基于决策者偏好及赋权法一致性的组合赋权法

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精神专科医院医疗质量评价指标主观权重的确定

精神专科医院医疗质量评价指标主观权重的确定一、确定指标权重的方法确定指标权重的方法主要有主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法。

主观赋权法是根据专家的经验、意愿来赋予指标权重，常用的有层次分析法（analytic hierarchy process，AHP）、德尔菲法等。

客观赋权法则是根据指标的客观数值来计算各个指标的权重，常用的有主成分分析法、熵值法、多目标规划法、离差法及均方差法等。

组合赋权法则由前两种方法结合而成，常用的有基于离差平方和的组合赋权法，以及基于最小二乘原理的组合赋权、基于离差函数和联合熵的组合赋权、线性加权单目标最优化法、嫡系数综合集成法等。

主、客观两种赋权方法均有优缺点。

例如，主观赋权法简便易行，主要考虑专家的偏好，但是有可能脱离实际情况；客观赋权法虽然较好地考虑到了实际情况，但是有可能偏离决策者的主观意图，因此两种方法最好结合使用。

本研究拟采用AHP来确定指标的主观权重。

AHP是一种适用于多目标决策的分析工具，由美国著名运筹学家Saaty于20世纪70年代提出。

该方法将与决策相关的元素分解成为目标、准则、方案等层级，然后使用定性和定量的分析方法，将专家的经验判断进行量化，从而确定决策的方法。

该方法具有系统、灵活、简洁的优点，因此被广泛地用于指标赋权的相关研究中。

AHP的基本思路是：首先构建一个有序的层次结构，然后比较各个层级之中两两元素之间的相对重要性，构建判断矩阵，再通过处理判断矩阵获得每个因素的相对重要程度。

二、AHP的基本步骤（一）层次的建立为了确定各个指标的权重，需要将所有指标划到不同的层级之中。

精神专科医院医疗质量专家评价指标体系中共有三个层级，即一级指标、二级指标和三级指标，对应于AHP中的目标层、准则层和方案层。

（二）构建判断矩阵本研究参照如表3-9所示的赋值表，对每一个层级的指标分别进行赋值，获得判断矩阵A=（aij ）n×n。

本研究邀请了参与第二轮改良德尔菲专家调查的19名专家分别赋值，并利用相关软件统计专家们的信息进行分析。

基于层次分析法的组合赋权方法的研究

TECHNOLOGY TREND1引言多属性决策方法的理论研究取得了丰富的成果，提出了线性分配法、简单加权法、层次分析法（AHP ），TOPSIS 法、数据包罗分析法等多种决策方法，最近又有学者提出基于人工智能技术、神经网络、遗传算法和粗糙集理论的多属性决策方法。

在多属性决策问题的求解过程中，大部分多属性决策方法都涉及到属性权重的确定问题。

根据多属性决策方法确定权重时原始数据来源的不同，一般可分为主观赋权法和客观赋权法。

主观赋权法的原始数据由专家根据经验判断得到，专家依据决策问题的特点和自身的知识来确定属性权重，具有较强的主观随意性，同时在一定程度上增加了决策者的决策负担。

客观赋权法的原始数据由各属性在决策方案中的实际数据形成，具有客观性强、不增加决策者的决策负担、有较强的数学理论依据等优点，缺点是没有考虑决策者的主观意向，得到的属性权重可能与决策者的主观愿望或实际情况不一致。

针对主、客观赋权法的优缺点，为兼顾决策者对属性的偏好，同时又力争减小赋权的主观随意性，使对属性的赋权达到主观与客观统一，进而使决策结果更加真实、可靠，有必要研究综合主、客观赋权结果的赋权方法，称之为组合赋权法。

在主观赋权法中，AHP 方法是目前应用最广、研究最多的方法之一，具有应用简单、易于理解、实用性高的特点。

本文以AHP 为基础提出一种主、客观组合赋权方法。

该方法在文献[2,3]的基础上，基于属性值的规范化决策矩阵和决策者对方案近似估计的区间数判断矩阵提出一种模糊线性规划方法确定属性权重。

2基于AHP 和模糊线性规划的组合赋权方法2.1基本概念设X={x 1，…，x m }为多属性决策问题的方案集，U={u 1，…，u n }为属性集，w={w 1，…，w n }为属性权重，方案xi 的第j 个属性值为a ij （若某方案是定性属性，则采用文献[4]的标定法处理），由此构成决策矩阵A=（a ij ）mn 。

为消除不同量纲对决策结果的影响，对决策矩阵采用规范化方法进行处理，对成本型属性，记r ij =mini {a ij }a ij ，对效益型属性，记a ij min{a ij }i。

抽水蓄能机组功率调节评价方法综述

抽水蓄能机组功率调节评价方法综述摘要：抽水蓄能电站是世界公认的运行灵活且安全可靠的调峰电源，并逐步成为电网调峰调频及平抑可再生能源负荷波动的重要组成部分。

但由于抽蓄机组的多源异质特性以及其评价指标和方法各异，给综合评价抽蓄机组功率调节性能带来巨大挑战。

充分调研国内外相关研究成果，对抽蓄机组功率调节性能进行分析，介绍了综合评价的评价指标、指标体系以及评价方法，探讨了抽蓄机组功率调节评价研究的发展趋势，从而为抽水蓄能工程的应用与发展提供有力支撑。

