MCDM方法及matlab应用三：MOORA（Multi Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis）及matlab应用

最新推荐文章于 2024-09-18 21:07:09 发布
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分类专栏： MCDM方法及matlab应用 多属性决策及matlab应用 文章标签： matlab 线性代数 矩阵 算法
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MOORA是一种多目标优化方法，利用决策矩阵和比率分析，适用于收益和成本准则。该方法包括比率法和参考点法，通过对决策矩阵规范化处理并结合权重计算整体评分。在matlab中，可以实现这一方法来解决实际优化问题。

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MOORA（Multi Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis）及matlab应用
一、方法介绍
MOORA是一种多目标优化方法，通过构建备选对象的决策矩阵，按照一定的优选原则，帮助决策者选择出最合适的对象。对比其他方法，该方法对于收益型准则和成本型准则采用独立的数学计算过程，科学客观。根据计算过程中对于数据处理方式的不同，该方法有比率法和参考点法。
比率法的数学计算过程，第一，要求构造备选对象的决策矩阵。对于融资企业的选择问题，可以构建备选融资企业在各个指标上的决策矩阵，如式（1）所示。
在这里插入图片描述
第二，对决策矩阵进行规范化处理，具体数学过程如式（2）所示：
在这里插入图片描述
第三，因选取指标存在收益型指标和成本型指标差异，所以针对不同类型的指标，进行分别处理。同时，由于评估指标之间数值变异程度所反映的信息量的大

