第七章多属性决策分析.pptx

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1im
x0 j
ma,x x则ij
1im
yij
x0 j
xபைடு நூலகம்j
1 i m,1 j n
x0 j
x j
矩阵Y yij m n 称为极差变换标准化矩阵。经过极差变换
之后,均有 0 yij 1,并且正、逆向指标均化为正向指标。
管理预测与决策
7
(4)定性指标量化处理方法
在多属性决策指标体系中,有些指标是定性指标,只能作 为定性描述,例如“可靠性”、“灵敏度”、“员工素质”等。 对定性指标作量化处理,常用的方法是将这些指标依问题性质 划分为若干级别,分别赋以不同的量值。一般可划分为5个级 别,最优值10分,最劣值0分,其余级别赋以适当分值。
第二,某些指标之间存在一定的矛盾性,某一方案提高 了某个指标值,却可能降低另一指标值。
因此,克服指标间不可公度的困难,协调指标间的矛盾 性,是多属性综合评价要解决的主要问题。
管理预测与决策
2
(一)决策矩阵
设有 m 个备选方案 ai
n 个决策指标 fj
决策矩阵 xij
管理预测与决策
3
(二)决策矩阵的标准化
0.4204 0.4882 0.5308 0.4143 0.6736 0.5217 0.5139 0.4392 0.5056 0.4603 0.4811 0.3727
管理预测与决策
11
极差变换法。标准化矩阵为
0.28 0 0.67 0.50 0.51 1.00
Y yij 4 6 1.00 1.00 0
W (w1, w2 ,
, wn )T
n
ui
w j yij
j 1
n
u(a*

多属性决策分析课件(PPT 55页)

多属性决策分析课件(PPT 55页)

…. …. …. ….. …..
方 案 属 性 ( c1(1)
1
x11
2
x21
c 2(2) x12 x22mx m1x2……c n(n)
……
x1n
……
x2n
xmn
• 在多属性决策问题中,由于属性指标之间的相互矛盾 与制衡,因而不存在通常意义下的最优解。取而代之 的是有效解(也称非劣解)、满意解、优先解、理想 解、负理想解和折衷解,它们被分别定义如下:
多属性决策与多目标决策
• 其共性在于:
1. 两者对事物好坏的判断准则都不是惟一的 ,且准则与准则之间常常会相互矛盾。
2. 不同的目标或属性通常有不同的量纲,因 而是不可比较的。
• 差别在于:
• 多属性的决策空间是离散的;多目标的 决策空间是连续的。多属性的选择范围 是有限的、已知的;多目标的选样范围 是无穷的、未知的。多属性的约束条件 隐含于准则之中。不直接起限制作用; 多目标的约束条件独立于准则之外,是 决策模型中不可缺少的组成部分
• 例:某中东国家拟从美国购买一种机型 的喷气式战斗机若干架,美五角大楼的 官员提供了准予出售的4种机型的有关 信息。该中东国家派出专家组对4种飞 机进行了详细考察,考察结果见表,问 应选购哪一种飞机以使决策的总效用值 最大
属性 最大速度 巡航半径 最大载荷 价格
机型
/340m. s1 /1.6Km
A(c1....,cJ....,cn )
式 中 c j m iin U j(x ij),j 1 ,2 .....n ?
• 折衷解(Compromise Solution):距离 理想解最近或距离反理想解最远或以某 种方式将二者结合在一起的可行解被称 为折衷解。
属性指标的量化与转换