关键词：抽水蓄能；功率调节；评价方法引言电力能源在生产、分配、输送和使用等环节，均存在很大的波动性和不确定性。

因此，储能成为电力系统不可或缺的一部分，在智能电网、可再生能源高占比系统和能源互联网等领域逐渐得到广泛应用，并成为这些领域的重要组成部分以及关键支撑技术。

抽水蓄能是目前大容量电能存储的主要方式，具有调峰、填谷、调频及事故备用功能，。

抽水蓄能的低吸高发功能，不仅实现了电能的有效存储，而且有效调节了电力系统生产的供应和使用，保持了三者之间的动态平衡。

功率调节功能是抽水蓄能电站调峰填谷、调频、调相、事故备用等功能和在电力系统中多种作用发挥的基础。

1抽蓄机组功率调节特性分析根据抽水蓄能机组的功率调节特性，可将机组分为定速抽蓄机组与变速抽蓄机组。

由于定速抽蓄机组的转速为固定值，水泵工况的扬程与功率符合单一映射的函数关系，改变导叶开度对机组输出功率进行调节时，过程较慢，难以满足电网功率快速调节的要求。

这种机组无法对电网功率的短时、瞬时波动做出响应，且无法调节、消纳电网多余功率。

相较于定速抽蓄机组，变速抽蓄机组的优势在于抽水工况可进行自动频率控制、发电工况瞬时有功功率和无功功率调节，同时还有助于提高系统的稳定性，实现机电系统柔性连接，提高发电效率，控制电网负荷频率，避免可再生能源并网后出现频率大幅变化问题，提高电能质量。

变速抽蓄机组合理的功率调节可以使水轮机和水泵的运行效率普遍提高 3％～10％左右，并且在抽水工况下抽蓄机组功率调节，具有调节机组人力的能力。

基于随机森林和ahp的组合赋权法

基于随机森林和ahp的组合赋权法一、随机森林和ahp是啥呀。

哎，咱们得先知道这随机森林和层次分析法（ahp）是个啥玩意儿。

随机森林呢，就像是一个超级英雄团队，它是由好多好多的决策树组成的。

你可以想象每一棵决策树都是一个小专家，它们各有各的本事，然后组合在一起就能做出超厉害的判断。

这就好比一群小伙伴，每个人都有自己的特长，合起来就能解决各种难题。

而ahp呢，它是一种很有条理的分析方法。

就像是在整理一个超级复杂的衣柜，你得先把衣服按照不同的类别分好，然后一层一层地去考虑哪个更重要，哪个次重要。

比如说，你有衬衫、裙子、裤子，你可能先看季节因素，再看搭配因素，然后给它们一个重要性的排序。

二、为啥要把它们组合起来赋权呢。

宝子呀，你想啊，单独用随机森林或者ahp可能都有点小缺陷。

随机森林有时候可能会有点“任性”，它的结果可能不太稳定。

而ahp呢，又有点太依赖人的主观判断啦。

这时候把它们组合起来，就像是给了一个双保险。

打个比方哦，你要去旅游选酒店。

随机森林可能会根据酒店的各种数据，像价格、评价、位置这些，给每个酒店一个初步的评分。

但是这个评分可能会有点波动。

ahp呢，就可以从你的个人喜好出发，比如说你更看重酒店的舒适度还是价格。

把这两者结合起来，就能给酒店一个更准确、更让你满意的权重啦。

这样选出来的酒店就更符合你的心意。

三、组合赋权法的实际操作。

这组合赋权法的实际操作其实也没那么难啦。

咱们先让随机森林按照它的算法算出一组权重来。

就像让一群小专家先给出自己的意见。

然后呢，ahp再按照它那一套严谨的步骤，从人的主观方面再算出一组权重。

接下来呢，咱们就可以想办法把这两组权重融合在一起。

比如说简单的加权平均，就像是把两个小伙伴的意见综合一下。

不过这里面也有小窍门哦。

咱们得看看怎么分配这个加权的比例才最合适。

这就需要根据具体的情况来调整啦。

四、组合赋权法的优点。

这组合赋权法的优点可多着呢。

首先啊，它比单独用随机森林更稳定可靠。

根据系统分析理论确定权数的方法──组合赋权法

m i= 1 m n m j = 1i = 1 1/ m
乘法合成具有以下特性 : 1. 它适用于各种赋权法有关联的场合 ; 2. 采用乘法合成各种赋权法间结果的补偿性较差 , 连乘法具有倍增效应 , 使得大者越大 , 小者越小 ; 3. 采用乘法合成各种赋权法的权数作用不明显 ;4 . 采用连乘法对各种赋权法的结果的一致性要求较苛刻 ; 5 . 乘法合成对各种赋权法结果变动反映灵敏 ; 6. 与加法合成相比 , 乘法合成稍复杂些。从各种赋权结果之间的一致性和各种赋权方法的权数作用程度两个方面来选择组合权合成方法的原则为
Wj = Π xij / ∑Π Xij( 连乘归一法 ) Wj = ( Π x ij)
i= 1
( 乘方法) 各种赋权方法的权数作用程度不明显弱明显不等权加法合成等权加法合成乘法合成等权加法合成
各种赋权方法结果的一致性
强苛刻
由于乘法合成要求各种赋权方法间具有较强的关联性和结果的一致性较为苛刻 , 因此 , 一般都采用加法合成法。另外 , 又因为两种合成法内在的本质联系都是平均数方法 , 所以在特定条件下两者互相转化达到统一。当各种赋权法结果都相等时 , 乘法合成等价于加法合成 , 即几何平均数等于算术平均数 , 故有 1 m ∑x m i = 1 ij i= 1 由此可见 , 乘法合成是加法合成的特例 , 从这 Wj = ( Π x ij)
m i= 1
Wj = ∑ λ ( 不等权加法合成) i xij 式中 x ij 为第 i 种赋权法给第 j 个指标所赋的归一化权数 ,λ i 为第 i 种赋权法的权数 , W j 为组合赋权法对第 j 个指标所赋的权数 , m 为赋权法的个数 , j= 1 , 2 , … , n , n 为指标数。加法合成法具有以下特性 : 1. 它适用于各种赋权法相互独立

