多目标智能加权灰靶决策模型构建及应用
灰靶决策方法及应用研究
灰靶决策方法及应用研究灰靶决策方法是灰色系统理论体系中的重要内容,在社会、管理、军事等领域得到广泛应用。
虽然近年来灰靶决策方法和模型研究取得了不少新成果,但仍存在较大向纵深拓展的研究空间。
随着社会的发展,决策环境变得越来越复杂,信息采集也越来越困难,这使得决策信息具有很大的不确定性。
本文采用灰数表征信息的不确定性,基于灰数信息对灰靶决策方法进行了系统性的研究,把灰靶决策模型拓展到多维数据序列,拓宽了灰靶决策方法的应用范围。
本文的研究成果如下:(1)灰数排序方法、距离测度问题研究。
基于信息保留原则,建立了普通区间灰数到标准灰数的投影法则,针对标准灰数提出了相对核和精确度的概念,进而提出了标准灰数的排序方法和距离测度公式。
提出了基于三参数区间灰数的重心点、中点、长度的可能度排序方法;基于重心点发生可能性最大的三参数区间灰数分布特点,提出了距离测度公式。
(2)基于灰数信息的动态灰靶决策方法研究。
综合考虑方案在各阶段的现状表现和整个考察范围的变化趋势两个方面,基于区间灰数、三参数区间灰数评价信息,分别采用靶心度和靶心距概念建立了动态灰靶决策模型。
针对风险型动态决策问题,考虑决策者风险态度,以各指标值的平均值作为参照点求得方案指标前景值,在集结各阶段前景矩阵的基础上求解基于极大熵思想的规划模型得出各指标权重,构造椭球灰靶模型,根据各方案的综合靶心距对方案进行排序。
(3)基于灰数信息的群体灰靶决策方法研究。
根据属性内在关联性和信息分布特点提出属性赋权算法,同时基于群体一致性要求、信息不确定性特点、最高评价和最低评价对决策结果偏差的影响,提出不同的决策者赋权方法。
针对各决策者关于各指标均有一个期望灰靶的情形,分别以期望灰靶和以根据期望灰靶定义的奖优罚劣算子的零点为参考点,定义方案指标前景价值函数,从而提出两种不同的基于前景理论的灰靶决策方法,最后根据各方案综合前景值的正负判断方案是否中靶。
(4)基于灰数信息的动态群体灰靶决策方法研究。
多目标智能加权灰靶决策模型构建及应用
多目标智能加权灰靶决策模型构建及应用
多目标智能加权灰靶决策模型（Multi-Objective Intelligent Weighted Grey Target Decision Model, MOIWGTDM）是一种能够满足多目标决策条件的模型，它将灰色预测理论、智能准则、加权平均法和灰色靶值分析联系起来，使整体模型能够有效地解决复杂结构决策问题。
MOIWGTDM模型基本原理是：在给定的多目标决策系统中定义多个目标，根据每个目标的特点和要求计算出每个目标的权重值；其次，根据上述权重值，计算出每个备选方案的总分数；最后，确定评价结果的灰色靶值，将最终结果进行灰色靶值分析，根据评价结果确定各备选方案的排序，从而确定最优方案。
MOIWGTDM模型应用非常广泛，常用于政策制定、环境规划、决策模拟、经济支出决策等多种领域。
许多机构和学者使用这一模型，来科学地分析多目标混合决策问题并求解最优结果。
例如，在决策模拟领域，学者使用MOIWGTDM模型来预测复杂的系统，以便对决策者提供最优的决策方案；在经济支出决策领域，一些机构利用该模型来确定对经济发展所需支出的优先顺序。
总之，MOIWGTDM模型具有广泛的应用前景，它可以有效解决多目标决策优选问题，为政策制定以及决策模拟等提供全新的模型，有助于更有效地解决复杂系统下的问题，提高决策者机构的决策效率。
多目标智能加权灰靶决策在绿色供应链供应商选择中的应用
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应 商合作 伙伴 选择 的评 价 指 标 中 ， 主要 因素 归 纳 把 为价格 、 量 、 货周 期 、 质 交 交货 可 靠 性 、 品种 柔 性 、 设 计 能力 、 特殊 工 艺 能 力 以及 其 他 影 响 因素 ． 明 万
摘
要 ： 用 客 观 的 熵值 法 确 定 指 标 的 权 重 ， 多 目标 智 能 加 权 灰 靶 决 策 方 法 运 用 到 绿 色 供 应 链 供 应 商 评 价 采 把
和 选 择 中 ， 过 工 程 实 例 验 证 了 该 决 策 方 法 的 科 学 性 和 有 效 性 ， 企 业 实 行 绿 色 供 应 链 管 理 ， 强 企 业 竞 争 通 为 增 力提供技术支持． 关 键 词 ： 色供 应链 ； 应 商 选 择 ； 绿 供 熵值 法 ； 目标 智 能 加 权 灰 靶 决 策 多
收 稿 日期 ：０ ２— ２—１ ２１ ０ ３
步 骤 ２ 采 用专 家评 判法 确定指 标权 重． 步 骤 ３ 为 得到 具有 可 比性 的局 势 综 合效 果测 度， 需要将 目标 效果 值 “ 转 化 为一致 效果 测度．
基 金 项 目 ： 北 水 利 水 电学 院 高层 次人 才科 研启 动项 目（ ０ ８４ ． 华 ２０ ２ ）
了大量 的研究 并取 得 了初 步研 究成 果 ． 汪应 洛 等 从
可持续发 展 的角度 建立 了绿 色供 应链 的概念 模 型来 阐述绿 色供应 链管 理 的原 理 ． 耀 红 等基 于我 国 杨 建 设行业 资 源和环 境 现 状 ， 析 了建 设 行业 实施 绿 分 色 供应链 管理 的基 本原 理 、 内涵 ， 对 绿色供 应链 管 并 理 存在 的主要 阻力 给 出适 当 的建 议 ． 马士 华 在 供
