主观赋权法(ahp)在根据决策者意图确定权重方面比客观赋权法(熵权法)具有更大的优

主观赋权法（AHP）是一种决策分析方法，可用于确定决策中各个因素的权重。相比客观赋权法（熵权法），AHP更适合根据决策者的意图和主观判断来确定权重。

AHP允许决策者对不同因素之间的相对重要性进行两两比较，然后基于比较结果计算出每个因素的权重。这种方法考虑到了决策者的主观意见，能够更准确地反映决策者对于各个因素的实际重要性。

相比之下，客观赋权法（熵权法）主要依赖于数据的客观评价，不能直接反映决策者的主观意愿。在某些情况下，决策者可能希望给予某些因素更大的权重，因为这些因素可能与决策者的长远目标或个人偏好更加相关。

因此，虽然客观赋权法在某些情况下可能更加客观和科学，但在考虑到决策者的主观意愿和意图时，AHP具有更大的优势。它能够更好地满足决策者的需求，并且可以在决策过程中提供更有针对性的权重分配，从而帮助决策者做出更加符合自身意愿和利益的决策。

相关问题

熵权法如何用excel权重的具体计算过程

### 回答1：
熵权法是一种常用的层次分析法（AHP）的改进方法，用于确定决策方案的权重。下面将介绍如何使用Excel进行熵权法的具体计算过程：

1. 首先，将需要进行权重计算的候选方案写在Excel表格中的一行中，例如A1、B1、C1等。

2. 在每个方案下方的单元格中填入评价指标的数据，例如A2、A3、A4分别表示A1方案对应的指标1、指标2、指标3的数据；B2、B3、B4表示B1方案对应的指标1、指标2、指标3的数据，以此类推。

3. 在第一列的空白单元格中分别计算每个指标的权重。

4. 计算指标的权重可以通过以下步骤进行：
- 计算每个方案在每个指标下的归一化比较矩阵。将每个方案在每个指标下的数据除以对应指标下所有方案的数据之和，得到归一化比较矩阵。
- 计算每个指标的熵值。将每个归一化比较矩阵的每一列相加，然后对每个元素除以列和，再取对数，最后乘以对应列和，得到每个指标的熵值。
- 计算每个指标的权重。将每个指标的熵值除以所有指标的熵值之和，得到每个指标的权重。

5. 在第一行下方的单元格中填入每个指标的权重值，例如A5、B5、C5分别表示指标1、指标2、指标3的权重。

以上就是使用Excel进行熵权法计算的具体步骤。通过这种方法，可以得到每个候选方案的权重，从而辅助决策者进行决策。

### 回答2：
熵权法（entropy weight method）是一种常用于计算指标权重的方法，其主要思想是根据指标之间的差异程度来确定权重，差异越大的指标权重越小，差异越小的指标权重越大。

下面是用Excel计算熵权法权重的具体步骤：

步骤1：准备数据
在Excel中创建一个表格，每一列代表一个评价指标，每一行代表一个评价对象，该表格中的数据是各个指标对各个评价对象的评分。

步骤2：计算行向量和列向量的和
在表格中增加一行，在该行的每一列计算相应列的和，得到列向量的和。同时，在表格中增加一列，在该列的每一行计算相应行的和，得到行向量的和。

