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关于前景理论下的多属性决策方法探究

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简介：
本研究探讨了基于前景理论的多属性决策方法，分析其在不确定性条件下的应用价值及优势，为复杂决策问题提供新的视角和工具。 针对属性值以直觉梯形模糊数表示，并且状态概率与属性权重均为区间数的风险型多属性决策问题，邹树梁和武良鹏提出了一种基于前景理论的决策方法进行研究。

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  • 关于前景理论下的多属性决策方法探究
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    本研究探讨了基于前景理论的多属性决策方法，分析其在不确定性条件下的应用价值及优势，为复杂决策问题提供新的视角和工具。 针对属性值以直觉梯形模糊数表示，并且状态概率与属性权重均为区间数的风险型多属性决策问题，邹树梁和武良鹏提出了一种基于前景理论的决策方法进行研究。
     
  • 多目标决策理论与方法探究
    优质
    《多目标决策理论与方法探究》一书深入探讨了复杂情境下的决策制定策略，汇集了最新的研究成果和应用实例，为读者提供了全面理解和掌握多目标决策理论及实践的有效途径。 多目标决策领域的经典书籍对于深入理解该领域至关重要。这些书籍不仅提供了理论基础，还涵盖了实际应用案例和技术细节，是研究者和从业人员的重要参考资料。
     
  • 关于决策树分类中属性选择方法的研究
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    本文探讨了决策树分类中的关键问题——属性选择方法，分析了几种常用算法的优缺点，并提出了一种新的改进策略。 针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性作为测试属性这一缺点,引入OneR算法来选取相关子集进行分类,以此减少无关属性和重复属性对分类结果的影响。实验结果显示，相较于原始的ID3算法，改进后的方案提高了分类准确率，并缩短了分类时间；同时解决了ID3算法中存在的取值偏置问题，优化了整体分类效果。
     
  • 关于货运方式选择的多属性决策模型与算法研究
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    本研究聚焦于复杂环境下货运方式的选择问题，构建了基于多属性决策理论的分析框架，并提出相应的优化算法，为物流行业提供科学决策支持。 根据决策理论及实践经验，以运输可靠性、运送时间、价格、安全性和便捷性为主要因素构建表征货运方式的属性集合，并建立货运方式选择行为多属性决策模型。鉴于货运服务主要属性间存在部分可补偿特性，采用ELECTRE-I方法求解该模型。为解决ELECTRE-I方法算法收敛性差的问题，提出改进方案：通过偏离阈值度的方法构建一致占优矩阵和矛盾占优矩阵，以反映各元素与阈值间的偏差程度，从而克服了用ELECTRE-I算法无法得出唯一解的难题。最后，以北京至上海运输某化工原料为例验证所建模型及算法的有效性。
     
  • Python中常用多属性决策方法的实现
    优质
    本文介绍了在Python编程语言环境下几种常见的多属性决策方法及其具体实现方式，旨在帮助读者理解和应用这些技术解决实际问题。 本段落介绍了AHP、熵权法、TOPSIS、VIKOR在内的10种方法。
     
  • 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。
     
  • 关于直觉模糊多属性决策的综述分析
    优质
    本文对直觉模糊多属性决策方法进行了全面回顾与深入分析，探讨了该领域的最新进展、主要模型及应用案例，并指出了未来研究方向。 直觉模糊多属性决策是当前决策领域的一个研究热点，在实际应用中有广泛的作用。根据直觉模糊集的发展形式：从直觉模糊集、区间直觉模糊集到直觉三角模糊数以及直觉梯形模糊数，本段落分别介绍了它们在多属性决策和群决策中的最新研究成果，并对其未来发展方向进行了探讨与展望。
     
  • 关于模糊多准则决策方法的研究综述
    优质
    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。
     
  • 关于熵权系数和TOPSIS集成评估决策方法的探究
    优质
    本研究探讨了熵权系数与TOPSIS（ Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）集成评估决策方法的应用及其优化策略，旨在提高多准则决策问题中的评价准确性。 本段落提出了一种新的方法来评价信息系统方案中的复杂问题，以减少主观判断的不确定性和随意性。针对传统信息系统项目评标过程中单纯依靠主观判断确定指标权重的问题，提出了结合主观与客观情况、定性定量分析的方法——熵权法，用于确定指标的权重系数，并将这种方法与TOPSIS法相结合进行综合评价。实践证明，这种集成方法在实际评标过程中的应用效果令人满意。
     
  • 关于改进SVM决策树多分类算法的研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了对支持向量机(SVM)与决策树结合的多分类算法进行优化的方法，旨在提高其在复杂数据集上的分类准确性和效率。 改进的基于SVM决策树的多分类算法由刘靖雯和王小捷提出。标准的支持向量机（SVM）主要用于解决两类分类问题，而如何将其应用于多类分类问题是当前研究的一个热点。本段落介绍了一种新的方法，该方法通过改进现有的支持向量机决策树技术来应对这一挑战。