改进的多指标智能加权区间数灰靶决策模型及其应用
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更 近的这一类 方案排 序 的结 果并不 能完全 反映各方 案 的优 劣性 ， 针对 此不 足 ， 提 出将基 于“ 垂面 ” 距离的Ｔ Ｏ Ｐ Ｓ Ｉ Ｓ 法一正交投影法引入到多指标智 能加权 区间数灰靶决策中 ， 将靶心 的概念作 以拓展 ， 以理想解一一标准模式作为 正
灰色预测模型及应用论文
管理预测与决策的课程设计报告灰色系统理论的研究专业：计算机信息管理姓名：XXX班级：xxx学号：XX指导老师：XXX日期2012年11月01 日摘要：科学地预测尚未发生的事物是预测的根本目的和任务。
无论个体还是组织，在制定和规划面向未来的策略过程中，预测都是必不可少的重要环节，它是科学决策的重要前提。
在众多的预测方法中，灰色预测模型自开创以来一直深受许多学者的重视，它建模不需要太多的样本，不要求样本有较好的分布规律，计算量少而且有较强的适应性，灰色模型广泛运用于各种领域并取得了辉煌的成就。
本文详细推导GM（1,1）模型，另外对灰关联度进行了进一步的改进，让改进的计算式具有唯一性和规范性[]4。
通过给出的实例高校传染病发病率情况，建立了GM(1,1)预测模型，并预测了1993年的传染病发病率。
另外对传染病发病率较高的痢疾、肝炎、疟疾三种疾病做了关联度分析，发现痢疾与整个传染病关系最密切，而肝炎、疟疾与整个传染病的密切程度依次差些。
关键词：灰色预测模型；灰关联度；灰色系统理论目录1、引言11.1、研究背景 (1)1.1.1、国内研究现状 11.1.2、国外研究现状 11.2、研究意义 (2)2、灰色系统及灰色预测的概念22.1、灰色系统理论发展概况22.1.1、灰色系统理论的提出22.1.2、灰色系统理论的研究对象 22.1.3、灰色系统理论的应用范围 22.1.4、三种不确定性系统研究方法的比较分析 32.2、灰色系统的特点.42.3、常见灰色系统模型 52.4、灰色预测 (5)3、简单的灰色预测——GM(1,1)预测63.1、GM(1,1)预测模型的基本原理64、小结 (9)参考文献： (10)灰色系统理论的研究GM(1,1)预测与关联度的拓展1、引言模型按照对研究对象的了解程度可分为：黑箱模型、白箱模型、灰箱模型。
黑箱模型：信息缺乏，暗，混沌。
白箱模型：信息完全，明朗，纯净。
灰箱模型：信息不完全，若明若暗，多种成分。
多指标加权灰靶的决策模型
多指标加权灰靶的决策模型灰色关联分析是一种多指标加权的决策模型，常用于多因素综合评价和决策分析等领域。
本文将介绍灰色关联分析的基本原理、方法步骤以及应用案例，以帮助读者更好地理解和运用这一决策模型。
一、灰色关联分析基本原理灰色关联分析是一种基于灰色数学理论的综合评判方法，通过建立数学模型，对多个指标之间的关联程度进行综合度量和分析。
其基本原理是在有限信息下，通过借用灰色关联度的概念，实现对多指标的加权处理和排序，从而确定最佳的决策方案。
二、灰色关联分析方法步骤1. 数据预处理：首先需要进行数据的标准化处理，将各指标的取值范围统一到[0,1]之间，以确保各指标具有可比性。
2. 构建关联矩阵：将标准化后的指标数据构建成关联矩阵，其中每个元素的值表示第i个指标与第j个指标之间的关联程度。
3. 确定权重系数：根据决策需求和实际情况，确定各指标的权重系数。
可以根据专家判断、层次分析法等方法确定权重系数。
4. 计算关联度：利用灰色关联度计算公式，计算各指标与决策方案的关联程度。
关联度的计算过程中，将权重系数引入，起到对各指标进行加权处理的作用。
5. 确定相对关联度：通过对各指标的关联度进行排序，确定各指标与决策方案的相对关联度。
关联度越大，则指标与决策方案的关联程度越高。
6. 综合评价和排序：最后，根据各指标的相对关联度，对决策方案进行综合评价和排序，确定最佳的决策方案。
三、灰色关联分析应用案例以某电子产品为例，假设需要对其外观、功能、性能、价格等多个指标进行评价和排序，确定最佳的产品设计方案。
具体步骤如下：1. 数据预处理：对外观、功能、性能、价格等指标进行标准化处理，将其取值范围统一到[0,1]之间。
2. 构建关联矩阵：根据标准化后的指标数据，构建4×4的关联矩阵，其中每个元素的值表示某两个指标之间的关联程度。
3. 确定权重系数：根据决策需求和实际情况，确定各指标的权重系数。
假设外观权重为0.3，功能权重为0.2，性能权重为0.3，价格权重为0.2。
灰色关联分析模型及其应用的研究
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灰色关联分析模型及其应用的研究
工作者不断地对灰色关联分析模型进行改进和完善。 本文针对其中的几个量化模 型做进一步的改进工作，使其尽量地克服自身存在的不足，以期扩大灰色关联理 论与方法的适用范围，使之更加适合于现实问题的分析。
1.2 国内外的研究现状
