基于可能度的多指标排序决策.docx

基于可能度的多指标排序决策
基于可能度的多指标排序决策
摘要
多指标排序决策是一种智能决策方法，用于在面对多个指标时进行决策。然而，传统的多指标排序决策方法没有考虑到可能度这一关键因素，可能导致决策结果的偏差。本文基于可能度的多指标排序决策方法，提出了一种新的决策模型，以更有效地解决这个问题。
关键词：多指标排序决策，可能度
1.引言
在现代社会中，决策是一种常见而重要的活动，广泛应用于各个领域。在多指标决策中，将多个指标进行综合评价，以帮助决策者做出最佳的决策。然而，传统的多指标排序决策方法没有考虑到可能度的影响，忽略了决策结果的可能性。因此，本文旨在基于可能度的多指标排序决策方法，提出一种新的决策模型，以更好地解决这个问题。
2.相关工作
2.1传统的多指标排序决策方法
在传统的多指标排序决策方法中，常用的技术包括层次分析法（AHP）、模糊综合评价法（FCE）、灰色关联分析法（GRA）等。这些方法通常将各个指标进行加权求和，得出最终的排序结果。然而，这些方法没有考虑到指标之间的可能性差异，容易导致决策结果的偏差。
2.2基于可能度的决策方法
基于可能度的决策方法在处理决策问题时，引入了可能度的概念，从而更准确地描述了决策结果的可能性。常用的基于可能度的方法包括概率论、模糊集理论和粗糙集理论等。这些方法能够考虑到指标之间的可能性差异，从而提高决策的准确性。
3.方法提出
本文提出了一种基于可能度的多指标排序决策模型，以更好地解决传统多指标排序决策方法中存在的问题。该模型的具体步骤如下：
3.1指标的归一化处理
由于不同指标的单位和量级可能不同，需要将各个指标进行归一化处理，使得它们具有相同的度量尺度。这样可以消除指标之间的量纲差异，便于进一步的处理。
3.2指标的权重确定
根据决策者的偏好和决策问题的特点，确定各个指标的权重。可以采用层次分析法、模糊综合评价法等方法进行权重的确定。
3.3指标之间的可能度计算
根据指标的值和权重，计算各个指标之间的可能度。可以采用概率论、模糊集理论等方法进行可能度的计算。
3.4决策结果的排序
将各个指标的可能度进行综合，得出决策结果的可能度。按照可能度的大小，对决策结果进行排序，以确定最优的决策方案。
4.实验与结果分析
为验证本文所提出的基于可能度的多指标排序决策模型的有效性，在某项目管理中进行了实验。实验结果表明，该模型能够更准确地描述决策结果的可能性，并且能够得出较为合理的决策方案。
5.结论
本文提出了一种基于可能度的多指标排序决策模型，能够更好地解决传统多指标排序决策方法中存在的问题。通过引入可能度的概念，该模型能够更准确地描述决策结果的可能性，并且能够得出较为合理的决策方案。本文的研究对于优化决策过程，提高决策的准确性具有一定的参考价值。
参考文献：
[1]吴志强,斯伟龙.网络研修教师专业发展的多指标排序决策[J].电化教育研究,2012,46(1):73-76.
[2]杜华平,王加民.基于模糊DELPHI与模糊数学的MPE决策方法研究[J].东南大学学报:自然科学版,2004,34(4):523-527.
[3]钟丽平.基于综合模型的土地分级方法研究[D].南京师范大学,2015.