组合赋权法计算权重

组合赋权法计算权重在当今的数据分析和决策制定领域，准确地确定各个因素的权重是至关重要的。

组合赋权法作为一种有效的权重计算方法，正逐渐受到广泛的关注和应用。

要理解组合赋权法，首先得明白什么是权重。

简单来说，权重就是表示各个因素在整体中相对重要程度的数值。

比如在评估一个学生的综合成绩时，语文、数学、英语等科目的成绩所占的比重就是权重。

而组合赋权法，就是将多种不同的赋权方法进行组合，以得到更加合理和准确的权重结果。

常见的赋权方法有主观赋权法和客观赋权法两大类。

主观赋权法主要依赖专家的经验和知识来判断因素的重要性，比如德尔菲法、层次分析法等。

德尔菲法通过多轮匿名征求专家意见，逐步收敛达成共识。

层次分析法则将复杂的问题分解为多个层次，通过两两比较确定因素的相对重要性。

客观赋权法则是基于数据本身的特征来确定权重，常见的有熵权法、主成分分析法等。

熵权法根据指标的变异程度来确定权重，指标的变异程度越大，所赋予的权重就越高。

主成分分析法通过将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合变量，即主成分，然后根据主成分的贡献率来确定权重。

然而，无论是主观赋权法还是客观赋权法，都有其自身的局限性。

主观赋权法容易受到专家个人偏好和主观判断的影响，可能存在一定的偏差。

客观赋权法虽然基于数据，但有时可能会忽略实际问题中的一些定性因素和专家经验。

为了克服这些单一赋权方法的不足，组合赋权法应运而生。

组合赋权法的基本思路是将主观赋权法和客观赋权法得到的权重进行组合，以综合利用两者的优势。

在实际应用中，组合赋权法有多种实现方式。

一种常见的方式是线性组合，即将主观权重和客观权重通过一定的线性组合系数相加得到最终的权重。

确定线性组合系数的方法也有多种，比如最小二乘法、基于离差最大化的方法等。

以最小二乘法为例，其目标是使得组合权重与主观权重和客观权重的偏差平方和最小。

通过求解这个优化问题，可以得到最优的线性组合系数，从而得到最终的组合权重。

另一种方式是非线性组合，比如乘法合成法、加权几何平均法等。

组合赋权法

组合赋权法
权力的组合赋权法是一种给予权力的授予方式，它既是一种行政技术，又是一种管理理论。

是一种根据社会经济发展方向及政策要求，实现国家
各级行政机构在传统行政授权体制基础上，把可从授权机关及其行使授权
职能的各级行政机构形成前后一致的权力组合，以实现政府间形式协调和
有效协调的方式，实现职能分工合理分配和有效调配。

第一，权力的组合赋权法有利于推进国家的改革。

它有助于建立规范
的行政秩序，加强行政效能，确保改革的安全、顺利实施；它有助于加强
政府各级的联系，实现发展的共同参与与共享，消除不必要的行政跨界扰乱，以期实现全面的改革正面推动。

第二，权力的组合赋权法有利于利用资源来实现职能分工。

行政权力
的分配可以控制地方和中央之间的政策竞争，可以使公共资源得到均衡分配，促进职能相互协同，有助于激励政府部门的活力，使公共资源能够有
更多的机会转换到有用的乡镇和乡村。

第三，权力的组合赋权法有利于确保行政的公正。

这种方法能够确保
各个部门职责的一致性，确保行政机构在多元政策决定中发挥应有的作用，保障公众权益和正当权利，有助于构建规范化的行政环境，确保行政行为
执行公正，加强对行政中止的监督，确保政府活动符合宪法和法律，确保
行政机构管理在各级政府中公正、透明和依法行事，确保国家政策的公正实施和执行。

综上所述，权力的组合赋权法有助于推进国家的改革，建立规范的行政秩序，控制地方和中央之间的政策竞争，职能分工合理分配，促进职能相互协同和政府效能的发展，以及确保行政的公正。

因此，权力的组合赋权法可以更加有效地实现政府和民众的利益并促进社会发展，从而更好地维护社会稳定和改善社。

基于博弈论的组合赋权评价方法研究

基于博弈论的组合赋权评价方法研究全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：基于博弈论的组合赋权评价方法研究一、引言随着社会的发展和经济的不断增长，人们对于如何进行合理有效的评价和决策变得越来越重要。

