基于相对熵的决策属性均衡评价模型：有效性探讨

本文主要探讨的是"基于相对熵的决策属性均衡性评价模型"，发表于2001年6月的《系统工程理论与实践》第6期。作者孙棣华、刘卫宁和宋伟来自重庆大学自动化学院，他们针对决策过程中决策属性（指标）的均衡性问题进行了深入研究。传统的决策评价通常采用线性迭加映射模型，这种方法假设属性间存在完全可补偿性，即所有属性的重要性可以简单相加，但这并不总是符合实际情况，因为不同的决策问题可能需要考虑属性之间的相对平衡。 作者提出了一个新的观点，即利用相对熵这一信息论中的概念来量化决策属性的均衡性。相对熵，也被称为KL散度，是一种度量两个概率分布差异的度量，它能够反映两个分布之间的相似程度。在这个模型中，作者将相对熵作为衡量决策属性均衡性的指标，这使得评价过程更加客观且能够更好地适应实际情况。 具体来说，作者构建了一个线性映射模型Λ，它不再依赖于单一的权重向量，而是根据属性间的相对熵来调整评价结果，从而更准确地反映出属性间的交互作用和均衡性。通过给出具体的例子，研究者证明了这种基于相对熵的均衡性评价模型的有效性，它在处理那些不满足完全可补偿性假设的决策问题时，能够提供更为合理的评价结果。 关键词包括"评价"、"均衡性"和"熵"，这些词汇突出了论文的核心内容和研究焦点。此外，中图分类号O221表明了该研究属于管理科学与工程领域，文献标识码A表示文章已经被学术期刊接受并具有较高的学术价值。 这篇论文为决策分析提供了一种新的方法论，强调了在实际决策环境中，考虑决策属性的均衡性对于提升评价模型精度的重要性，并通过实证案例证明了其在解决复杂决策问题时的优势。这对于IT领域的决策支持系统设计和优化具有重要意义。