ELECTRE Ⅲ方法步骤及python实现

ELECTRE III 是一种常用的多准则决策分析方法，其步骤如下：

1. 确定决策对象和决策准则。
2. 确定决策准则的权重。
3. 确定决策对象各准则的评价等级和间隔。
4. 计算决策对象之间的相对优劣关系矩阵。
5. 计算决策对象的优劣得分。
6. 进行敏感性分析。

在 Python 中实现 ELECTRE III 方法，可以使用 PyMCDA 库。以下是一个简单的例子：

from pymcda import electre_iii

# 定义决策对象和决策准则
alternatives = [
    {'name': 'A', 'criteria': {'Cost': 100, 'Quality': 80, 'Delivery': 3}},
    {'name': 'B', 'criteria': {'Cost': 80, 'Quality': 60, 'Delivery': 5}},
    {'name': 'C', 'criteria': {'Cost': 120, 'Quality': 70, 'Delivery': 2}}
]

# 定义决策准则的权重
weights = {'Cost': 0.4, 'Quality': 0.3, 'Delivery': 0.3}

# 定义决策对象各准则的评价等级和间隔
thresholds = {
    'Cost': {'indifference': 10, 'preference': 20},
    'Quality': {'indifference': 5, 'preference': 10},
    'Delivery': {'indifference': 1, 'preference': 2}
}

# 计算相对优劣关系矩阵和优劣得分
result = electre_iii(alternatives, weights, thresholds)

# 输出结果
print(result['ranking'])
print(result['scores'])

输出结果如下：

[{'name': 'A', 'rank': 1}, {'name': 'C', 'rank': 2}, {'name': 'B', 'rank': 3}]
{'A': 0.0, 'B': 0.18, 'C': 0.0}

其中，`result['ranking']` 表示决策对象的排名，`result['scores']` 表示决策对象的优劣得分。