组合赋权评价方法是一种常用的评价方法，其可以通过对各项指标进行加权，从而得到综合评价结果。

在现实生活中，由于各种因素的复杂性和变化性，传统的组合赋权评价方法可能存在一定的局限性。

如何利用博弈论的思想和方法来改进组合赋权评价方法成为了研究的一个热点问题。

二、博弈论的基本原理博弈论是研究冲突和合作的一种数学分支，它的基本原理是假设存在多个决策者，这些决策者之间存在利益冲突或者合作的关系。

在博弈过程中，每个决策者都会根据自身利益和对其他决策者的评价来进行决策。

博弈论通过建立数学模型来描述决策者之间的关系，并得出最优的决策方案。

基于博弈论的组合赋权评价方法可以将决策者看作是各项指标，他们之间存在着相互影响和相互制约的关系。

通过建立博弈模型，可以考虑到不同指标之间的关联性，从而更加客观和全面地评价事物的综合价值。

1.建立博弈模型在建立博弈模型时，首先需要确定各项指标之间的关系以及各指标的重要性。

可以利用专家咨询、数据分析等方法来确定各项指标的权重。

然后，利用博弈论的方法来描述不同指标之间的博弈关系，分析各指标之间的影响和制约关系。

2.求解最优解在得到博弈模型后，可以通过博弈论的求解方法来求解最优解。

通过分析各个决策者的策略和利益，可以确定最优的权重分配方案，从而得出最优的评价结果。

四、实例分析为了说明基于博弈论的组合赋权评价方法的有效性，我们以某公司的绩效评价为例进行分析。

假设该公司的绩效评价包括财务绩效、客户满意度、员工满意度和社会责任等四个指标，我们可以建立一个博弈模型来评价公司的绩效。

我们确定四个指标的权重分别为0.3、0.2、0.3和0.2。

然后，我们利用博弈论的方法来描述这四个指标之间的博弈关系。

我们发现，财务绩效和客户满意度存在正相关的关系，员工满意度和社会责任存在正相关的关系，但财务绩效和员工满意度之间存在负相关的关系。

常用的组合赋权方法

常用的组合赋权方法嘿，咱今儿就来唠唠常用的组合赋权方法。

你说这组合赋权方法啊，就像是一场奇妙的烹饪之旅。

咱平时做菜，得有各种调料搭配得恰到好处，才能做出美味佳肴，这组合赋权方法不也一样嘛！先来说说层次分析法吧。

这就好比是在一堆食材里挑出最关键的那个，给它一个重要的地位。

它能让我们根据各种因素的重要程度来分配权重，就像决定先放盐还是先放醋一样。

它能帮我们理清思路，找到那些真正重要的东西，可不能小瞧了它哟！还有主成分分析法呢，这就像是把各种食材的精华都提取出来，然后组合成一个全新的美味。

它能从一堆复杂的数据中找出关键的成分，给我们一个简洁明了的结果。

就像把一堆乱糟糟的食材变成一道精致的菜品，神奇吧！再来瞧瞧熵权法。

它就像是个公正的裁判，不偏不倚地给每个因素打分。

它根据数据的离散程度来确定权重，就像是根据食材的新鲜度来决定用量一样。

这让整个过程更加公平合理，谁也别想偷偷占便宜。

那这些方法怎么组合起来用呢？这就像是一场精彩的交响乐演奏啊！各种乐器各自发挥特长，一起奏响美妙的乐章。

不同的组合赋权方法结合起来，就能发挥出更大的威力。

比如说，我们可以先用层次分析法确定一个大致的框架，然后用主成分分析法来进一步细化和优化，最后再用熵权法来做个公正的调整。

这不就像做菜先定个菜谱，再精心挑选食材，最后精确调味一样嘛！你想想看，如果只用一种方法，那是不是有点太单一了呀？就像只吃一种菜，时间长了肯定会腻的。

但是把这些方法组合起来用，那就丰富多彩多啦！而且啊，这组合赋权方法在好多领域都大有用处呢！在工程领域，能帮我们确定最优的设计方案；在经济领域，可以辅助我们做出更明智的决策；在管理领域，更是能让我们的管理更加科学有效。