步骤3：计算指标的单个信息熵
在表格中增加一行，在该行的每一列计算相应列的和除以列向量的和，得到每个指标在各个评价对象中的权重。

步骤4：计算指标的熵值
在表格中增加一行，在该行的每一列根据每个指标在各个评价对象中的权重，计算对数并乘以权重的值，并将所有结果相加，得到每个指标的熵值。

步骤5：计算指标的权重
在表格中增加一行，在该行的每一列，根据每个指标的熵值除以行向量的和，得到每个指标的权重。

步骤6：归一化权重
将步骤5中计算得到的指标权重进行归一化处理，使其和为1。

以上就是使用Excel进行熵权法权重计算的具体步骤。将每个指标的权重计算出来后，就可以根据权重值对各个指标进行排名和权重分配。

### 回答3：
熵权法是一种主观赋权方法，可以通过对多个指标的权重进行分配，从而得出最终的综合评价结果。在Excel中，可以通过以下具体步骤来计算熵权法的权重：

1. 建立评价矩阵：首先，将需要评价的各个指标列在Excel的表格中。在同一行中，将不同指标分别列在不同列上，形成一个评价矩阵。

2. 标准化数据：对评价矩阵中的数据进行标准化处理，将数据转化为0-1之间的值。可以使用Excel的“最小-最大规范化”方法或者其他标准化方法进行处理。

3. 计算指标熵值：对于每个列，按照以下步骤计算指标熵值。
a. 计算每个指标的权重比例值，即每个指标的数值除以该列总和。
b. 计算每个指标的信息熵值，即通过以下公式计算：E = -Σ(p * ln(p))，其中p为权重比例值。
c. 将每个指标的信息熵值除以ln(n)，其中n为指标的个数，得到归一化的指标熵值。

4. 计算权重熵值：对于每个行，按照以下步骤计算权重熵值。
a. 将每个指标的归一化熵值乘以对应指标的权重。
b. 将所有指标的归一化熵值相加，得到权重熵值。

5. 计算权重：对于每个指标，通过以下步骤计算权重。
a. 将每个指标的权重熵值除以所有指标的权重熵值之和，得到最终权重值。

6. 最终评价结果：将每个指标的最终权重值计算出来后，即可得到最终的综合评价结果。

以上就是使用Excel进行熵权法权重计算的具体步骤。在实际操作中，可以利用Excel的函数来简化计算过程，提高效率。

熵权法与层次分析法具体结合matlab代码

熵权法和层次分析法是两种常用的多指标决策分析方法，它们可以结合使用来进行指标赋权。下面是使用 MATLAB 实现熵权法和层次分析法结合的代码示例：

首先，我们需要导入数据，假设有 5 个样本和 4 个指标：

data = [80 60 70 90; 70 80 90 75; 90 70 80 85; 60 75 80 70; 85 90 95 80];

接下来，我们可以使用层次分析法来计算各个指标的权重。假设四个指标分别为“成绩”、“出勤率”、“活动参与度”和“综合素质评价”，并且它们之间的重要程度关系为：

成绩 > 综合素质评价 > 活动参与度 > 出勤率

则可以使用 MATLAB 的 `ahp` 工具箱来计算各个指标的权重：

% 加载 ahp 工具箱
addpath('ahp');

% 设置层次结构
hierarchy = [1 0.5 3 4; NaN 1 2 2; NaN NaN 1 1; NaN NaN NaN 1];

% 计算权重
[~, weights] = ahp(hierarchy);

其中，`hierarchy` 表示指标之间的重要程度关系矩阵，每个元素表示该指标相对于另一个指标的重要程度比例。例如，第一行第二列的元素 0.5 表示“成绩”相对于“综合素质评价”的重要程度为 1:2。`ahp` 函数返回两个值，第一个值为一致性比率，第二个值为各个指标的权重。

接下来，我们可以使用熵权法来计算各个指标的权重。计算熵值的函数为：

function E = entropy(data)
    [n, m] = size(data);
    p = data ./ sum(data, 1);
    E = -sum(p .* log(p), 1) ./ log(n);
end

其中，`data` 表示样本数据矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个指标。计算熵值时，先将数据归一化为每个指标在所有样本中的比重，然后计算每个指标的熵值。最后，我们可以根据每个指标的熵值来计算权重：

% 计算熵值
E = entropy(data);

% 计算权重
weights = (1 - E) ./ sum(1 - E);

最后，我们可以根据每个指标的权重来计算综合评价得分：

% 计算综合评价得分
scores = data * weights';

通过结合熵权法和层次分析法，我们可以对多个指标进行权重赋值，并计算综合评价得分。