灰色关联分析作为一种技术方法，是分析系统中各因素关联程度的方法。作 为一种数学理论，这种方法实质上是将无限收敛问题转化为近似收敛问题来研 究；将无限空间的问题转化为有限数列的问题来解决；将连续的概念用离散的数 据而取代的一种分析方法[6]。 自从灰色系统理论诞生以来， 灰色关联分析理论作为其中最重要的一部分就 受到学术界的广泛关注并且展开了相应的理论模型和实际应用方面的研究。 因其 应用领域的广泛性，这也给人一个错觉，即任何一个系统所进行的系统分析都可 利用灰色关联分析法。其实，要利用该方法，这个系统必须是灰色系统。灰色系 统中灰的主要含义是信息不完全性(部分性)和非唯一性，其中的“非唯一性”是 灰色系统的重要特征，非唯一性原理在决策上的体现是灰靶思想，即体现的是决 策多目标、方法多途径，处理态度灵活机动；在分析上体现的是关联序：关联度 的大小并不重要，重要的是关联序；在求解过程中体现的是定性与定量相结合， 面对许可能的解，需要通过信息补充，定性分析，以确定一个或几个满意解[2]。 因此灰关联分析模型不是函数模型，是序关系模型，其技术内涵为：获取序列间 的差异信息，建立差异信息空间；建立和计算差异信息比较测度；建立因子间的 序关系
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灰色关联分析模型及其应用的研究
ABSTRACT
This dissertation studies and summarizes the grey incidence analysis theory and its application and discusses the pitfalls of the existing grey incidence analysis models. Especially, the absolute degree of grey incidence model, the properties of positive and negative of grey incidence model and the grey slope incidence model have been improved and studied in order that the grey incidence models are well applied in the practical problem analysis. In conclusion, the work of the dissertation mainly has the following several aspects: Firstly, this dissertation summarizes the development and actuality, content, application of the grey incidence analysis and the main content of the dissertation. Besides, the grey incidence analysis models and its pitfalls are expounded and the data transform and sensibility of the analyzing result have been studied. Secondly, three models are improved and studied from the pitfalls of the models themselves theoretically and the restriction in application. The improved absolute degree of grey incidence is to find out each intersection point of two sequence curves first and then calculate the positive and negative area by time-interval. When sequence of date representing a system characteristics and sequence of relevant factors may possibly appear different trend in every time-interval, we establish a new model which can embody the positive and negative relation of two sequences. Besides, we also improve the slope incidence model because the distinguishing rate of the incidence coefficient of sequences is small. Finally, the improved model of grey slope incidence was applied to analyze the relation of science and technology investment and the economy increase in the period of the tenth five-year in Jiangsu Province. Key Words: Grey system, Grey incidence analysis, Grey incidence order, Models, Science and technology input, Economic growth.
