数学建模学习(128):使用Python结合CILOS与熵法的多准则决策权重确定

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本文介绍方法为:结合CILOS与熵法的多准则决策权重,请理解为主,代码可以当作模板使用。

文章目录

    • 1 引言
    • 2 问题背景
      • 2.1. 熵法 (Entropy Method)
      • 2.2 准则影响损失法 (CILOS Method)
      • 2.3 Python代码实现
        • 2.4 结果的决策指导意义
      • 2.4 结论
    • 参考文献

1 引言

多准则决策(Multi-Criteria Decision-Making, MCDM)是一类用于解决涉及多个评估标准或目标的决策问题的方法。无论是企业产品选择、供应链管理,还是投资决策,往往需要根据多个标准(如成本、质量、风险等)来做出最优选择。在MCDM问题中,各个标准的重要性不尽相同,因此,如何确定这些标准的权重就显得尤为重要。

传统上,专家意见常被用于确定权重,但这种方法容易受到个人偏见的影响。为此,研究者提出了一些基于数据的客观权重确定方法,如熵法(Entropy Method)和准则影响损失法(CILOS Method)。本文将探讨如何通过结合这两种方法来客观地确定MCDM问题中的标准权重,并展示其在实际决策场景中的应用。

2 问题背景

假设我们面临一个典型的电子产品选择问题。一家手机制造商正在评估五款不同的手机型号,以选择哪款手机作为下一代旗舰产品。该评估基于四个关键标准:

  1. 价格 (Price, (g_1)):评估手机的市场价格,目标是价格越低越好(即最小化价格)。
  2. 处理器性能 (Processor Performance, (g_2)):评估手机的处理器性能,目标是性能越高越好(即最大化性能)。
  3. 电池寿命 (Battery Lif

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