灰关联贴近度决策模型：功能驱动与差异驱动结合

本文提出了一种基于“功能驱动”和“差异驱动”原理的灰关联贴近度决策方法，旨在解决决策过程中的指标权重确定问题。该方法结合了灰色关联度、数据包络分析（DEA）、层次分析法（AHP）以及逼近理想解方法（TOPSIS），考虑了指标间的相互影响，构建了一个基于多边形面积的度量模型，以提高权重确定的准确性和一致性。 在传统的决策分析中，指标权重的确定往往涉及主观和客观两个方面。"功能驱动"原理强调决策者的主观意图和目标，而"差异驱动"原理则关注数据变化和差异性对决策的影响。然而，这两种方法各自存在局限性，功能驱动可能过于依赖决策者的主观判断，而差异驱动可能忽视了指标之间的关联性。 为了克服这些局限，作者提出了一个创新的决策模型。该模型首先利用灰色关联度来衡量各个指标之间的关系强度，这有助于捕捉到数据之间的模糊相似性。接着，引入数据包络分析（DEA）来评估各个方案的相对效率，DEA可以处理多输入多输出的复杂系统，从而提供客观的评价标准。同时，层次分析法（AHP）被用来处理多层次、多因素的决策问题，它通过比较和排序各个因素来确定相对权重。 结合DEA和AHP的结果，文章提出了一种新的度量方法，该方法基于两个方案相邻指标之间的多边形面积来计算关联系数。这个面积作为灰色关联贴近度的组成部分，可以更好地反映指标间的相互作用。然后，利用逼近理想解方法（TOPSIS）来寻找最接近理想解的方案，TOPSIS通过计算每个方案与理想解和反理想解的距离来评估其优劣。 通过实例分析，该方法的有效性和实用性得到了验证。实例表明，提出的决策模型能够综合考虑主客观因素，并且对指标权重的确定具有较高的灵敏度和稳定性，从而提高了决策的准确性和一致性。 关键词：数据包络分析，层次分析法，逼近理想解方法，灰色关联贴近度 这种方法提供了一个全面的决策框架，将主观和客观的权重分配与指标间的关联性相结合，对于复杂决策问题的解决提供了有力工具。