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MCDM方法及matlab应用一：TOPSIS方法
wjyxld的博客
06-02 3249
TOPSIS方法已经发布过，现直接复制来用。 1.标准的TOPSIS方法 TOPSIS为逼近理想解的排序方法。正理想解，各个属性值都达到各候选方案种的最好的值。负理想解，各个属性值都达到各候选方案种的最差的值。 评价步骤： 2.改进的TOPSIS法 TOPSIS法的一般解法存在以下不足:对初始决策矩阵所有指标的规范化处理没有区别;事先确定的权重值往往是主观值;取评估指标的最大值和最小值作为正理想解和负理想解，当评估目标个数改变时需要重新计算，可能出现前后结果相互矛盾的逆排序问题;目标值与理想值二者间的欧氏
MCDM方法及Matlab应用系列之三：MOORA（基于比率分析的多目标优化）及其实际应用
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09-27 446
多属性决策制定（MCDM）是在众多备选方案中选择最佳方案的决策过程。在MCDM领域中，有许多不同的方法可供选择，其中MOORA（Multi Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis）方法是一种有效的多目标决策支持工具。本文将介绍MCDM的基本概念，重点关注MOORA方法，并提供Matlab示例，演示如何应用MOORA方法来解决多目标决策问题。
多目标优化算法（Multi-Objective Optimization Algorithms, MOOA）介绍
最新发布
IT猿手
09-18 4851
多目标优化问题是指需要同时最小化或最大化两个或两个以上的目标函数的问题。在这类问题中，通常不存在单一的解决方案可以同时最优地满足所有目标，而是存在一系列解决方案，这些解决方案在目标之间提供了不同的权衡，这被称为Pareto最优解集。
MULTIMOORA方法
七玄桐的博客
04-05 1689
multimoora方法2010年被提出，利用三个维度进行分析得到ui中的方案，主要步骤如下。 1、标准化矩阵，可以有很多种方法，对成本型收益型分别进行计算。得到标准矩阵M。 2、第一个维度，加型比率。 通过收益型评价值和成本型评价值的差值计算每个方案的评价值，评价值越高，方案越好。 3、第二个维度，参考点。 计算每一列的最大值作为参考点，然后获得每个方案评价值和参考点之间的距离。评价值越小，方案越好。 4、第三个维度，乘性比率。 类似的方法，评价值越大，方案最好。 5、使用占优
MCDM 工具：15 种 MCDM 排名方法和 4 种归一化方法-matlab开发
05-29
MCDM 工具包含一组 MatLab 函数，用于实现任务多标准决策 (MCDM) 方法的等级方法： SAW、COPRAS、VIKOR、MABAC、TOPSIS、DIDEAL、ORESTE1,2、PROMETHEE I-II、CODAS、GRA、GRA(T) +决策矩阵DM方法的归一化(1)- Max； (2)-总和； (3)- 最大-最小； (4)- 矢量； (5) -Dea + MCDM 工具指南.pdf
Pymoo：基于多准则决策制定 (MCDM) 方法的算法设计
嵌入式技术与人工智能
10-17 3069
我们可以使用任何标量化方法，并将其用于后处理（post-processing）。（ASF, Augmented Scalarization Function），它是一个非常有名的多目标评价量。的主要重点在于优化，而不是 MCDM，但是该框架同样提供了一些基本的相关工具，可用于MCDM问题的分析，最终寻找一个理论上最优的决策。在计算高折中点指标的方法就是参考这篇文献的。（后续有机会，我可以翻译一下），通过下面的公式计算出第。问题为例，并别两个目标的重要程度一样，即将权重向量。该方法的具体原理可以参考文献。
MCDM:基于多标准决策方法（MCDM）的代码。 用户可以从5种方法（AHP，Electre，Promethee，Topsis或Vikor）中进行选择并做出决定。 在该存储库中，有一个停车选择材料的示例
04-06
MCDM 基于多标准决策方法（MCDM）的代码。 用户可以从5种方法（AHP，Electre，Promethee，Topsis或Vikor）中进行选择并做出决定。 在该存储库中，有一个用于选择驻车制动器材料的示例
MCDM方法及matlab应用四：COPRAS 方法、案例及matlab应用
wjyxld的博客
06-09 3796
1.方法介绍 2.案例分析 一、方法介绍 COPRAS 方法是一种为了提高评估备选方案的整体效率而提出的多属性决策方法。要进行多属性决策，必须确定最重要的指标标准，评估备选方案并评估这些与标准相关的信息；COPRAS 方法的提出满足了决策者的需求。决策分析涉及到一种情况，在这种情况下，决策者必须通过考虑一组通常相互冲突的特定标准，在几个备选方案中进行选择。因此，Zavadskas 和 Kaklauskas提出了复杂比例评估（COPRAS）方法。 决策步骤1 步骤1：初始矩阵 Y 规范化后的决策矩阵为Y ，则
MCDM方法及matlab应用五：ＭＡＢＡＣ方法及matlab应用
wjyxld的博客
06-12 3905
一、方法原理 ＭＡＢＡＣ方法的基本思路就是：首先根据专家给出的评价建立初始评价决策矩阵，标准化初始评价决策矩阵的元素值，并根据标准化决策矩阵采用求权重方法得到各指标的权重。然后，将指标权重加权构建加权决策矩阵，并根据公式确定不同指标的边界估计区域，得到边界估计区域矩阵。最后，计算加权决策矩阵与边界估计区域矩阵之间的距离，该距离值将边界估计区域划分为正边界估计区域和负边界估计区域，距离值构造出距离矩阵，再根据行距离求和公式得到最终的方案排序结果。其原理在于对不同方案的各个评价指标来说，越多的指标距离值位于正边
MATLAB实现MMODE（具有差分进化的多模态多目标优化）算法
weixin_51631044的博客
03-05 1401
文献来源：[1] Jing L, Xu W, Yue C, et al. Multimodal multiobjective optimization with differential evolution[J]. Swarm and Evolutionary Computation, 2018.MMODE----具有差分进化的多模态多目标优化算法。编写时间：2022.3.4。编写者：G-huipeng。
基于AHP和交叉熵的MCDM：可以通过AHP和交叉熵完成5种不同权重计算的MCDM方法的代码-matlab开发
05-28
这些代码可以计算出5种不同的MCDM技术的最佳替代方案。 MOORA，TOPSIS，modTOPSIS，VIKOR和ARAS。 标准的权重也可以通过AHP和交叉熵方法计算。 任何使用密码的人都请引用论文 “ Hussain，SAI，Sen，B.，Das Gupta，A.和Mandal，UK（2020）。新颖的多目标决策和折衷方法，用于选择inconel-800超级合金的最佳加工参数。科学与工程，45，5833-5847。” “ Sen B.，侯赛因，SAI，Gupta，AD，Gupta，MK，Pimenov，DY和Mikołajczyk，T。（2021年）。类型2模糊AHP-ARAS在选择最佳WEDM参数中的应用。金属，11（ 1），42。” “ Kumar，A.，Hussain，SAI，＆Rai，RN（2019）。通过AHP-ARAS对加工AA7050-10％B 4 C复合材料的E
MOORA多目标决策方法与MATLAB实践
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10-10 498
目标：决策问题中要优化的不同目标，可以是定性或定量的。权重：各目标的相对重要性，用于确定各目标在决策中的权重。备选方案：可供选择的决策方案，每个方案都有一组目标值。
多目标决策方法 MOORA 及 Matlab 应用
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10-08 865
多目标决策方法是用于处理具有多个决策目标或多个决策标准的问题的一种方法。在现实生活中，许多决策问题都涉及到多个目标，例如在项目管理中，我们既要追求成本最低，又要追求工期最短，还要保证质量最优。这些目标通常是相互矛盾的，因此需要一种方法来权衡它们，找到最佳的解决方案。多目标决策方法的目标是帮助决策者在多个目标之间进行权衡，从众多的可选方案中选择出最优的方案。MOORA 方法就是其中之一，它基于比率分析来评估每个方案的优劣。
【Matlab系列】matlab中数据归一化方法
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MCDM 方法及 Matlab 应用一：TOPSIS 方法
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10-08 894
多标准决策制定是一种决策分析方法，用于处理具有多个决策标准或多个目标的问题。在许多现实世界的决策问题中，决策者通常需要考虑多个因素，这些因素可能是相互矛盾的。MCDM 的目标是帮助决策者从多个可选方案中选择最佳的方案，以最大程度地满足各种决策标准。MCDM 方法的应用领域广泛，包括工程、经济、环境管理、医疗保健等。其中，TOPSIS 方法是 MCDM 的一种常用技术，用于解决具有多个决策标准的问题。TOPSIS 方法是一种基于距离的 MCDM 方法，用于确定最佳方案。
MCDM方法及Matlab应用系列之五：MABAC方法详解
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09-28 810
多属性决策制定（MCDM）是解决众多备选方案中选择最佳方案的决策过程。在MCDM领域，有多种不同的方法可供选择，其中MABAC（Multi-Attributive Border Approximation area Comparison）方法是一种有效的多属性决策支持工具。本文将介绍MCDM的基本概念，重点关注MABAC方法，并提供Matlab示例，演示如何应用MABAC方法来解决复杂的多属性决策问题。
如何使用TOPSIS法解决多标准多目标决策问题
AI天才研究院
01-07 1461
1.背景介绍 多标准多目标(MCDM/MCDA)决策问题是指在面临多个目标和多个标准的情况下，需要对多个可能的解进行排序和评估，从而选出最优解的决策问题。在实际应用中，多标准多目标决策问题非常常见，例如资源分配、投资决策、供应链管理等等。因此，有效地解决多标准多目标决策问题具有重要的实际应用价值。 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Simi...
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