【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及关联信息分析、建模领域，具体涉及一种多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法及系统。
技术介绍
1、多属性决策(multi-attribute decision making,madm)是指通过对选定属性进行评估，从一组备选方案中做出最优选择的问题。madm广泛出现在各个领域中，如经济、医学、工程和社会学等领域。在madm的过程中，为了简单起见，通常假设属性相互独立。然而，这样的假设通常是不现实的。例如，在执行识别人员的任务时，身高和体重是相关的。当假设属性独立时，可能会得到不合理的结果，甚至做出错误的决策。由于待决策问题的复杂性和决策者认知的局限性，属性往往是相互关联的，属性之间的关联效应会对决策结果产生重大影响。由于难以有效量化和准确识别，相互关联部分的冗余信息所产生的叠加效应会导致决策结果的失真，而且在这些问题的研究中，由于难以有大量的数据支撑决策，通常需要一种基于专家意见的定性方法进行问题的决策。
2、dematel(decision-making trial and evaluation laboratory)是一种运用图论和矩阵工具对系统内部属性之间的关系进行建模和分析的方法，它能同时考虑到关联方向和影响程度，从而确定每个属性在系统中的地位。dematel在madm中得到了广泛的应用，如供应链管理、投资管理、灾害风险管理、人力资源管理等。dematel定义了r(r表示某一方案对所有其他方案的综合影响程度)和c(c表示某一方案受所有其他方案的影响程度)。r-c的值越大的备选方案
3、为了解决这一难题，本专利技术提出了一种多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法及系统，解决无法计算权重的问题。
技术实现思路
1、本专利技术针对多属性决策系统中的属性权重分配问题，提出了一种多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法及系统。
2、本专利技术提供了一种多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法，具有这样的特征，包括以下步骤：
3、步骤1：获取目标、影响目标的多个属性、对应目标的若干个备选方案、每两个属性之间的影响程度的分析结果和备选方案相对于每个属性的表现值；
4、步骤2：根据分析结果构造直接影响矩阵；
5、步骤3：基于直接影响矩阵，先求取规范影响矩阵，再得到综合影响矩阵，最后计算每个属性的原因度；
6、步骤4：原因度通过指数函数变成映射值，再通过归一化计算属性的权重；
7、步骤5：基于表现值和权重，计算备选方案相对于所有属性的综合表现值，根据综合表现值对备选方案进行优先排序，将综合表现值最大的备选方案作为决策方案。
8、在本专利技术提供的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤2包括：直接影响矩阵m＝[mij](i,j＝1,2,...,n)，其中mij表示属性ai对属性aj的影响程度，n为属性的个数。
9、在本专利技术提供的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤3包括如下子步骤：
10、步骤3-1：将直接影响矩阵m的行和的最大值b作为规范化基准，通过式(3)、式(4)，
11、求取规范影响矩阵n＝[nij](i,j＝1,2,…,n)，
12、
13、
14、其中n为属性的个数，
15、步骤3-2：综合影响矩阵t＝[tij](i,j＝1,2,…,n)由规范影响矩阵n经过式(5)的运算得到，
16、
17、其中n表示属性的个数，
18、步骤3-3：综合影响矩阵t的各行元素之和定义为影响度r＝[ri](i＝1,2,…,n)，各列元素之和定义为被影响度c＝[cj](j＝1,2,…,n)，其中n为属性的个数，最后计算每个属性的原因度，第i个属性的原因度为ri-cj。
19、在本专利技术提供的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤4中，原因度ri-cj通过式(6)变成映射值yi，再通过式(7)得到权重wi，
20、
21、
22、其中yi表示ri-cj经指数函数变换后的映射值，wi表示第i个属性的权重,n表示属性的个数。
23、在本专利技术提供的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤5包括：
24、第k个备选方案相对于n个属性的表现值为其中表示第k个备选方案相对于第i个属性的表现值，l表示备选方案的个数，n表示属性的个数，
25、综合表现值cp＝[cpk](k＝1,2,...,l)，其中cpk表示第k个备选方案的综合表现值。
26、在本专利技术提供的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤1包括，属性具有若干子属性，分析结果为每两个子属性之间的影响程度的分析结果，表现值为备选方案对于每个子属性的表现值。
27、在本专利技术提供的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤2包括：每个属性具有直接影响矩阵，第i个属性的直接影响矩阵mci＝[mixy](i＝1,2,…,n，x,y＝1,2,…,m)，
28、其中mixy表示第i个属性的子属性bx对子属性by的影响程度，n为属性的个数，m为第i个属性的子属性的个数。
29、在本专利技术提供的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤3包括：原因度为每个子属性的原因度，步骤4包括：权重为每个子属性的权重。
30、在本专利技术提供的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤5包括：综合表现值为备选方案相对于所有子属性的综合表现值。
31、本专利技术还提供了一种多属性决策系统，使用上述的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法，具有这样的特征，包括:
32、获取部，获取目标、影响目标的多个属性、对应目标的若干个备选方案、每两个属性之间的影响程度的分析结果和备选方案相对于每个属性的表现值；
33、影响矩阵生成部，根据分析结果构造直接影响矩阵；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多属性决策系统中基于改进DEMATEL的属性权重分配方法，用于解决多属性决策问题，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多属性决策系统中基于改进DEMATEL的属性权重分配方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的多属性决策系统中基于改进DEMATEL的属性权重分配方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的多属性决策系统中基于改进DEMATEL的属性权重分配方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的多属性决策系统中基于改进DEMATEL的属性权重分配方法，其特征在于：
6.根据权利要求1所述的多属性决策系统中基于改进DEMATEL的属性权重分配方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的多属性决策系统中基于改进DEMATEL的属性权重分配方法，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的多属性决策系统中基于改进DEMATEL的属性权重分配方法，其特征在于：
9.根据权利要求8所述的多属性决策系统中基于改进DEMATEL的属性权重分配方法，其特征在于：
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【技术特征摘要】
1.一种多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法，用于解决多属性决策问题，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的多属性决策系统中基于改进dematel的属性权重分配方法，其特征在于：
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