《决策分析》课件

《决策分析》课件
《决策分析》ppt课 件
目录
• 决策分析概述 • 决策分析方法 • 决策树分析 • 风险评估与决策 • 案例分析
01
决策分析概述
决策分析的定义
决策分析
指在不确定条件下,通过数学方法和计算机技术,对多个行动方案进行评估和选择的过程。
定义解释
决策分析是一种工具,帮助决策者评估不同行动方案的风险和收益,从而做出最优选择。它涉 及到概率论、统计学、计算机科学等多个学科领域。
决策分析的重要性
01 提高决策质量
通过科学的方法对方案进行评估,降低决策失误 的风险。
02 优化资源配置
根据数据分析结果,合理分配资源,实现效益最 大化。
03 增强竞争力
有效的决策分析有助于企业在激烈的市场竞争中 脱颖而出。
决策分析的基本步骤
问题定义
明确决策问题,确定决策 目标和约束条件。
方案设计
动态规划法
将一个复杂的问题分解为若干个相互 联系的子问题,通过求解子问题的最 优解,得到原问题的最优解。这种方 法主要用于多阶段决策问题。
风险型决策分析方法
概率树分析法
通过建立概率树模型,对每个可能发生的情况进行概率估计,并计算期望值和方差等指标,以评估不 同方案的优劣。
贝叶斯定理
在已知先验概率和新的证据下,重新评估各个事件发生的概率,并根据这些概率来制定相应的决策方 案。
降低风险发生的概率和影响程度,如制定 应急预案、储备资源等。
风险接受
承认风险的客观存在,并采取适当的措施 来应对和缓解风险。
05
案例分析
案例一:投资决策分析
总结词
投资决策分析是一个复杂的过程,需要考虑多种因素,如 风险、回报、市场走势等。

多属性决策基础篇(PPT110页)

多属性决策基础篇(PPT110页)
目标准则体系的层次结构,一般用树形结构图 直观表示。最上一层,通常只有一个目标,称 之为总体目标,最下一层,其中的每一个子目 标都可以用单一准则评价,称之为准则层。
二、多目标决策的 目标准则体系
目标层
决策目标
准则层
准则1
准则2
……
准则k
子准则层 子准则1 子准则2 …… 子准则m
……
…… ……
方案层
这一类决策问题中的决策变量是离散型的,其中的备选方案数量为有限个, 因此,有些文献也称之为有限方案多目标决策问题。这一类问题求解的核 心是对各备选方案进行评价后排定各方案的优劣次序,再从中择优。
2. 多目标决策问题 ( multi-objective decision making problems):
多属性决策基础篇(PPT110页)培训课 件培训 讲义培 训ppt教 程管理 课件教 程ppt
四、目标准则体系的 风险因素处理
多目标决策的风险因素,应该在目标准则体系中 对涉及风险因素的各子目标分别加以处理。
可以利用单目标风险决策技术,对某些存在风险因素的 目标准则,将可行方案在各自然状态下的结果值转化为 期望结果值。 对存在风险因素的所有目标准则都分别做这样的技术处 理。于是,任何一个可行方案在目标准则体系所有准则 下,都只有一个确定的结果值,风险型多目标问题就转 化为确定型多目标问题。
总目标
目标1
目标2
……
目标m-1
目标m
子目标11 子目标12 子目标13
子目标21 子目标22 子目标23 子目标m1 子目标m2 子目标m3
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3) 多层次网状目标准则体系

最新多属性决策课件ppt

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属性值越接近某个固定区间
[
q
j 1
,
q
j 2
]
(包括落入该区间)越好
的属性,偏离区间型属性是指属性值越偏离某个固定区间
[
q
j 1
,
q
j 2
]
越好的属性。为了消除不同物理量纲对决策结果的
影响,决策时可按 下列公式对决策矩阵A进行规范化处理:
若属性值为效益型,则令
rij
a ij
m
ax
i
a ij
i N

operator)。
定义2 设函数 WAA:R ,nR 是(a1一,a组2,给,an)
定的数据,若
n
WAAw(a1,a2, ,an) wjaj j1
其中 w (w 1,w 2, ,w n)T是数据组 (a1,a2, ,an) 的权重
n
向量,wj [0,1] 1 j n w j 1 R为实数集.则称 j1
A A w (5 2 1 ,8 6 3 ,2 3 8 ,4 6 9 ,7 9 0 ) 1(8 6 3 7 9 0 5 2 1 4 6 9 2 3 8 ) 5 7 6 .2
5 所以,OWA是一个与数据位置有关的算子。
基于OWA算子多属性决策方法具体步骤: 步骤1:对于某一多属性决策问题,设 X(x1,x2, ,xn) 为方案集,U(u1,u2, ,um ) 为属性集,属性权重信息完全未 知.对于方案 x i ,按属性 u j 进行测度,得到 x i 关于u j 的属性 值 a i j ,从而构成决策矩阵 A(aij)nm ,如表1.1所示.
其中 W (w 1,w 2, ,w n)T是与函数OWA相关联的权重
n
向量, wj [0,1] 1 j n w j 1 且 b j 为数据组 j1