决策理论与方法多属性决策多目标及序贯决策
决策理论与方法多属性决策多目标及序贯决策多属性决策是指在决策过程中考虑多个属性或指标，通过对这些属性进行量化和比较，找出最优选择的决策方法。
在实际决策中，我们常常需要考虑多个属性因素，而这些因素往往是相互矛盾甚至相互制约的。
多属性决策的关键是建立合理的评价指标体系，将不同属性进行量化，再通过合适的决策模型或方法进行计算和比较。
常用的多属性决策模型包括加权法、层次分析法和灰色关联法等。
多目标决策是指在决策过程中存在多个决策目标，且这些目标往往是相互冲突或无法同时达到的。
多目标决策的目标是找到一个最佳的折衷方案，使得各个决策目标能够得到尽可能满足。
多目标决策的关键是建立合理的决策模型，将各个决策目标进行量化和比较，再通过适当的优化方法或规划方法寻找最优解。
常用的多目标决策方法包括线性规划、整数规划、动态规划和遗传算法等。
序贯决策是指在决策过程中需要根据不完全的信息和不确定的环境进行连续的决策，即通过一系列的决策步骤逐渐完善和调整决策方案。
序贯决策的关键是建立适当的决策模型，将决策过程分解为多个连续的阶段，每个阶段根据已有的信息和条件做出决策，并根据反馈信息不断调整和优化决策方案。
常用的序贯决策方法包括马尔可夫决策过程、博弈论和贝叶斯决策等。
在实际应用中，多属性决策、多目标决策和序贯决策往往会相互结合使用。
例如，在制定企业的发展战略时，需要考虑多个因素，如市场需求、竞争环境和资源能力等，这涉及到多属性决策的内容。
同时，为了实现企业的长远目标，需要考虑多个决策目标，如利润最大化、成本最小化和风险最小化等，这也涉及到多目标决策的内容。
而在制定战略的实施方案时，可能需要根据不断变化的市场和竞争环境进行序贯的决策，这涉及到序贯决策的内容。
综上所述，多属性决策、多目标决策和序贯决策是决策理论与方法中常用的三个重要方法。
它们分别从不同的角度和需求出发，帮助人们在复杂和不确定的决策环境中做出最佳决策。
这些方法在实际应用中相互结合，能够提供更全面和准确的决策支持。
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多目标智能加权灰靶决策模型构建及应用伴随着社会经济、科技发展的不断进步，许多实际问题都以复杂多目标、资源有限的形式出现。
多目标决策问题（Multiple-Objective Decision Making Problem，MOMDP）是指面对多个冲突的、同时考虑多个决策目标的决策问题，其决策结果不仅满足单一目标最优解，而且要满足多个决策目标的最优折中解.色理论是一种非线性的系统分析方法，在模糊环境中能更好的估计复杂问题。
本文就以灰色理论和多目标智能加权等理论为基础，构建一种特殊的多目标智能加权灰靶决策模型，并利用它解决多目标问题的实际应用。
一、多目标智能加权灰靶决策模型
灰靶（GOAL）决策理论（ Grey Goal Programming）是从灰色理论出发建立的一种多目标决策模型，它将灰色系统分析方法与目标规划理论相结合，把灰色系统分析结果应用于目标规划中，以实现多目标的有效决策。
灰色决策理论充分决策局面中的变化，这样在复杂条件下才能取得较优的决策结果。
多目标智能加权灰靶决策模型是以灰色决策理论为基础，通过对灰色决策结果进行智能权重加权，将决策局面转换为单一优化变量，最终确定最优决策结果，从而可以解决复杂的多目标决策问题。
首先，用多个不确定条件来描述多目标决策问题；其次，用灰色理论分析多目标决策问题，得出各不确定条件的可能取值范围；再次，根据决策者对不确定条件影响程度的认识，通过智能加权分配权重值，使不确定条件能够有效地影响最终结果，最终可以决定最优结果；最后，将
最优结果通过可视化的方式展示出来。
二、多目标智能加权灰靶决策模型在实际应用中的优势
多目标智能加权灰靶决策模型在实践中有很多优势，其中主要有以下几点：
（1）在多目标决策中，能够有效考虑多个决策目标。
它不仅可以模拟和解决单个目标的最优解，而且可以满足多个决策目标的最优折中解，从而可以更好地解决实践中的多目标决策问题。
（2）采用智能加权方法，可以把不确定的因素的影响有效地引入到决策过程中，从而有效提高决策的准确性和可靠性。
（3）通过可视化的方式把最优结果展示出来，便于决策者直观地理解决策结果，这也促进了决策质量的提高。
三、结论
多目标智能加权灰靶决策模型充分考虑决策者对不确定因素影响程度的认识，并且可以有效考虑多个决策目标，针对复杂的多目标决策问题可以取得较优的决策结果。
它不仅提高了多目标决策的准确性和可靠性，而且也可以通过可视化的方式直观地展现最优结果，有助于决策者实际应用结果，有助于提高决策质量。
因此，多目标智能加权灰靶决策模型具有重要的理论和实践价值。