ELECTRE Ⅲ方法步骤及python实现
时间: 2024-01-10 13:02:26 浏览: 17
ELECTRE III方法是一种常见的多属性决策分析方法,其步骤如下:
1. 确定决策问题及决策目标。
2. 确定评价指标及其权重。
3. 收集评价指标的数据。
4. 确定决策矩阵。
5. 计算决策矩阵中两个决策的优劣程度。
6. 确定判别矩阵。
7. 计算决策矩阵中每个决策的排名。
8. 进行敏感性分析。
以下是一个简单的Python实现:
```python
import numpy as np
# 定义决策矩阵
decision_matrix = np.array([[5, 3, 4], [4, 2, 3], [3, 3, 5], [2, 4, 2]])
# 定义权重向量
weight_vector = np.array([0.4, 0.3, 0.3])
# 定义正理想解
positive_ideal_solution = np.max(decision_matrix, axis=0)
# 定义负理想解
negative_ideal_solution = np.min(decision_matrix, axis=0)
# 定义距离函数
def distance(x, y):
return np.sqrt(np.sum(np.square(x - y)))
# 定义优劣关系函数
def preference(x, y):
if x >= y:
return 1
else:
return 0
# 计算优劣程度矩阵
preference_matrix = np.zeros((decision_matrix.shape[0], decision_matrix.shape[0]))
for i in range(decision_matrix.shape[0]):
for j in range(decision_matrix.shape[0]):
if i != j:
d1 = distance(decision_matrix[i], positive_ideal_solution)
d2 = distance(decision_matrix[j], positive_ideal_solution)
preference_matrix[i][j] = preference(d1, d2)
# 计算排名
rank = np.sum(preference_matrix * weight_vector, axis=1)
# 输出排名结果
print(rank)
```
以上代码仅为简单实现,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。