《多属性决策分析》课件

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01
02
03
04
05
单目标决策分析
只考虑一个目标,如成本 最低、时间最短等。
不确定型决策分析
在不确定情况下进行决策 ,如风险型决策和不确定
型决策。
群决策分析
多个决策者共同参与决策 的过程。
02
多属性决策分析的基本概念
多属性决策分析的定义
定义
多属性决策分析是指在多个属性或因 素的条件下,对备选方案进行评估和 选择的方法。
多属性决策分析的应用
在经济管理中的应用
企业决策
多属性决策分析用于评估企业的多个属性,如市场份额、财务状况、创新能力等,以制 定更全面的战略计划。
项目评估
在选择新项目或投资方案时,多属性决策分析可以综合考虑项目的多个方面,如预期收 益、风险、资源需求等。
在资源分配中的应用
资源配置
在资源有限的条件下,多属性决策分 析可以帮助决策者根据不同属性的重 要性进行资源分配,以实现整体效益 最大化。
理想点法
总结词
理想点法是一种基于多属性决策分析的方法,通过构造理想解和负理想解,将问题转化为求目标函数 在约束条件下的最优解。
详细描述
理想点法的步骤包括确定属性、收集数据、构造理想解和负理想解、计算各方案与理想解和负理想解 的距离、选择最优方案。该方法适用于处理多属性决策问题,尤其适用于属性间量纲不同的情况。
多属性决策分析
目录
• 引言 • 多属性决策分析的基本概念 • 多属性决策分析的方法 • 多属性决策分析的应用 • 多属性决策分析的案例分析 • 总结与展望
01
引言
决策分析的定义
决策分析是指根据问题的目标和约束 条件,利用数学方法和计算机技术, 对一组方案进行比较和优选,以求得 最优解的过程。

决策理论与方法之多属性决策PPT文档54页

决策理论与方法之多属性决策PPT文档54页
44、卓越的人一大优点是:在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
41、学问是异常珍贵的东西,从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间,才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话,只需要教育; 而要挑战别人所说的话,则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·Biblioteka 尔决策理论与方法之多属性决策
1、合法而稳定的权力在使用得当时很 少遇到 抵抗。 ——塞 ·约翰 逊 2、权力会使人渐渐失去温厚善良的美 德。— —伯克
3、最大限度地行使权力总是令人反感 ;权力 不易确 定之处 始终存 在着危 险。— —塞·约翰逊 4、权力会奴化一切。——塔西佗
5、虽然权力是一头固执的熊,可是金 子可以 拉着它 的鼻子 走。— —莎士 比

