc_content) 在面对多属性决策问题时，TOPSIS和OWA是两种有效的决策分析工具，它们可以帮助我们从多个方案中选择出最佳选项。TOPSIS方法是通过评估方案与理想解的相似程度来进行决策，而OWA方法则允许我们通过选择不同的权重排序向量来实现不同的风险偏好。为了更好地应用这两种方法，推荐你使用《基于相似性的TOPSIS与OWA决策分析工具及Matlab实现》这一资源。 具体到在Matlab中的实现，首先你需要准备好决策矩阵，这通常是一个包含备选方案和属性值的数据集。接下来，你需要编写或调用相应的Matlab函数来完成以下步骤： 1. 标准化决策矩阵：因为属性可能具有不同的量纲和量级，需要将决策矩阵中的所有元素转化为无量纲的相对数值。 2. 确定权重：根据决策者的偏好或通过一定的方法计算得到每个属性的权重。 3. 计算加权标准化决策矩阵：将标准化后的决策矩阵与权重相乘。 4. 确定理想解和负理想解：基于加权标准化矩阵，分别找出各个属性的理想值和负理想值。 5. 计算各方案与理想解和负理想解的距离：这一步骤涉及到距离的计算，例如可以使用欧氏距离。 6. 计算相对贴近度：使用距离计算出的贴近度来对方案进行排序。 对于OWA方法，你需要执行以下步骤： 1. 确定OWA算子：根据决策者的风险态度选择合适的排序权重向量。 2. 构建OWA算子矩阵：按照权重向量对各属性值进行加权求和。 3. 应用OWA算子：将OWA算子应用于决策矩阵中，得出最终的评价结果。 在《基于相似性的TOPSIS与OWA决策分析工具及Matlab实现》资源中，你将能找到具体的函数来执行上述步骤，例如'sissimowa.m'函数封装了基于相似性的TOPSIS和OWA方法，'simLPowa.m'函数则用于线性规划来计算权重。此外，还需要安装和配置Matlab环境，以及根据文件清单中的README文档了解如何使用这些工具。 掌握这些步骤后，你将能够利用Matlab进行TOPSIS和OWA决策分析，解决实际问题。为了深入理解和应用这些方法，建议你详细阅读《基于相似性的TOPSIS与OWA决策分析工具及Matlab实现》中的相关章节，该资源不仅提供了算法实现的代码，还包含了对算法原理的解释和分析。 参考资源链接：[基于相似性的TOPSIS与OWA决策分析工具及Matlab实现](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3d7irgx06n?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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