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基于AHP与交叉熵的多准则决策方法及其MATLAB实现：涉及五种权重计算的代码开发

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简介：
本研究提出了一种结合层次分析法（AHP）和交叉熵理论的新型多准则决策方法，并在MATLAB中实现了包括五种不同权重计算方式在内的代码库，为复杂决策问题提供了高效解决方案。 这些代码可以计算出五种不同的多准则决策（MCDM）技术的最佳替代方案：MOORA、TOPSIS、modTOPSIS、VIKOR 和 ARAS。此外，标准权重可通过AHP（层次分析法）与交叉熵方法进行计算。 使用上述研究内容的人员应引用以下论文： - Hussain, SAI, Sen, B., Das Gupta, A. and Mandal, UK (2020). Novel Multi-objective Decision Making and Compromise Approach for the Selection of Optimum Machining Parameters in Inconel-800 Super Alloy. Symmetry 12(6), 975. - Sen B., Hussain, SAI, Gupta AD, Gupta MK, Pimenov DY & Mikołajczyk T. (2021). Application of Type-2 Fuzzy AHP-ARAS for the Selection of Optimum WEDM Parameters. Metals 11(1), 42. - Kumar, A., Hussain, SAI & Rai RN (2019). AHP-ARAS Approach to Select Machining AA7050–10% B4C Composite Material with E. 请注意，上述引用中的具体文献信息可能需要根据实际的论文出版信息进行相应调整。

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  • 基于AHP与交叉熵的多准则决策方法及其MATLAB实现：涉及五种权重计算的代码开发
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    本研究提出了一种结合层次分析法（AHP）和交叉熵理论的新型多准则决策方法，并在MATLAB中实现了包括五种不同权重计算方式在内的代码库，为复杂决策问题提供了高效解决方案。 这些代码可以计算出五种不同的多准则决策（MCDM）技术的最佳替代方案：MOORA、TOPSIS、modTOPSIS、VIKOR 和 ARAS。此外，标准权重可通过AHP（层次分析法）与交叉熵方法进行计算。 使用上述研究内容的人员应引用以下论文： - Hussain, SAI, Sen, B., Das Gupta, A. and Mandal, UK (2020). Novel Multi-objective Decision Making and Compromise Approach for the Selection of Optimum Machining Parameters in Inconel-800 Super Alloy. Symmetry 12(6), 975. - Sen B., Hussain, SAI, Gupta AD, Gupta MK, Pimenov DY & Mikołajczyk T. (2021). Application of Type-2 Fuzzy AHP-ARAS for the Selection of Optimum WEDM Parameters. Metals 11(1), 42. - Kumar, A., Hussain, SAI & Rai RN (2019). AHP-ARAS Approach to Select Machining AA7050–10% B4C Composite Material with E. 请注意，上述引用中的具体文献信息可能需要根据实际的论文出版信息进行相应调整。
     
  • 计算指标权重的三种方法：AHP、ANP和熵值法
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    本文探讨了用于确定指标权重的三种常见方法：层次分析过程(AHP)、网络分析过程(ANP)以及熵值法。通过对比这三种技术，文章旨在帮助决策者选择最适合其特定需求的方法来量化评价体系中的各个因素的重要性。 三种方法包括AHP（层次分析法）、ANP（网络分析过程）以及熵值法。其中，AHP与ANP不仅是一种评价方法，而且更常用于计算指标权重；而熵值法则依据各指标反映信息的可靠程度来确定其权重。
     
  • 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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  • 熵权法计算权重的Python代码熵权法计算权重的Python代码
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  • 基于熵权法的权重计算MATLAB源码
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  • 基于熵权法计算权重的Matlab程序
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  • 决策树算法及其实现方法
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    《决策树算法及其实现方法》一文深入探讨了决策树这一机器学习中的经典分类与回归技术，介绍了其构建原理、优化策略及其在实际问题中的应用实现。 决策树算法原理及其实现方法基于监督学习的方法。在信息论里，熵表示一个系统的混乱程度；熵越大，则数据集的纯度越低。当所有数据都属于同一类别时，熵为0。
     
  • MCDM：采用多种决策标准的方法（如AHP、Electre、Promethee、Topsis等）的代码库
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    这是一个包含多种多准则决策分析方法的代码库，包括AHP、ELECTRE、PROMETHEE和TOPSIS等技术，为复杂决策问题提供解决方案。 MCDM 是基于多标准决策方法（MCDM）的代码实现。用户可以从五种方法（AHP、Electre、Promethee、Topsis 或 Vikor）中选择并做出决定。在该存储库中，提供了一个用于选择驻车制动器材料的示例。
     
  • 多准则决策工具：15种排名法与4种归一化法-MATLAB实现
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    本书聚焦于利用MATLAB语言实现多种多准则决策方法，涵盖15种不同的排名算法及4种归一化技术，为读者提供深入理解和实践应用的资源。 MCDM 工具包含一组 MatLab 函数，用于实现多标准决策 (MCDM) 方法的等级方法：SAW、COPRAS、VIKOR、MABAC、TOPSIS、DIDEAL、ORESTE1,2、PROMETHEE I-II、CODAS 和 GRA。此外，该工具还支持决策矩阵 DM 方法的归一化方式包括 (1) 最大值；(2) 总和；(3) 最大-最小；(4) 矢量；以及 (5) DEA。
     
  • 遗传算法的实现：采用两点交叉与启发式交叉策略-MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB平台，探讨了遗传算法在优化问题中的应用。通过实施两种不同的交叉策略——两点交叉和启发式交叉，提高了算法搜索效率及解的质量。 该代码包含了遗传算法（GA）的主要功能：精英主义、锦标赛选择、交叉（两点和启发式）以及变异。此外还有一些使用 GA 的 benchmark 测试函数。此工具是在遗传算法工具箱的帮助下开发的。