决策理论与方法之多属性决策

决策理论与方法之多属性决策

决策理论与方法之多属性决策多属性决策是决策理论与方法中的一个重要分支,主要用于处理具有多个属性或标准的决策问题。

多属性决策注重综合各个属性或标准的信息,通过量化和加权的方式,对各个选择方案进行评价,从而找到最符合决策者要求的最佳方案。

多属性决策的基本框架包括问题定义、属性权重确定、方案评价和最优方案选择四个主要步骤。

问题定义是多属性决策的起点。

在这一步骤中,决策者需要明确决策的目标和各个属性或标准的要素。

例如,若要选取一家供应商,决策者可以将供应商的价格、品质、交货期等作为属性。

属性权重确定是多属性决策的关键步骤。

由于各个属性可能具有不同的重要性,因此需要对不同属性进行加权处理。

传统的方法包括主观加权法和客观加权法。

主观加权法主要依赖于决策者主观意愿,通过对不同属性进行比较排序来设定权重;客观加权法则基于统计分析或数学建模等方法,通过数据处理来确定各属性权重。

方案评价是对各个选择方案进行量化评价的过程。

在这一步骤中,可以使用评价函数、模型或指标来对各个属性进行量化和评估。

评价函数可以是线性函数、指数函数或对数函数等,可根据具体的决策问题选择适合的函数。

模型方法基于专家判断、经验法则或历史数据等,通过建立模型来对方案进行评价。

指标方法则是利用指标体系来评价方案的好坏。

最优方案选择是多属性决策的最终目标。

在这一步骤中,通常会使用其中一种决策方法或算法来确定最佳方案。

常用的方法包括加权总分法、熵权法、TOPSIS法和灰色关联法等。

加权总分法是最简单直观的方法,将各个属性的分数按权重加总,得到最终的总分,从而选择总分最高的方案。

熵权法则通过考虑属性之间的相关性,将熵指标作为属性权重的度量,从而选择最小熵的方案。

TOPSIS法则将方案与最佳方案和最差方案进行比较,根据各个属性的正负向离差距离,确定每个方案的综合指标,从而选择综合指标最大的方案。

灰色关联法则通过计算各个方案与最佳方案之间的关联度,从而选择关联度最高的方案。

多属性决策讲义课件

多属性决策讲义课件
3.归一化 将属性值变换到[0,1]区间上。
5
第一节 多属性决策问题
定性指标量化处理方法
将定性指标按性质划分为若干级别,分别赋予不同的量值。 一般可以划分为五个级别,最优值10分,最劣值0分。其余 级别赋予适当的分值。也可以划分为其他级别和赋予其他分 值,方法类似,视具体情况而定。具体分值见表。
等级 分值
指标 机型
A1 A2 A3 A4
最大速度 最大范围 最大负载 费用 可靠性
马赫
公里
千克 106美元
2.0
1500 20000 5.5 一般
2.5
2700 18000 6.5

1.8
2000 21000 4.5

2.2
1800 20000 5.0 一般
灵敏度
很高 一般
高 一般
4
第一节 多属性决策问题
,熵越大;反之,不确定性越小,熵越小。
m
e k pi ln pi i 1
(1)对决策矩阵用线性比例变换法进行标准化处理,得标准
化矩阵Y=( yij )m*n,并进行归一化处理,得
pij
yij
m
,(i 1, 2,, m; j 1, 2,, n)
yij
i 1
21
第二节 确定权重的常用方法
m
最大速度 最大范围 最大负载 费用 可靠性
马赫
公里
千克 106美元
2.0
1500
20000
5.5
5
2.5
2700
18000
6.5
3
1.8
2000 21000
4.5
7
2.2
1800
20000

