一种两阶段灰色综合测度决策方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种两阶段灰色综合测度决策方法。
【背景技术】
[0002] 美国著名管理学家赫伯特?西蒙（Herbert Simon)认为"管理就是决策"，管理实 际上就是由一连串的决策所构成，通过决策的制定、执行和反馈，最终实现了管理的目的和 全过程。决策是企业最费神、同时也是最具风险性的核心管理工作。因此决策技术在人类 生产生活中起着重要的作用。聚类分析是一种比较重要的决策方法，其过程就是把对象的 集合分成相似的对象类的过程。目前比较常用的聚类方法有系统聚类法、动态聚类法、模糊 聚类法和灰色聚类法等。与本发明技术方案最相近的现有技术方案最近的是以下几种灰色 聚类方法。
[0003] 1. 1灰色变权聚类法
[0004] 定义I. 1设定η个对象i，m个指标j，s个灰类k，并根据对象i关于指标j的样 本观测值Xij将对象i归入灰类k，称为灰色聚类；其中，i = 1，2, "·η ;j = 1，2, ;k = 1，2,…，S0
[0005] 定义I. 2将η个对象i关于指标j的取值相应地分为s个灰类，我们称之为j指 标子类；j指标k子类的白化权函数记为，"(·)。
[0006] 定义1. 3设j指标k子类的白化权函数//(·)为如图I. 1所示的典型白化权函数， 则称<(1), <(2)，<(3)，<(4)为/;(·)的转折点。典型白化权函数记为：
[0007] / ；[χ；(1),.ν；(2), τ；(3), χ；(4)]
[0008] 定义1.4若白化权函数#(·)无第一和第二个转折点<(1)，<(2)，即如图1.2所 示，贝1」称#(·)为下限测度白化权函数，记为/ )[-，_，4(3)，<(4)]。
[0009] 若白化权函数/；(·)第二和第三个转折点^⑵,<(3)重合，即如图1. 3所示，则称 穴(·)为适中测度白化权函数，记为/ 4(2), -, 4(4)]。
[0010] 若白化权函数#(·)无第三和第四个转折点4(3), <(4),即如图1.4所示，则称 Λ"(·)为上限测度白化权函数，记为/ ^⑴，4(2), -。
[0011] 命题1. 1对于图1. 1所示的典型白化权函数，有
【主权项】
1. 一种两阶段灰色综合测度决策方法，其特征在于，包括如下构建步骤： Step 1 :按照评估要求所划分的灰类个数s，分别确定灰类1、灰类s的转折点七、$， 以及灰类k的中心点$，<?，…，$、设定指标j在灰类k的白化权函数//(*);j= 1，2,...，m;k= 1，2,…，s; 其中，灰类1和灰类s的白化权函数分别取为下限测度白化权函数./+,1!；-，和 上限测度白化权函数/,、[乂；、馮，-,-]，灰类k的白化权函数均取为三角白化权函数，k= 2, 3，…，s_l; Step2:确定每个指标j的聚类权Wj,j= 1，2,…，m; Step3 :计算对象i关于灰类k的灰色聚类系数erf:
其中//(')为对象i在指标j下属于灰类k的白化权函数，为指标j在灰色评估决 策中的权重； St印4 :计算对象i属于灰类k的单位化灰色聚类系数#，其中
Step 5 :评估决策系数向量中各分量之间的分辨率，若最大聚类系数易于识别，则转向Step 6;对于灰色聚类系数向量Si中各分量取值相近或灰色聚类系数向量Si中有若干个 位于前列的主分量取值相近的情形，最大决策系数难以识别，则转向St印7 ; Step 6:由公式
，判定对象i属于灰类k%则转向Step 10 ; Step7 :计算综合加权决策向量1，n2，…，1U; Step 8 :计算对象i关于灰类k的综合测度决策系数向量
Step 9:由公式
，判定对象i属于灰类k'
【专利摘要】本发明公布了一种两阶段灰色综合测度决策方法，包括如下构建步骤：按照评估要求所划分的灰类个数s，分别确定灰类1、灰类s的转折点以及灰类k的中心点设定指标j在灰类k的白化权函数j＝1,2,…,m；k＝1,2,…,s；其中，灰类1和灰类s的白化权函数分别取为下限测度白化权函数和上限测度白化权函数灰类k的白化权函数均取为三角白化权函数，k＝2,3，…,s-1。本发明两阶段灰色综合测度决策模型则解决了灰色聚类系数向量δi之各分量取值趋于均衡或δi有若干个位于前列的主分量取值相近情形下，最大聚类系数无法识别，从而难以判定决策对象归属的综合决策问题。
【IPC分类】G06F19-00
【公开号】CN104778347
【申请号】CN201510119949
【发明人】刘思峰
【申请人】刘思峰
【公开日】2015年7月15日
【申请日】2015年3月18日