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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于粗糙集的BWM-TOPSIS多准则群体决策方法
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    本研究提出了一种结合粗糙集理论、BWM与TOPSIS模型的新型多准则群体决策方法，旨在提高决策过程中的信息利用效率和决策准确性。通过优化权重确定机制及综合评价体系，该方法为复杂环境下的群体决策提供了一个有效的工具。 多准则群决策是当前决策研究的一个热点领域，在处理信息的不确定性和评价主体性的背景下选择合适的决策方法是一项挑战性任务。为解决这一问题，本段落提出了一种基于粗糙数的新颖多准则群决策方案。首先，通过引入基于粗糙数的最佳最差法（RBWM）来确定评估标准的权重；其次，利用改进后的逼近理想解排序法（RTOPSIS），该方法采用了粗糙数进行优化以评价备选方案并作出最优选择；最后，本段落通过一个实例展示了所提出的方法的应用，并进行了灵敏度分析。同时与其他决策方法进行了对比分析，验证了新提出的群决策方法的有效性和准确性。
     
  • 运用改良AHP法评估船型方案多准则决策分析(2002年)
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    本文采用改进后的层次分析法(AHP)对船舶设计方案进行多准则决策评估，旨在提供一种系统化、量化的评价方法，以优化船型选择过程。 在船舶工程领域系统设计的非线性和复杂性背景下，采用改进后的AHP（层次分析法）方法来进行船型方案的多目标优选决策。对传统AHP方法进行优化的过程中，我们采用了构建三标度矩阵的方法，以避免使用九标度方式创建判断矩阵时出现权重选择模糊的问题，并减少了设计者在决策过程中的主观臆断性。通过实例证明，在与传统的九标度法相比的情况下，三标度法则具备简单明了、易于操作的优点；因此，在应用于船型方案的多目标决策等复杂系统中是适用且可靠的。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的多属性决策TOPSIS法程序
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    本程序利用MATLAB实现多属性决策中的TOPSIS方法，通过计算各选项与理想解的距离来评估方案优劣，适用于工程、管理等领域的决策分析。 多属性决策TOPSIS方法的Matlab程序可以直接加载到MATLAB环境中使用。输入评价矩阵A和权重向量w后运行该程序即可得到方案排序结果。
     
  • 颜色熵Matlab代码-Color_Image_Segmentation：采用多种先进聚类方法（如GMM、FCM、FSC等）...
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    颜色熵Matlab代码项目提供了一系列基于颜色图像分割的算法实现，包括高斯混合模型(GMM)、模糊C均值(FCM)及直方图形状聚类(FSC)等多种先进聚类方法，适用于复杂图像处理任务。 颜色熵matlab代码Color_Image_Segmentation使用几种最新的聚类算法对彩色图像进行分割，包括模糊c均值聚类（FCM）、模糊子空间聚类（FSC）、最大熵聚类（MEC）以及高斯混合模型（GMM）。这些算法的Matlab实现中，FCM、FSC和MEC已在相关文献中被引入。而GMM则在另一篇文献中有详细介绍。为了获得更好的分割效果，可以适当调整超参数。示例代码位于demo_color_segmentation.m文件中，展示了使用不同方法进行图像细分的结果：流式细胞仪（FSC）、机电公司（MEC）和高斯混合模型（GMM）。此项目由王荣荣创建，并于2020年7月5日更新。
     
  • AHP方法的源代码
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    这段简介可以描述为：AHP方法的源代码提供了基于层次分析法（AHP）进行决策时所需的核心算法和计算过程的具体编程实现。适合研究人员和技术人员参考使用，以开发或验证相关应用软件。 层次分析法(AHP)源码，新手亲测亲写，写的比较简单，有问题可以留言回复。
     
  • 基于AHP-TOPSIS方法的大学生就业力评估模型
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    本研究构建了一种结合层次分析法（AHP）和逼近理想解排序法（TOPSIS）的评价体系，旨在科学、全面地评估大学生就业能力。通过定量与定性相结合的方式，该模型能够识别影响就业的关键因素，并为学生提供个性化的职业发展建议，助力提升整体就业竞争力。 本段落旨在构建一个基于AHP-TOPSIS的大学生就业力评价模型，以评估学生的就业能力水平。通过整理相关数据与文献，我们筛选出了26项评判指标，并涵盖了基本情况、专业技能、工作表现、职业素养及求职技巧等方面的内容。随后利用层次分析法（AHP）计算各项指标权重并建立相应的体系框架。 该研究采用技术方案优选逼近理想解的排序方法（TOPSIS），依据上述构建出的评价体系对大学生就业力进行综合评估，进而得出具体的评分结果。 通过本模型的应用与实施，我们能够更全面地理解学生在求职市场上的竞争力，并为双方提供有益的信息参考。同时，这项研究也为未来关于大学毕业生职业能力测量的研究开拓了新方向和策略选择的可能性。 在中国高等教育普及化以及高校应届毕业生数量大幅增加的背景下，本段落致力于创建一个科学且系统化的大学生就业力评价体系，以便更准确地衡量学生的求职潜力，并为学生本人及潜在雇主提供有价值的参考依据。 本研究的主要贡献包括： - 提出并构建了一个基于AHP-TOPSIS框架下的大学毕业生职业竞争力评估模型，从而提供了全新的视角与方法。 - 确定了26项关键评判指标，这些涵盖了所有重要的就业力维度，形成了完整的评价体系。 - 通过实际应用该评价系统对大学生的求职能力进行了全面评测，并向学生和雇主提供实用性的指导建议。 综上所述，本研究致力于建立一个基于AHP-TOPSIS理论框架下的大学毕业生职业竞争力评估模型以客观地衡量学生的就业潜力并为他们及潜在雇主提供有价值的参考信息。
     
  • 关于模糊多准则决策方法的研究综述
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    本文是对模糊多准则决策领域的研究进行系统性回顾与分析，探讨了该领域内的关键理论、算法及其应用现状，并展望未来发展方向。 模糊多准则决策方法研究综述指出，模糊多准则决策是当前决策领域的一个热门话题，在实际应用中具有广泛的影响。该文介绍了基于模糊数、直觉模糊集以及Vague集的多准则决策方法。
     
  • 采用分解策略解决多分类不平衡问题的方法
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    本文介绍了一种基于分解策略来有效处理多分类不平衡数据集的新方法。通过将多分类任务细化为一系列子任务，该方法能够显著提高模型在少数类上的性能和准确性。 针对多分类不均衡问题，提出了一种新的基于一对一（one-versus-one，OVO）分解策略的方法。首先利用该策略将多分类不均衡问题转化为多个二值分类问题；然后使用处理不均衡数据的算法建立相应的二值分类器；接着采用SMOTE过抽样技术对原始数据集进行预处理；之后通过基于距离相对竞争力加权方法来减少冗余分类器的影响；最后利用加权投票法得出最终结果。实验结果显示，在KEEL提供的多个不均衡数据集中，该方法相较于传统经典算法具有明显优势。