多属性决策分析

多属性决策分析

多属性决策分析引言多属性决策分析是一种决策分析方法,用于处理在决策过程中有多个属性或准则的情况。

在实际生活中,我们常常面临需要权衡多个属性或准则的决策,例如选择购买的产品、选择投资项目等。

多属性决策分析方法可以帮助我们在复杂多变的决策环境中做出更准确和合理的决策。

基本概念在多属性决策分析中,我们首先需要定义决策问题中的属性或准则。

属性可以是各种各样的特征或指标,例如价格、质量、服务等。

每个属性都可以用一个评价指标来度量,这些指标可以是定量的(例如价格)也可以是定性的(例如服务)。

然后,我们需要为每个属性确定权重或重要性,用于衡量其在决策过程中的相对重要程度。

方法多属性决策分析方法有很多种,其中一种常用的方法是加权求和法。

该方法将每个属性的值乘以其权重,并将它们相加以得到最终的决策值。

具体步骤如下:1.确定决策问题的属性或准则,并为每个属性确定评价指标。

2.为每个属性确定权重或重要性。

可以使用专家判断、问卷调查、层次分析法等方法来确定权重。

3.对于每个属性,根据其评价指标对各个选项进行评价,并将评价结果转化为数值。

4.将每个属性的评价结果乘以其权重,并将它们相加以得到最终的决策值。

5.根据最终的决策值,选择得分最高的选项作为最优决策。

除了加权求和法外,还有其他一些常用的多属性决策分析方法,例如层次分析法、灰色关联分析法等。

这些方法根据不同的决策问题和决策环境可以选择不同的方法进行分析。

示例假设我们要选择一款笔记本电脑进行购买,我们关注的属性包括价格、配置、品牌和售后服务。

我们采用加权求和法进行分析,将权重分别设置为0.3、0.4、0.2和0.1。

对于价格属性,我们将价格分为五个等级:1000元以下、1000-2000元、2000-3000元、3000-4000元和4000元以上。

我们根据电脑的价格将其评价分别设为5、4、3、2和1。

对于配置属性,我们将配置分为五个等级:高配、中高配、中配、中低配和低配。

多属性决策分析课件

多属性决策分析课件

多属性决策分析课件1. 引言•什么是多属性决策分析•多属性决策分析的重要性•本课件的目标和内容概述2. 多属性决策分析概述•多属性决策分析的基本概念•多属性决策分析的步骤–问题定义–属性选择–数据收集–建立决策模型–模型求解–结果评价3. 问题定义•如何明确定义多属性决策问题•需要考虑的因素•如何设定决策目标4. 属性选择•如何选择适当的属性•属性选取的原则和方法–直观法–经验法–价值函数法–层次分析法5. 数据收集•如何进行数据收集•数据收集的方法和工具•数据的质量评估和处理6. 建立决策模型•多属性决策模型的建立方法•建立模型时需要考虑的问题•常见的决策模型–加权评分模型–支持向量机模型–神经网络模型7. 模型求解•如何求解多属性决策模型•求解方法和算法•模型求解的注意事项8. 结果评价•如何评价多属性决策模型的结果•结果评价指标和方法•如何进行灵敏度分析和稳定性分析9. 实例分析•通过一个具体的实例来演示多属性决策分析的过程•实例涉及的问题定义、属性选择、数据收集、模型建立、模型求解和结果评价等步骤10. 总结和展望•对多属性决策分析的重要性进行总结•对本课件的内容进行回顾•展望多属性决策分析的发展前景以上是关于多属性决策分析的课件内容概述,涵盖了多属性决策分析的基本概念、步骤、方法和实例分析等内容。

希望本课件能够帮助学习者理解多属性决策分析的原理和应用,并能够在实际问题中灵活运用多属性决策分析方法解决问题。

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的可比性。
§7.1 多属性决策指标体系
7.1.2 指标体系设置的原则 科学性原则 ❖定性分析与定量分析相结合。 ❖定量指标应注意绝对量和相对量的结合使用。 实用性原则
❖指标应涵义明确,数据规范,口径一致,资 料收集可靠。
❖指标设计应符合国家和地方的政策法规,口 径和计算应与通用的会计、统计、业务核算 协调一致,便于统计和计算。
§7.1 多属性决策指标体系
7.1.1 指标体系的基本概念 多属性决策的指标体系
由多个相互联系、相互依存的评价指标,按 照一定层次结构组合而成,具有特定评价功 能的有机整体。
单一的评价指标只能反映社会经济系统的某 一具体特征,要全面、准确地评价一个系统, 首先要构建合理的指标体系。
社会经济系统常用的评价指标
第七章 多属性决策分析
广西大学数学与信息科学学院 运筹管理系
第七章 多属性决策分析
属性(attribute) 指备选方案的特征、品质或性能参数。
社会经济系统的决策问题,往往涉及不同属 性的多个指标—多属性决策。
实际问题常常有多个决策目标,每个目标的 评价准则往往也不是只有一个,而是多个— 多目标、多准则决策问题。
在决策矩阵X中,对于正向指标fj,取:
x* max x , x0 min x
j
1im ij j
1im ij
对于负向指标fj,取:
x* j
min
1 i m
x , x0 ij j
max
1 i m
x ij
令: yij
xij x*
j
x0 j
x0 j
11
im jn
称矩阵Y=(yij)m×n为极差变换标准化矩阵。 注:经极差变换后① 0≤yij≤1;② 所有指标均 化为正向指标;③最优值为1,最劣值为0。
其他指标
特定决策系统的 特有指标,如净 现值
社会经济系统常用的评价指标
交通、供水、供
基础设施指标 电等
政策性指标
国家和地方的政 策、法令、计划 等
矿产资源、水源、
资源性指标 土地、人力等
产品性能、可靠性、
技术性指标
工艺水平、人员素 质等
社会性指标
人员素质、社会福 利、生态环境、就 业机会等
经济性指标
设有 n个决策指标fj(1≤j≤n) m个可行方案ai(1 ≤ i ≤ m)
m个方案n个指标构成决策矩阵:
x11
X
(x

