区间数决策问题的多阶段权重未知决策方法

本文主要探讨了一种针对属性权重与时间权重未知且属性值为区间数的多属性多阶段决策问题的新方法。首先，研究者针对这类复杂决策环境，提出了一个创新性的解决策略。在处理过程中，他们重视无量纲化技术的应用，通过对属性值进行标准化处理，消除了不同属性之间的量纲影响，使得它们可以在同一尺度上进行比较。 接着，作者引入了灰色关联分析方法来确定各阶段属性的权重。灰色关联分析是一种定量评价灰色系统中元素之间关联程度的方法，它能够有效地处理不确定性和模糊性，对于权重未知的情况特别适用。通过计算各属性与理想状态的关联度，这种方法能够客观地评估每个属性的重要性。 在建立决策模型时，文章引入了极大熵原理。极大熵原理是信息论中的一个重要概念，它强调在信息不确定的情况下选择最不确定（即最大熵）的概率分布，这有助于处理时间权重本身的不确定性。作者将属性测度值、正负理想效果值以及时间因素纳入多目标优化模型，通过最大化信息熵来寻找最优的时间权重分配。 为了求解这个优化模型，文中采用了拉格朗日乘子法。这是一种数值优化方法，通过构造拉格朗日函数，将约束条件转化为目标函数的函数，使得优化问题变得更容易求解。这种方法使得在满足约束条件下，找到了时间权重的最优表达式，从而能够综合计算出每个决策阶段的对象综合评价值。 最后，作者通过实例验证了新方法的有效性和合理性。通过对实际问题的分析和实验，结果显示，这种方法能够准确地处理多属性、多阶段决策问题，不仅考虑了各阶段的属性权重，还考虑了时间因素的影响，为决策者提供了科学的决策依据。 这篇论文提供了一种实用的决策工具，特别是在那些属性权重和时间权重难以确定，但又需要考虑多个阶段和区间型属性值的决策环境中。其采用的灰色关联分析、极大熵原理和多目标优化模型相结合的方法，对于提升决策效率和精度具有重要意义。