层次分析与熵值法相结合的权重确定技术

资源摘要信息:"该资源涉及了权重确定的两种数学方法：层次分析法和熵值法。标题中明确指出这是一份关于权重确定的教程或者指南，其主要使用了层次分析法和熵值法两种方法来确定权重。熵值法和层次分析法是多属性决策分析中的常用方法，这两种方法在决策分析中有着广泛的应用，特别是在权重量化方面。" 知识点详细说明： 层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是由美国运筹学家托马斯·L·萨蒂（Thomas L. Saaty）在20世纪70年代提出的一种定性和定量相结合的、系统的、层次化的分析方法。它通过建立层次结构模型，把复杂的决策问题分解为多个组成因素，并按支配关系形成有序的递阶层次结构，然后通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，最后综合人的判断以决定各方案的相对重要性或优劣的权重。 熵值法是基于信息熵原理，用于确定指标权重的方法。信息熵原本是热力学中的概念，后来被引入信息论。信息熵在这里表示系统的无序度。在多指标决策分析中，熵值法通过计算各个指标的熵值来反映各指标的离散程度，进而确定各指标的权重。指标的离散程度越大，该指标在综合评价中所起的作用越大，相应的熵值就越小，权重就越大。 层次分析法和熵值法在权重确定上有各自的特点和应用范围。层次分析法的优点在于能很好地处理定性与定量相结合的问题，尤其适用于那些难以用精确数学方法描述的问题。它通过成对比较法，可以充分反映决策者的偏好和经验。而熵值法更侧重于客观分析，通过计算各个指标的信息熵来量化信息的不确定性，从而得出各指标的权重，这种方法更适用于有大量数据需要处理的情况。 在实际应用中，常常会遇到需要结合这两种方法来确定权重的情况，即所谓的组合权重确定。组合权重的确定就是将层次分析法得出的主观权重与熵值法得出的客观权重进行结合，以期在决策过程中既兼顾决策者的主观偏好，又考虑数据本身的分布情况，从而获得更加科学合理的权重分配。 从文件名称列表中可以看出，有两个文件名分别含有"szf.m"和"qzqd2.m"。从命名上看，这些文件可能包含有关层次分析和熵值法计算的MATLAB代码。在MATLAB环境下，用户可以利用这些代码进行权重计算，实现层次分析法和熵值法的数值运算。这些文件可能是教学或者实际决策分析中使用到的案例或实验代码，具体功能需要查看文件内部代码实现和注释来确定。 综上所述，该资源为分析和确定权重提供了一种系统的理论框架和实操指南，结合了层次分析法和熵值法的优势，用以解决实际中的决策问题，特别是在综合评价和决策支持领域。通过系统的学习和应用这些方法，可以提高决策分析的准确性和科学性。