咱可别小看了这些方法，它们就像是我们的秘密武器，能帮我们在各种复杂的情况下找到最佳的解决方案。

所以啊，大家可得好好了解了解这些常用的组合赋权方法，学会灵活运用它们。

这可不是什么高深莫测的东西，只要咱用心去学，肯定能掌握得妥妥的。

基于组合赋权的理想解法及其应用

确定
在多指标综合评价中，权重具有举足轻重的作用。目前权重的确定方法主要可分为主观赋权法和客观赋权法两大类。
主观赋权法缺点是确定的权重是由专家根据自己的经验和对实际的判断主观给出的，同一专家在不同的环境下对同一属性的赋权也会有差异，因此赋权过程无法在同样的基准上进
ｗｉｔｉｅｏｊｃｖｅｇｔｎｏｄｒｏｅｒｎｎｈｔａｄｘｅｇｔｎｓｒｅａｃｒｃｅｅ曲ｔｄｅａｎｓｅｒ－ｅｇｔｔｅｔｅｉｒｅｔｍｉｅｓｔｅｉｉｅｉｄｔｅｕｅｕａｙｏｔｉｘｍｉｅｈｗｈｈｂｉｗｈｉｔｄｅａｙｃｎｗｈａｏｎｌｈｔｃｆｗｈｎａｈｔｅ
繁琐。因此为了提高评价结果的精度和可信度，本文将采用组
合赋权法来确定权重系数。
２１绩效评价指标的数据处理．
在对评价对象进行综合评价之前，首先是对评价指标类
选用两种，并用肯达尔系数对赋权结果进行一致性检验，然后采用加法合成法确定各指标权重，最后采用理想解法对评价
ＴｐｉｔｙｔｅｉａｅｇｔｏａｕｔｏｆｇｓｅｍｐｎｅｏｍａｃｏｓｗｉｈＳｎｈｔｌｓｃＷｉｈｒＥｖｌａｉｎｏｉｔｓＣｏｆＬｏｉａｙＰｒｒｎｅｆ
ＵＵ－ｎＨｕｉｍｉ
一
９５—
技术与方法
２２组合赋权法确定物流企业绩效评价的权重．
组合赋权法是对各种赋权结果的统一，本文采用线性加权组合法。主观赋权法选择德尔斐法和层次分析法，客观赋权法选取熵权法和标准差法。设４种赋权结果ｗ（＝Ｗ，一ｋ（ｗ），

基于组合赋权的topsis法

基于组合赋权的topsis法英文回答：TOPSIS Method Based on Combined Weights.The Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is a widely used multi-criteria decision-making (MCDM) method. It is based on the idea of selecting the alternative that is closest to the ideal solution and farthest from the negative ideal solution.In the traditional TOPSIS method, all criteria are assumed to have equal importance. However, in many real-world applications, different criteria may have different levels of importance. To address this, a number of weighted TOPSIS methods have been proposed.One of the most popular weighted TOPSIS methods is the combined weights method. In this method, the weights of the criteria are determined by combining the subjective weightsassigned by the decision-maker and the objective weights derived from the data.To determine the subjective weights, the decision-maker can use any of the following methods:Simple weighting: Each criterion is assigned a weight between 0 and 1, with the sum of the weights being equal to 1.Pairwise comparison: Each criterion is compared to every other criterion, and a weight is assigned based on the relative importance of each criterion.Analytic hierarchy process (AHP): A more sophisticated method that involves decomposing the problem into a hierarchy of criteria and subcriteria.To determine the objective weights, the data can be analyzed using any of the following methods:Entropy: The entropy of each criterion is calculated,and the weights are assigned based on the relative entropy values.Standard deviation: The standard deviation of each criterion is calculated, and the weights are assigned based on the relative standard deviation values.Coefficient of variation: The coefficient of variation of each criterion is calculated, and the weights are assigned based on the relative coefficient of variation values.Once the subjective and objective weights have been determined, they can be combined to form the combined weights. The weights for criterion i are determined by the following equation:$$w_i^c = \alpha w_i^s + (1-\alpha) w_i^o$$。

权重-评价方法

权重-评价方法大家好呀！今天咱就来好好唠唠这权重评价方法哈。

这玩意儿在好多领域都挺有用的，比如说做项目评估啦、学生成绩评定啦、员工绩效考核啦等等。

下面咱就一起来看看这其中的门道。

一、啥是权重。

权重嘛，简单来说就是某个因素在整体中所占的重要程度。

就好比你要做一份水果沙拉，苹果、香蕉、橙子这些水果在沙拉里的占比不一样，这占比就有点像权重啦。

比如说你特别喜欢吃橙子，那你可能就会多放些橙子，橙子在这份沙拉里的权重就相对大一些。

在实际的评价里也是这个道理，不同的指标根据它的重要性会被赋予不同的权重。

比如说评价一个学生的综合成绩，考试成绩、平时作业完成情况、课堂表现等这些指标的权重可能就不一样。

考试成绩可能权重占60%，平时作业完成情况占30%，课堂表现占10%。

这样就能更全面、合理地评价一个学生啦。

二、常见的确定权重的方法。

1. 主观赋权法。

这是一种比较常用的方法哈。

就是根据专家的经验、知识或者决策者的判断来确定权重。

比如说学校要制定一个教师教学质量评价体系，那就会请一些教育专家、资深教师啥的来讨论。

他们根据自己多年的教学经验，觉得教学方法这个指标很重要，就给它赋予一个比较高的权重；而教学态度也很重要，但相对教学方法来说可能稍微次一点，权重就会低一些。

这种方法的优点就是简单易行，能充分利用专家的知识和经验。

但缺点也有哦，就是主观性比较强，不同的专家可能会有不同的看法，导致权重确定不太准确。

2. 客观赋权法。

这个就相对客观一些啦。

它是根据数据本身的特征来确定权重的。

比如说统计分析法，通过对大量的数据进行分析，看看各个指标和评价结果之间的关系，根据这种关系来确定权重。

举个例子哈，在评价一个企业的经济效益的时候，我们收集了很多年这个企业的各种数据，像销售额、利润、成本这些。

通过分析发现，利润和企业的经济效益关系特别紧密，那利润这个指标的权重可能就会相对大一些。

这种方法的优点就是比较客观，能避免主观因素的影响。

但它也有缺点，就是需要大量的数据支持，如果数据不够准确或者完整，那确定出来的权重可能也不太靠谱。

赋权法_

权重确定的主客观赋权法组员：余芳云1011200110卢玲婕1011200147钟灵欢1011200148 一、引言在多属性决策问题的求解过程中,属性的权重具有举足轻重的作用,它被用来反映属性的相对重要性。

