多属性决策模型matlab代码
时间: 2023-05-09 14:02:42 浏览: 358
多属性决策模型是一种重要的决策分析方法。它允许决策者在考虑多个属性和限制条件的情况下,选择出最优的方案。Matlab是一种强大的计算机编程语言和开发环境,可以用于开发多属性决策模型的代码。
在Matlab中,可以使用一个结构体来表示每个方案的属性和限制条件。假设有n个方案,每个方案有m个属性和k个限制条件。则可以定义一个结构体数组,其中每个结构体包含m个属性和k个限制条件的值。例如:
```matlab
n = 10; % n个方案
m = 3; % 每个方案有3个属性
k = 2; % 每个方案有2个限制条件
solutions = repmat(struct('attr', zeros(1,m), 'constraint', zeros(1,k)), n, 1);
for i = 1:n
solutions(i).attr = rand(1,m); % 随机生成属性值
solutions(i).constraint = rand(1,k); % 随机生成限制条件值
end
```
接下来,可以定义一个权重向量来表示每个属性的重要性。假设每个属性的重要性分别为w1、w2和w3,则可以定义一个权重向量w=[w1,w2,w3]。例如:
```matlab
w = [0.4, 0.3, 0.3]; % 属性重要性权重向量
```
接着,可以使用加权求和的方法来计算每个方案的综合得分。由于不同属性的单位和量级不同,需要对属性值进行归一化处理。常用的归一化方法有线性变换归一化和向量归一化。此处以向量归一化为例。假设每个属性的最大值和最小值分别为max1、min1、max2、min2和max3、min3,则可以按照下面的公式对每个属性值进行归一化:
```matlab
for i = 1:n
solutions(i).norm_attr = [ ...
(solutions(i).attr(1)-min1)/(max1-min1), ...
(solutions(i).attr(2)-min2)/(max2-min2), ...
(solutions(i).attr(3)-min3)/(max3-min3) ...
];
end
```
然后,可以使用权重向量w对归一化后的属性值进行加权求和,得到每个方案的综合得分。例如:
```matlab
for i = 1:n
solutions(i).score = w * solutions(i).norm_attr(:);
end
```
最后,可以根据每个方案的综合得分,选择出最优的方案。例如:
```matlab
[~, idx] = max([solutions.score]); % 找到得分最高的方案索引
best_solution = solutions(idx); % 获取最优方案
```
以上就是一个简单的多属性决策模型的Matlab代码实现。当然,实际的应用中还会涉及到更多的细节和复杂的算法,需要根据具体情况进行调整和优化。
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