浅析建模与仿真中“权”的确定方法
7页1、建模与仿真中“权”的确定方法浅析吴金平 缪旭东(海军大连舰艇学院科研部作战软件研究中心 116018)摘 要 “权”是建模与仿真中的一个重要因素,其确定方法的选择直接影响建模与仿真的可行性与质量,本文就建模与仿真中权重的几种典型求取方法作一浅要分析。关键词 建模与仿真 “权”的确定方法1 引言“权”是表征下层子准则相对于上层某个准则(或总准则)作用大小的量化值,是软件建模与仿真中的一个重要因素,在不同应用中,可以对之赋予不同的解释,如“重要性”、“信息量”、“肯定度”和“可能性”等等,其确定方法的选择直接影响建模与仿真的可行性及质量,甚至会对仿真的结果产生决定性的影响。目前权重的确定方法可分为主观赋权法和客观赋权法两类,主观赋权法是由决策分析者根据各指标的主观重视程度而赋权的一类方法,主要有专家调查法、相邻比较法(环比评分法)、两两赋值法、二项系数法、最小二乘法、层次分析法(AHP)等,由于引进了人为干预,这些方法都难以摆脱人为因素及模糊随机性的影响;客观赋权法一般是根据所选择指标的实际信息形成决策矩阵,在此矩阵基础上通过客观运算形成权重,该方法尽量避免了主观赋权法的人为因素,但权值的
2、求取相对却有一定难度,常用的如熵值法等。本文重点探讨几种典型的赋权法,以祈起到抛砖引玉的作用。2权值确定的几种典型方法2.1群体决策中“权”的确定方法群体决策的一般结构为:设为有限策略集,表示的关联程度,即策略与决策的相关性(有时也表示可行性程度);成员集为,表示第个成员认为比偏好的程度。群中成员的权威性是不同的,因而其个体偏好对群偏好作用的重要性也各不相同,例如项目总负责人就比项目一般成员的意见更具有权威性,本行专家比其它行业专家更有发言权等。这样,我们可根据个人的权威性程度形成权系数:。另外,对指标有偏好信息的权重确定还可通过另外一种方法,在文献2所采用的多指标赋权方法中,介绍了一种方便而有效的五级标度赋值法,设指标对的五级标度赋值为,按下述方法进行:与同等偏好,取=4; 比稍微偏好,取=4+1,=41;比明显偏好,取=4+2,=42; 比更加偏好,取=4+3,=43;比极端偏好,取=4+4,=44。从而得赋值矩阵。再计算各个指标的五标度优序数并取:则可得对指标的主观偏好权重,即所有指标的主观偏好权重向量为:2.2层次分析法中“权”的确定方法2.1.1计算单一准则下元素的相对权重在
3、准则下,对于通过利用19标度法构造两两比较判断矩阵,根据和法、根法或特征根方法计算权重向量1,如解特征根问题可得。所得到的经正规化后作为元素在准则下的排序权重,在判断矩阵的构造中,并不要求判断具有一致性,这是由客观事物的复杂性与人的认识多样性所决定的,但当判断偏离一致性过大时,排序权向量计算结果作为决策依据将出现某些问题,因此得到后需进行一致性检验,其步骤为:首先计算一致性指标 计算平均随机一致性指标是多次(500次以上)重复进行随机判断矩阵特征值的计算后取算术平均值得到的。计算一致性比例 当时,一般认为判断矩阵是一致性的,是可以接受的。2.2.2计算各层元素的组合权重假设已知第层上个元素相对总目标的组合权重向量为:第层上个元素对第层上以第个元素为准则的排序权重向量为:其中,将不受第个元素支配的元素权重设为零。则第层上个元素对第层上各元素为准则分别排序形成的权重向量矩阵为:则第层上元素对总目标的组合权重为:如果层为指标体系的最底层,则即为最终的组合权重矩阵。对组合权重进行一致性检验。若已知以第层上元素为准则的一致性指标为,平均随机一致性指标为,则层的综合指标,分别为:当时,层以上的所有
4、判断满足整体一致性检验。2.3模糊赋权法2.3.1三角形(梯形)模糊数法在多指标权重确定问题中,难以摆脱人为因素及模糊随机性的影响,根据这一特点,可以采用模糊加权的方法。记: (扎德表示法),其中:模糊集合;因素在模糊集合中的隶属度,即的权数,可用三角形模糊数或梯形模糊数表示。例如,假设存在四个变量、和,运用模糊加权的方法,可用三角模糊数表示如下: =(,) 01;=(,) 01;=(,) 01;=(,) 01;且+=1;=+。其中,、和可结合专家意见,由其它赋权法得到,、和由它们分别和、和的偏差得到;使+=1,进行了归一化处理。2.3.2非结构性决策中模糊赋权法重要性定性排序设存在因素集,在与间作重要性二元比较,以表示重要性排序指标标度。若比重要,取;若比重要,取;若与同样重要,取;且有:, 。则可根据因素集构成其重要性的二元对比一致性标度矩阵为:重要性定性排序一致性标度矩阵各行和数由大到小的排列,给出因素集在满足排序一致性条件下的重要性定性排序。其中,标度为0.5的两个元素,对应行的和数相等排序相同。因素集权重定量确定语气算子与定量标度的关系语气算子同样 稍稍 略为 较为 明显 显
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