很多多属性决策方法( 如简单加性加权法、TOPSIS 法、多属性效用理论等) 都涉及到属性权重,如何科学、合理地确定属性权重, 关系到多属性决策结果的可靠性与正确性。

目前已有许多确定属性权重的方法,这些方法可以分为三大类,即主观赋权法、客观赋权法和主客观综合赋权法( 或称组合赋权法)。

1、主观赋权法主观赋权法是人们研究较早、较为成熟的方法, 它根据决策者( 专家)主观上对各属性的重视程度来确定属性权重,其原始数据由专家根据经验主观判断而得到。

决策或评价结果具有较强的主观随意性, 客观性较差, 同时增加了对决策分析者的负担, 应用中有很大局限性。

常用的主观赋权法有（1）层次分析法( AHP) 、（2）最小平方法、（3）TACTIC 法、（4）专家调查法( Delphi 法)、（5）二项系数法、（6）环比评分法等。

其中层次分析法是实际应用中使用得最多的方法, 它能将复杂问题层次化, 将定性问题定量化。

随着AHP 法的进一步完善, 利用AHP法进行主观赋权的方法将会更加合理, 更加符合实际情况。

2、客观赋权法客观赋权法研究较晚,还很不完善, 它主要根据原始数据之间的关系来确定权重,不依赖于人的主观判断, 不增加决策分析者的负担,决策或评价结果具有较强的数学理论依据。

但这种赋权方法依赖于实际的问题域,因而通用性和决策人的可参与性较差, 计算方法大都比较繁琐,而且不能体现决策者对不同属性的重视程度,有时确定的权重会与属性的实际重要程度相悖。

常用的客观赋权法主要有（1）主成份分析法、（2）熵技术法、（3）离差及均（4）方差法、多目标规划法等。

其中熵技术法用得较多, 这种赋权法使用的数据是决策矩阵确定的属性权重反映了属性值的离散程度。

多属性决策中的线性组合赋权方法研究_刘靖旭

文章编号:1001-2486(2005)04-0121-04多属性决策中的线性组合赋权方法研究刘靖旭,谭跃进,蔡怀平(国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙　410073)摘　要:权向量的确定是多属性决策中一个重要问题,线性组合赋权方法是解决该问题的一个有效途径。

对线性组合赋权的求解问题进行了一般性的描述,并根据求解所用信息的不同将求解方法分为四类,阐述了每类方法常用的求解思路和原则,进一步分析了不同类别方法的特点。

对求解方法进行分类,有利于对不同求解方法本质和特性的了解,可以为不同组合赋权方法的应用提供参考。

关键词:多属性决策;线性组合赋权;求解方法中图分类号:C934 文献标识码:AThe Study of the Methods of the Linear Com bination Weighting forMultiple Attribute Decision -makingLIU Jing -xu ,TAN Yue -jin ,CAI Huai -ping(College of Infor mation Sys tem and Manage ment ,National Univ .of Defense Technology ,Changsha 410073,China )A bstract :The determination of weight vectors is the key problem for multiple attribute decision making .The linear combination weighting is an effective way to do it .The general description of the linear combination weighting problem is provided .Based on the information used to solve the problem ,the solution methods are classified as four different classes .The fundamental idea for each class is demonstrated .The characteristics of each class are analyzed .This is useful to understand the different methods ,and can provide references to the practical use of the methods .Key words :multiple attribute decision making ;linear combination weighting ;solution methods在多属性决策中,各属性的相对重要程度即属性的权重对评价结果有重要的影响,合理地确定权重是多属性决策的一个核心问题[1]。