ij mn
x 21
xm1
x12 x
22
x1n
x 2n
xm 2 xmn
§7.1 多属性决策指标体系
7.1.3 决策指标的标准化
1. 向量归一化法
2.
令:yij
§7.1 多属性决策指标体系
7.1.2 指标体系设置的原则 可比性原则 ❖决策指标和评价标准的制定应客观实际,便
于比较。 ❖指标间应避免显见的包含关系,隐含的相关
关系应以适当的方法加以消除。 ❖不同量纲的指标应按特定的规则作标准化处
理,化为无量纲指标,以便于整体综合评价。 ❖指标处理中应保持同趋势化,以保证指标间
7.1.3 决策指标的标准化
4. 标准样本变换法
在决策矩阵X中,令:yij
xij sj
xj

11
im jn
其中:x j
1 m
m
i 1
xij 为样本均值
sj
1 m 1
m
( xij
i 1
xj
)2
为样本均方差
称矩阵Y=(yij)m×n为标准样本变换矩阵。 注:经标准样本变换后标准化矩阵的样本均 值为0,方差为1。
max
1 i m
xij
0
令:
对于负向指标fj,取:
x* j
min
1 i m
xij
令:y ij
x* j
x
1
i
m
ij
称矩阵Y=(yij)m×n为线性比例标准化矩阵。 注:经线性比例变换后① 0≤yij≤1;② 所有指 标均化为正向指标;③最优值为1。
7.1.3 决策指标的标准化
3. 极差变换法
x ij
m
x2 ij
11
im jn
i 1
称矩阵Y=(yij)m×n为向量归一标准化矩阵。矩 阵Y的列向量模等于1,即
注:向量归一标准化后 ① 0≤yij≤1; ② 正、逆向指标的方向没有发生变化。
7.1.3 决策指标的标准化
2. 线性比例变换法 在决策矩阵X中,对于正向指标fj,取:
x* j
7.1.3 决策指标的标准化
5. 定性指标量化处理方法 将定性指标依问题的性质划分为若干级别, 第一级别分别赋以不同的量值。
如:分五级赋以分值
分值 等级 指标
很 低

一 般

很 高
正向指标
13579
逆向指标
97531
【例7.1】某航空公司欲购买飞机
按6个决策指标对不同型号的飞机进行综合
评价。这 6个指标是,最大速度(f1)、最大 范围(f2)、最大负载(f3)、价格(f4)、可靠 性 供(选f5择)、,灵具敏体度指(标f6值)。如现下有表4种:型号的飞机可
§7.1 多属性决策指标体系
7.1.3 决策指标的标准化 将不同量纲的指标,通过适当的变换,化为 无量纲的标准化指标。
决策指标的变化方向 ❖效益型(正向)指标:越大越优 ❖成本型(逆向)指标:越小越优 ❖中立型指标 :在某中间点最优
(如人的体重)
§7.1 多属性决策指标体系
7.1.3 决策指标的标准化
多目标决策和多属性决策统称多准则决策 (multi-criterion decision making)。
多目标决策与多属性决策的划分
多目标决策(multi-objective decision making) 决策变量是连续型的(即备选方案有无限多 个),求解这类问题的关键是向量优化,即 数学规划问题。
产值、收入、成本、 税金、投资额、投 资回收期、固定资 产等等
§7.1 多属性决策指标体系
7.1.2 指标体系设置的原则 系统性原则
❖指标体系应反映系统的整体性能和综合情况, 指标体系的整体评价功能应大于各指标的简 单总和。
❖指标体系应层次清晰,结构合理,相互关联, 协调一致。
❖应抓住主要因素,既能反映直接效果,又能 反映间接效果,保证决策的全面性和可信度。
多属性决策(multi-attribute decision making) 。 决策变量是离散型的(即备选方案数量为有 限多个),求解这类问题的核心是对各备选 方案进行评价后排定各方案的优劣次序,再 从中择优。
§7.1 多属性决策指标体系
多属性多指标综合评价有两个显著特点: 指标间的不可公度性
即多属性指标之间没有统一量纲,难用同一 标准进行评价。 指标之间的矛盾性 提高了这个指标值,可能损害另一指标值。 问题: 如何解决指标间的不可公度性和矛盾性?
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