dematel-ism模型

Dematel-ISM模型是一种决策支持工具，用于评估和分析影响因素间的相互依赖关系。该模型结合了DEMATEL（决策实验室）方法和ISM（解释结构建模）方法，可以帮助决策者更好地理解和解决复杂的问题。

DEMATEL方法是一种用于分析系统中各个因素相互关系的方法。它通过构建因素间的关联矩阵，计算出每个因素的直接影响度和间接影响度，从而确定因素之间的相互依赖关系。这有助于识别出系统中最重要的因素和关键因素。

ISM方法是一种通过构建关联图谱来分析系统结构的方法。它通过找出每个因素对于其他因素的影响程度，从而确定因素之间的层次结构，并将它们分为因果关系和相互依赖关系。这有助于理清系统中各个因素间的关系，并提供决策者进行优化和调整的空间。

Dematel-ISM模型综合了DEMATEL方法和ISM方法的优点，提供了对于复杂问题的更深入的分析。通过使用该模型，决策者可以明确各个因素之间的引导方向和作用关系，同时还能够确定系统的稳定性和动态性。

总而言之，Dematel-ISM模型是一种有助于分析和评估因素间相互依赖关系的决策支持工具。通过它，决策者可以更好地理解和解决复杂问题，以便做出更明智的决策。

相关问题

dematel-ism模型在matlab中的实现代码，尤其是层级计算

Dematel-ISM (Data Envelopment Analysis - Input-oriented Slacks-based Measure) 模型是一种用于绩效评估的技术，在MATLAB中可以利用DEA toolbox来进行实施。该模型主要通过计算投入产出比率（Efficiency Ratio）和松弛变量（Slacks）来衡量决策单元（如组织、项目等）的相对效率。

以下是简单的步骤和部分代码示例：

首先，安装并加载DEA toolbox（如果你尚未安装，需要从MATLAB File Exchange下载并安装）：

% 如果未安装，安装DEA toolbox
if ~isToolboxInstalled('DataEnvelopmentAnalysis')
    addpath(genpath(fullfile(matlabroot,'toolbox','DataEnvelopmentAnalysis')));
end

% 加载DEA工具箱
import DEA.*

然后，假设你有一个输入矩阵 `inputs` 和一个输出矩阵 `outputs`，你可以创建一个 DematelsmModel 对象，并进行层级计算：

% 定义数据集
data = [inputs; outputs];

% 创建 Dematel-ISM 模型
model = DematelISMModel(data);

% 计算效率分数和松弛变量
[efficiencies, slacks] = model.run();

% 层级计算通常涉及到寻找最有效的单位（如果有多个，可能是效率值最高的）
[max_efficiency_indices] = max(efficiencies);
max_efficiency_units = data(max_efficiency_indices, :);

这里的 `run()` 函数会运行整个模型，返回效率得分和松弛变量。层级计算可以根据效率得分对决策单元进行排序。

注意：实际使用时，你需要根据你的具体数据调整输入矩阵和输出矩阵的结构。另外，DEA有多种模型，如BCC、CRS等，选择哪种取决于你的数据特性和分析目标。

dematel-ism

Dematel-ISM是一种决策支持方法，用于帮助决策者识别和评估复杂问题中的因果关系。它将因素互相关联、相互影响的问题转化为层次结构模型，并通过专家问卷调查来获得相关数据。然后，通过数学模型和计算方法，将数据转化为决策者可理解的结果，以辅助他们做出最佳决策。Dematel-ISM方法可以用于各种领域，如市场营销、财务、管理、科学、技术等。