优性权重在多目标模糊优选模型中的应用

"基于优性权重的多目标模糊优选模型 (2005年) - 提出了优性权重的概念，建立了改进的多目标模糊优选模型，适用于金融保险等领域的决策分析，提高了模型的可靠性和区分性。" 在多目标决策领域，模糊优选模型是一种常用的方法，用于处理含有不确定性和模糊性的复杂问题。传统的模糊优选模型通常依赖于预定义的隶属函数，这可能导致决策过程中主观因素的介入，有时与实际情况不符。王波和袁汝华在2005年的研究中，基于陈守煜教授的相对隶属函数概念，以及后续学者对影响度因子的改进，提出了一种新的模型——基于优性权重的多目标模糊优选模型。 在传统的模型中，模糊矩阵的合成运算通常采用加权平均法，但这种方法在面对大量因素或方案时，可能会使不同因素的贡献趋于平均，从而减弱了模型的区分能力。优性权重的概念引入，旨在解决这一问题，它能够更好地反映各因素对总评价的影响程度，增强了模型的可靠性。 王波和袁汝华的模型理论框架包含m个目标和n个决策方案。目标特征值矩阵X记录了每个目标对每个决策的评估，然后转换为目标相对优属度矩阵R。在这个过程中，优性权重被用来调整各个目标的相对重要性，使得评价结果更接近实际情况。通过对比分析，新模型在处理同一案例时，显示出更强的稳定性和更好的区分效果，这对于实际应用，尤其是在金融保险等需要精准决策的领域，具有很高的实用价值。 该论文进一步讨论了如何构建优性权重，并阐述了如何利用这些权重来改进模糊优选过程。通过这种方法，即使在因素众多或者方案复杂的场景下，也能得到更加客观的决策结果。文献标识码A表明这是一篇学术论文，属于工程技术类别，适合研究人员和实践者参考，以提升多目标决策的准确性和效率。 基于优性权重的多目标模糊优选模型是对原有模糊优选模型的重要改进，它提高了决策的客观性和实用性，尤其适用于需要综合考虑多种因素和方案的复杂决策问题。通过引入优性权重，模型能够更准确地反映不同因素对决策结果的贡献，降低了主观因素的影响，提升了模型在实际应用中的价值。