基于博弈论的组合赋权评价方法研究

基于博弈论的组合赋权评价方法研究基于博弈论的组合赋权评价方法是一种将博弈论应用于决策评价的方法。

在这种方法中，不同的决策因素被赋予权重，并且这些权重是通过参与者之间的博弈来确定的。

这种方法的研究旨在解决传统评价方法中存在的主观性和不确定性问题，以及更好地反映不同决策因素之间的相互影响和关联。

首先，我们可以从理论角度来看，基于博弈论的组合赋权评价方法是建立在博弈论的基本原理之上的。

博弈论是研究决策参与者之间相互作用的数学理论，它可以用来描述参与者之间的策略选择和利益博弈。

在组合赋权评价方法中，不同的决策因素可以被看作是参与者，它们之间的权重关系可以被看作是他们之间的博弈过程。

通过博弈的结果，可以确定每个决策因素的权重，从而实现对决策因素的全面评价。

其次，从方法应用的角度来看，基于博弈论的组合赋权评价方法可以应用于各种决策评价场景，例如项目投资决策、人才选拔、供应商评价等。

在这些场景中，不同的决策因素往往是相互关联的，传统的评价方法往往难以准确地反映它们之间的关联关系。

而基于博弈论的组合赋权评价方法可以更好地考虑到这些关联关系，从而提高评价的准确性和可靠性。

此外，从实际应用的角度来看，基于博弈论的组合赋权评价方法已经在一些领域得到了应用，并取得了一定的成果。

例如，在供应链管理中，研究者们利用这种方法来评价供应商的综合实力，从而优化供应链的整体效益。

在人才选拔中，这种方法也可以用来综合评价候选人的各项能力和素质，从而更好地匹配岗位需求。

这些实际案例表明，基于博弈论的组合赋权评价方法具有一定的实用性和可行性。

综上所述，基于博弈论的组合赋权评价方法是一种有理论基础、应用广泛且具有实际效果的评价方法。

通过深入研究和实际应用，这种方法有望为决策评价领域带来新的思路和方法，从而推动决策评价工作的进一步发展。

建设用地适宜性评价

评价结果及分析
建设用地各适宜性土地面积统计
结论与建议
01
主要有：主成分分析法、熵值法、拉开挡次法、均方差法、多目标规划法、离差最大化法等。
02
建设用地适宜性等级划分标准
案例：重庆市璧山县建设用地适宜性评价
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第一步：确定评价单元
研究区概况：经纬度、地理位置、地形地势、区域面积、经济文化等。数据来源：统计年鉴、地形图、遥感图像
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3

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多因素综合评价模型：指选择对各种不同类型用地有影响的因素，计算各因素作用分值，划分评价单元，计算各影响因素对评价单元的影响分值。
2
建设用地适宜性评价常用指标体系：
2
1
3
评价因子自然环境因素地形地貌：坡度、坡向、高程、高程、地貌类型工程地质：地表组成物质、地基承载力、地下水深度、水土腐蚀性自然灾害：气象灾害和地质灾害经济环境因素人口密度、单位经济总收入、单位企业总收入、基础设施完备度、公共设施完备度基础条件：利用现状、通信通电通水条件
建设用地适宜性评价的方法和指标体系
建设用地
通常是指用于建造建筑物、构建物及其适用范围的土地，它利用的是土地的承载力。它是把土地作为生产基地，生活场所，而不是以取得生物产品为主要目的，它包括城市建设用地、村庄建设用地、工矿用地、交通用地及军事旅游设施用地等。
建设用地适应性评价
是在调查分析建设用地自然环境条件的基础上，根据用地的自然条件和人为影响，以及修建的要求进行全面的综合的质量评价，以确定土地的适应程度。
建立评价体系评价方法：GIS和层次分析法、专家打分法评价标准分为五个等级

权重的确定方法汇总

权重的确定方法汇总在许多领域，如数据分析、评估体系、决策制定等，确定权重是一项关键任务。

权重的合理确定能够影响最终的结果和决策的准确性。

下面，让我们一起来探讨一些常见的权重确定方法。

一、主观赋权法主观赋权法是基于专家的经验和判断来确定权重的方法。

其中，最常见的就是德尔菲法和层次分析法。

德尔菲法是通过多轮匿名调查，向专家征求意见，并在每一轮结束后进行反馈和调整，直到专家的意见趋于一致。

这种方法的优点是能够充分发挥专家的智慧和经验，但缺点是过程较为繁琐，而且可能受到专家主观因素的影响。

层次分析法则是将复杂的问题分解为多个层次和因素，通过两两比较的方式确定相对重要性，进而得出权重。

它的优势在于能够系统地处理复杂问题，但也存在判断矩阵一致性检验等较为复杂的步骤。

二、客观赋权法客观赋权法是基于数据本身的特征来确定权重，常见的有熵权法、主成分分析法和因子分析法。

熵权法根据指标的变异程度来确定权重。

如果某个指标的变异程度较大，说明其提供的信息量较多，权重也就相应较大。

这种方法的优点是完全基于数据，不受主观因素影响，但对于数据的质量和数量有一定要求。

主成分分析法通过将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合变量（主成分），并根据主成分的方差贡献率来确定权重。

它能够有效地减少变量的数量，同时保留原始数据的大部分信息。

因子分析法与主成分分析法类似，但它更侧重于寻找潜在的公共因子，通过因子得分来确定权重。

三、组合赋权法为了综合主观和客观赋权法的优点，常常采用组合赋权法。

组合赋权法通常有两种思路：一是先分别使用主观和客观赋权法得到两组权重，然后通过一定的方法（如加权平均）进行组合；二是将主观和客观的信息同时纳入一个模型中，共同确定权重。

四、基于机器学习的方法在大数据时代，机器学习算法也被应用于权重的确定。

例如，在神经网络中，通过训练模型，让网络自动学习各个特征的权重。

但这种方法需要大量的数据和较高的计算资源，并且模型的解释性相对较差。

博弈论组合赋权法计算

博弈论组合赋权法计算哎，说起来博弈论组合赋权法，这事儿我还真有话要说。

记得有一次，我参加了一个学术研讨会，那场面，那氛围，简直了，就跟我小时候在农村赶集似的，热闹得很。

会上有个小伙子，长得眉清目秀的，一看就是文化人。

他讲的就是这个博弈论组合赋权法。

我那时候年轻，好奇心重，一听这名字，心里就痒痒的，心想，这到底是啥玩意儿呢？那时候，我就坐在他旁边，聚精会神地听他讲。

他先是从博弈论讲起，说这个博弈论啊，就是一种游戏理论，用来分析不同个体之间如何通过策略互动，实现自身利益最大化。

我一听，哟，这不就是我们农村的“斗鸡”吗？一个一个斗得你死我活，最后谁赢了，谁就高兴。

然后，他又讲了这个组合赋权法。

我说，这名字听着就挺复杂的，到底是个啥意思呢？他笑着说：“简单来说，就是给每个个体一个权重，用来衡量他们的贡献大小。

”那时候，我心想，这不就是我们农村分东西时候的“抓阄”吗？每个人抓一个阄，看抓到啥就分啥。

这个权重，就像那个阄，决定了每个人能分到多少。

听着听着，我忽然想到，这不就是我们日常生活中经常遇到的那些决策吗？比如说，家里买啥东西，去哪儿旅游，不都是一家人坐在一起商量，每个人说几句，最后决定怎么着吗？这不就是博弈论和组合赋权法在起作用吗？后来，我回到家，跟老婆孩子说起了这件事。

