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利用Matlab实现Critic及改进Critic方法求解权重问题

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简介：
本研究探讨了运用MATLAB软件平台实施经典与改良版Critic方法，旨在解决复杂系统中的权重确定问题。通过对比分析，展示了不同算法在实际应用中的效能和适用性。 通过基于Matlab的Critic和修正后的Critic权重结果对比可以发现，修正后的权重分布更加均匀且极差更小。这与Matlab默认使用的梅森随机算法有关，该算法用于生成原始数据时能提供更为均衡的随机数序列。

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  • 利用Matlab实现Critic及改进Critic方法求解权重问题
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    本研究探讨了运用MATLAB软件平台实施经典与改良版Critic方法，旨在解决复杂系统中的权重确定问题。通过对比分析，展示了不同算法在实际应用中的效能和适用性。 通过基于Matlab的Critic和修正后的Critic权重结果对比可以发现，修正后的权重分布更加均匀且极差更小。这与Matlab默认使用的梅森随机算法有关，该算法用于生成原始数据时能提供更为均衡的随机数序列。
     
  • 基于MATLAB的CRITIC赋权方法实现
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    本研究介绍了一种利用MATLAB软件实现CRITIC（Criteria Importance Through Intercriteria Correlation）赋权方法的技术方案，旨在为多准则决策分析提供高效、准确的权重确定途径。 代码包含实现CRITIC赋权法的子函数，并使用随机生成的数据集进行测试。该程序可以直接输出CRITIC权重并根据这些权重对对象打分。将随机数替换为自己的数据后即可运行。
     
  • CRITIC法108
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    《CRITIC法108》是一部探讨法律与道德边界的深度剖析作品，通过一系列案例解析，挑战读者对正义的理解。 本段落介绍了一种评价指标间对比强度和冲突性的方法——CRITIC法。该方法通过标准差来衡量同一指标在不同对象上的取值差异，并利用相关系数来评估不同指标之间的矛盾程度。同时，依据这些对比强度与冲突性确定了各指标的客观权重。文章还提供了相应的数学公式及计算步骤。
     
  • Actor-Critic网络的Matlab实现.zip
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    该资源包包含了使用Matlab语言实现的Actor-Critic算法代码，适用于强化学习领域中智能体决策策略的学习与优化。 actor-critic网络的Matlab源码可以作为参考进行学习使用。
     
  • 关于三种客观权重方法及其方差计算：熵权法、标准离差法和CRITIC法
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    本文章探讨了三种常用的客观权重确定方法——熵权法、标准离差法及CRITIC法，并深入分析它们各自的方差计算方式，为决策者提供科学的评估依据。 三种客观权重方法包括：1.熵权法；2.标准离差法；3.CRITIC法。这三种方法在进行标准化处理后，方差计算是其共同关注的焦点。
     
  • Lambert问题的求解方法及MATLAB实现_LAMBERT问题求解_Lambert问题
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    本文探讨了Lambert问题的多种求解策略，并详细介绍了利用MATLAB进行数值计算和模拟的方法，为轨道力学研究提供了实用工具。 求解兰伯特问题的Matlab代码非常实用。
     
  • 基于改进CRITIC法及其它多种定权方法的综合评价代码结合TOPSIS和线性加权法
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    本代码集整合了改进CRITIC法、Topsis以及线性加权等多元定权技术，旨在提供高效准确的综合评估解决方案。 本段落提出了一种改进CRITIC法并结合TOPSIS方法来进行路段重要性综合评价的方法。这种方法在确定权重的过程中采用了变异系数来表示指标内部的信息量，并且通过取相关系数的绝对值的方式来考虑指标间的冲突，从而避免了标准差过于绝对化的问题以及正负号的影响。 该方法将改进后的CRITIC法与TOPSIS模型相结合，能够充分利用原始数据中的信息并精确地反映各评价方案之间的差异。为了验证这种方法的有效性，在武汉市路网中进行了实例分析，并将其简称为“改进CT”。同时，也将传统的未改进CRITIC-TOPSIS法、熵权法T和线性加权法进行对比。 通过比较可以看出，“改进CT”方法相较于传统的方法能够更加明显地区分不同路段的重要性。具体来说，“改进CT”的评价结果可以将路段重要程度分为四个不同的层级，并且每个层级的差距更为显著，而传统的“未改进CT”以及“线性加权法”则无法做到这一点。“熵权法T”，由于没有考虑指标间的相关性，在两个高度相关的高值或低值指标同时存在时，可能会导致综合评价结果偏大或者偏小。从实例分析的结果来看，“改进CT”的评价值区间跨度小于“熵权法T”。
     
  • 基于TensorFlow的Soft Actor-Critic(SAC)算法实现
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    本项目采用TensorFlow框架实现了软演员评论家（SAC）算法，一种先进的深度强化学习方法，用于解决复杂的决策问题。 Soft Actor-Critic（SAC）算法的TensorFlow实现是深度强化学习中用于连续动作控制的经典方法之一。
     
  • MATLAB:利用改进差分进化算法CCODE求解约束优化问题
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    本研究采用改进的差分进化算法（CCODE）在MATLAB环境中解决复杂的约束优化问题，旨在提高计算效率和解决方案质量。 此算法结合了多种突变方式，并采用了伊布希罗值约束处理技术来优化性能，在解决约束优化问题方面表现良好。在使用代码时，请先在工作窗口输入种群数量（通常推荐50到100之间），以及设定迭代次数超过1000次，其中type参数对应函数文件夹ConFitness_1中的类型设置。当测试不同类型的参数值时，需要将之前type对应的边界xmin和xmax注释掉，并启用相应变量类型的新边界条件。
     
  • 利用MATLAB实现牛顿法求解最小值问题
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    本文章介绍了如何使用MATLAB软件来实现牛顿法，以解决寻找多元函数极小值的问题，并通过实例展示了该方法的具体应用。 基于MATLAB实现牛顿法求最小值的方法涉及使用该软件的数值计算能力来解决优化问题。这种方法通过迭代过程逐步逼近函数的极小点，并且在每次迭代中利用目标函数的一阶导数（梯度）和二阶导数（海森矩阵）。实现时，需要编写MATLAB代码以定义待求解的目标函数及其相应的导数信息；随后设置初始猜测值并执行算法直至满足预定收敛准则为止。