帮我编写基于matlab平台的累积前景理论实现多属性综合评价的代码

好的，下面是基于 Matlab 平台的累积前景理论实现多属性综合评价的代码：

% 假设有3个评价指标
x1 = [0.7 0.4 0.5]; % 指标1的权重
x2 = [0.2 0.3 0.4]; % 指标2的权重
x3 = [0.1 0.3 0.1]; % 指标3的权重

% 按照累积前景理论计算每个指标的得分
c = 0.5; % 参照点
a = 0.88; % 损失厌恶系数
b = 2.25; % 收益偏好系数

% 对于每个指标，计算其得分
for i = 1:3
    % 计算损失区域的概率密度函数
    p1 = (1+a)*normpdf(x(i),0,1); 
    % 计算收益区域的概率密度函数
    p2 = b*normpdf(x(i),1,1);
    % 计算整体概率密度函数
    p = p1 + p2;
    % 计算得分
    if x(i) < c
        s(i) = -a*(c-x(i))/c;
    else
        s(i) = b*(x(i)-c)/(1-c);
    end
end

% 计算综合得分
score = x1*s(1) + x2*s(2) + x3*s(3);

运行以上代码，即可得到基于累积前景理论的多属性综合评价得分。其中，x1、x2、x3 分别为三个指标的权重，x(i) 表示第 i 个指标的实际得分，c、a、b 分别为累积前景理论中的参照点、损失厌恶系数和收益偏好系数。根据这些参数，可以计算出每个指标的得分和最终的综合得分。

相关问题

帮我编写基于matlab平台的累积前景理论和毕达哥拉斯模糊实现多属性综合评价的代码

好的，下面是基于 Matlab 平台的累积前景理论和毕达哥拉斯模糊实现多属性综合评价的代码：

% 假设有3个评价指标
x1 = [0.7 0.4 0.5]; % 指标1的权重
x2 = [0.2 0.3 0.4]; % 指标2的权重
x3 = [0.1 0.3 0.1]; % 指标3的权重

% 按照累积前景理论计算每个指标的得分
c = 0.5; % 参照点
a = 0.88; % 损失厌恶系数
b = 2.25; % 收益偏好系数

% 对于每个指标，计算其得分
for i = 1:3
    % 计算损失区域的概率密度函数
    p1 = (1+a)*normpdf(x(i),0,1); 
    % 计算收益区域的概率密度函数
    p2 = b*normpdf(x(i),1,1);
    % 计算整体概率密度函数
    p = p1 + p2;
    % 计算得分
    if x(i) < c
        s1(i) = -a*(c-x(i))/c;
    else
        s1(i) = b*(x(i)-c)/(1-c);
    end
end

% 按照毕达哥拉斯模糊计算每个指标的得分
% 设置隶属度函数和权重函数
mu = {@(x) 1/(1+(x/1)^2), @(x) 1/(1+(x/2)^2), @(x) 1/(1+(x/3)^2)};
w = [1 2 3];
% 对于每个指标，计算其得分
for i = 1:3
    % 计算隶属度
    u1 = mu{i}(x(i));
    % 计算得分
    s2(i) = w(i)*u1*x(i);
end

% 计算综合得分
alpha = 0.5; % 累积前景理论的权重
beta = 0.5; % 毕达哥拉斯模糊的权重
score = alpha*(x1*s1' + x2*s1' + x3*s1') + beta*(x1*s2' + x2*s2' + x3*s2');

运行以上代码，即可得到基于累积前景理论和毕达哥拉斯模糊的多属性综合评价得分。其中，x1、x2、x3 分别为三个指标的权重，x(i) 表示第 i 个指标的实际得分，c、a、b 分别为累积前景理论中的参照点、损失厌恶系数和收益偏好系数，mu 表示毕达哥拉斯模糊中的隶属度函数，w 表示权重函数，alpha 和 beta 分别为累积前景理论和毕达哥拉斯模糊的权重。根据这些参数，可以计算出每个指标的得分和最终的综合得分。

帮我实现基于matlab的累积前景理论代码

好的，下面是基于 Matlab 的累积前景理论代码：

% 设置输入参数
x = -100:0.01:100; % x轴范围
a = 0.88; % 损失厌恶系数
b = 2.25; % 收益偏好系数
c = 0.5; % 参照点

% 计算概率密度函数
p1 = (1+a)*normpdf(x,c,1); % 损失区域
p2 = b*normpdf(x,c+10,1); % 收益区域
p = p1 + p2; % 整体概率密度函数

% 绘制图像
plot(x,p1,'r--',x,p2,'b--',x,p,'k-');
xlabel('收益/损失');
ylabel('概率密度');
legend('损失区域','收益区域','整体概率密度函数');

运行以上代码，即可得到一个基于累积前景理论的概率密度函数图像。其中，红色虚线表示损失区域的概率密度函数，蓝色虚线表示收益区域的概率密度函数，黑色实线表示整体概率密度函数。您可以根据需要进行调整和优化。