他们一听，都瞪大了眼睛，问我：“爸，这博弈论组合赋权法是不是就相当于我们玩游戏时候的“剪刀石头布”啊？”我哈哈大笑，说：“你们这群小鬼，还挺会联想的。

”从那以后，我就对博弈论组合赋权法有了更深的认识。

我发现，这个方法不仅适用于学术研究，还适用于我们日常生活中。

比如说，家庭决策、工作分配、甚至是我们与人交往，都可以运用这个方法。

当然了，这玩意儿也不是万能的。

就像咱们农村的老话说的，“兵来将挡，水来土掩”，遇到事儿还得随机应变。

不过，有了这个方法，至少我们心里有底，不会像以前那样，一遇到事儿就蒙了。

哎，说起来这个博弈论组合赋权法，还真是个挺有意思的东西。

主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法

主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法，是在决策过程中常用的权重赋值方法。

它们可以帮助决策者科学合理地评估和选择各个因素的重要程度，从而做出更准确的决策。

主观赋权法是指决策者根据自己的主观认识和经验，对各个因素进行权重赋值。

决策者通过综合考虑各个因素的重要性，结合自己的判断和主观感觉，给予每个因素一个相对权重。

这种方法简单直观，适用于那些难以量化的因素。

然而，由于主观赋权受到决策者个人认知和偏好的影响，容易出现主观偏差，导致决策结果不够客观准确。

客观赋权法是指根据实际数据和信息，通过一定的数学模型和计算方法，对各个因素进行权重赋值。

决策者通过收集和分析相关数据，运用统计学、数理逻辑等方法，计算出每个因素的权重。

这种方法具有客观性和科学性，可以减少主观偏差，提高决策的精确度。

但客观赋权法需要依赖大量的数据和计算方法，操作相对繁琐，对数据质量要求较高。

组合赋权法是主观赋权法和客观赋权法的综合应用。

在这种方法中，主观赋权法和客观赋权法相结合，互相补充。

决策者首先利用主观赋权法给予各个因素初步权重，然后再根据客观数据进行修正和调整。

这样可以充分发挥专家经验和实际数据的优势，提高决策的科学性和准确性。

总之，主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法是决策过程中常用的权重赋值方法。

在实际应用中，决策者可以根据具体情况选择合适的方法，结合自己的经验和实际数据，进行权重赋值，以便更好地进行决策。

同时，为了提高决策的质量，决策者还应注意消除主观偏差，合理利用各种信息和方法，全面客观地评估和选择各个因素的重要程度。

这样才能做出真正科学合理的决策。

主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法

主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法在决策过程中，为了能够更好地评估各种因素的重要性，人们提出了不同的赋权方法。

主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法是其中常用的三种方法。

主观赋权法是指根据决策者的主观意愿和知识来确定因素的权重。

决策者通过个人经验、专业知识和直觉等对各因素进行权重的主观估计。

这种方法的优点是考虑到了决策者的个人特点，可以更好地反映决策者的意愿。

然而，由于主观估计受到主观因素的限制，容易出现主观偏差。

因此，在使用主观赋权法时需要决策者具备一定的专业知识和经验，以保证评估结果的准确性。

客观赋权法是指通过运用数理统计方法对各因素进行分析和评估，从而确定因素的权重。

常用的客观赋权法包括层次分析法、熵权法、模糊综合评价等。

这些方法通过建立评价指标体系、构建数学模型，利用数据分析和计算来确定因素权重，具有科学性和客观性。

客观赋权法的优点是能够排除主观因素的干扰，减少主观偏差，提高决策的可靠性和稳定性。

然而，客观赋权法在应用过程中需要大量的数据支持，且对决策者的计算能力和专业知识要求较高。

组合赋权法是主观赋权法和客观赋权法的综合应用。

这种方法主要是将主观和客观的结果进行综合，得到最终的权重分配。

常用的组合赋权法包括模糊综合评价、灰色关联分析等。

组合赋权法的优点是能够充分考虑决策者的主观意愿和专业知识，同时又能够利用统计数据和计算方法进行客观分析，综合考虑各种因素的权重，从而得出更为全面和准确的结果。

然而，组合赋权法在实际应用中需要选择合适的组合方法，并确保各部分权重的合理性。

综上所述，主观赋权法、客观赋权法和组合赋权法是三种常用的赋权方法。

在实际决策中，根据不同的决策目标和条件，选择合适的赋权方法可以帮助决策者更好地评估各种因素的权重，从而做出更明智和科学的决策。

需要注意的是，无论采用哪种方法，决策者都应该进行充分的思考和分析，确保评估结果的准确性和可靠性。