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多屬性決策方法應用一例

人氣指數:點 發布時間:2018-01-26 15:25  來源:波西亚时光switch闪退  作者:夏正喜
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  摘 要:本文針對網絡購物網店選擇的問題,提出了一種基于OWA算子和語言OWA算子的綜合多屬性群決策方法,首先利用OWA進行縱向集結,然后利用CWAA算子對縱向集結結果進行橫向集結;不僅能充分考慮決策者的自身重要性程度,而且盡可能地消除個別決策者受個人感情等主觀因素的影響因素,并增加中間值的作用,從而增強決策結果的合理性。 
  關鍵詞:網絡購物 多屬性決策 OWA算子 CWAA算子 
  中圖分類號:G64 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2017)11(b)-0014-02 
  隨著電子商務的發展,網絡購物已經伴隨著人們的日常生活,然而如何在眾多網絡商店中選擇一個較滿意的網店也是一種學問,通常我們都是聽朋友的推薦、根據該網店的知名度和顧客對該網店的評價等眾多因素綜合考慮的。其實網友在網上購物最關心的問題主要有:價格、質量、服務、安全、時間。要綜合考慮各方面信息來選擇商家,這是一個多屬性決策的問題,為此本文引入多屬性決策算子:OWA算子和語言OWA算子(CWAA算子)來解決。 
  1 問題的分析與求解 
  選取了4個網店進行分析,考慮價格、質量、服務、安全、時間這5個因素,對一般客戶,vip客戶,專家,較固定客戶進行問卷調查。設C=(一般客戶,vip客戶,專家,較固定客戶),網店集為;對定性指標的描述,一般直接用“滿意、較滿意、一般、較不滿意、不滿意”等模糊語言形式給出,對定量指標轉化為定性指標,S={滿意、較滿意、一般、較不滿意、不滿意}。每個人的對商家的各指標的權有不同的意見,一般來說按重要程度分為以下幾種:重要、較重要、一般、較次要、次要。與滿意、較滿意、一般、較不滿意、不滿意相對應。對應的量化刻度分別為:t1=[0.8,1]、t2=[0.65,0.8]、t3=[0.5,0.65]、t4=[0.35,0.5]、t5=[0,0.35]。 
  一般客戶對四家商家方價格、質量、服務、安全、時間的評價進行語言標度轉化可得: 
  X1=[t2,t2,t3,t3,t1];X2=[t1,t2,t2,t3,t2];X3=[t2,t5,t3,t2,t4];X4=[t2,t4,t3,t1,t2]VIP客戶對四家商家方的五項評價進行語言標度轉化可得: 
  X1=[t3,t3,t1,t2,t3];X2=[t2,t2,t1,t2,t2];X3=[t3,t2,t3,t2,t3];X4=[t3,t3,t1,t3,t2] 
  專家對四家商家方的五項評價進行語言標度轉化可得: 
  X1=[t2,t3,t1,t3,t2];X2=[t1,t2,t3,t2,t1];X3=[t2,t3,t4,t3,t2];X4=[t4,t3,t2,t2,t3] 
  較固定客戶對四家商家方的五項評價進行標度轉化可得: 
  X1=[t3,t2,t2,t3,t2];X2=[t2,t2,t1,t3,t3];X3=[t3,t2,t3,t3,t4];X4=[t2,t2,t3,t3,t3] 
  步驟1:利用OWA算子(采用定理1(1)中方法確定OWA算子的加權向量為w=(0,6,0,1,0,1,0,,1,0,1,0,1),這里取a=0.5)對決策矩陣Rk中第i行的屬性值進行集結,得到決策者Ck所給出的方案xi綜合屬性值 
  =[0.62,0.83]; 
  類似可得: 
  [0.725,0.905];[0.54,0.71];[0.695,0.865] 
  [0.62,0.83];[0.74,0.92];[0.575,0.745] 
  [0.695,0.875];[0.695,0.92];[0.74,0.925] 
  [0.59,0.74];[0.59,0.74];[0.62,0.77] 
  [0.68,0.89];[0.575,0.725];[0.605,0.755] 
  步驟2:利用CWAA算子(假設它的加權向量為)—對4位決策者給出的商家xi的綜合屬性值進行集結。首先利用λ以及求解得 
 ??;; 
 ??;; 
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  因此渴求商家xi的群體綜合屬性值為: 
 ??;; 
 ??; 
  步驟3:利用對4個商家進行排序: 
  因此,從中可以看出商家在綜合評價中具有一定的優勢,人往往是有趨性的,當一個商家得到大多數人的好評時,那么選擇這家店的人也就會越來越多,與片面的看法和分析相比,該方法不僅考慮到風險發生概率的大小,或某個風險造成損失的大小,而是從整體上對事故進行把握,具有靈活性和可用性。較全面的進行比較來判斷商家的好壞。 
  2 結語 
  本文研究的基本內容主要是將決策算子方法應用到網絡購物中。首先將問題量化處理,運用基于OWA算子和語言OWA算子的綜合多屬性群決策方法,利用OWA進行縱向集結,然后利用CWAA算子對縱向集結結果進行橫向集結;不僅能充分考慮決策者的自身重要性程度,而且盡可能地消除個別決策者受個人感情等主觀因素的影響因素,并增加中間值的作用,從而增強決策結果的合理性;從而有利于選擇滿意的商家。 
  參考文獻 
  [1] 夏正喜,張小芝.基于S-OWA算子的多屬性決策方法[J].南昌大學學報:理科版,2014(4):330-333. 
  [2] 夏正喜.基于廣義等級偏好優序法和層次分析法的購房決策[J].科技資訊,2015(26):206. 
  [3] 張小芝,朱傳喜.時序多屬性決策的廣義等級偏好優序法[J].系統工程理論與實踐,2013(11):2852-2858.

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