写在前面：熵权法也属于一种综合评价方法，没有主观性，可与前面几篇文章提到的方法联合使用。目录一、熵权法概述1.1 信息论基础1.2 熵权法介绍二、熵权法赋权步骤2.1数据标准化2.2 求各指标在各方案下的比值2.3 求各指标的信息熵2.4 确定各指标的权重2.5 最后计算每个方案的综合评分三、熵权法应用实例3.1 背景介绍3.2 数据预处理3.3 计算第j个指标在第i个方案中所占比重3.4 求各指
目录一、概念1.1相关概念1.2原理 二、基于python的组合赋权法2.1 读取数据完整代码三、基于MATLAB的组合赋权法完整代码一、概念1.1相关概念主观赋权法（AHP）在根据决策者意图确定权重方面比客观赋权法（熵权法）具有更大的优势，但客观性相对较差，主观性相对较强； 而采用客观赋权法有着客观优势，但不能反映出参与决策者对不同
文章目录1.引入2.理解3.原理4.具体步骤4.1 指标的正向化（化成共性指标，即越大越好，以便后续的统一操作）4.2 标准化处理（平衡因为指标之间的差异或是量纲带来的误差）4.3 每个元素所占比重（比重之和为1，即对标准化后的矩阵归一化）4.4 计算每个指标的信息熵e（不确定度）4.5 计算权重4.6 计算综合得分 1.引入由于层次分析法的主观性太强，判断矩阵的确定依赖于专家（事实上比赛时都是
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2023-12-24 18:47:24
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常见的主观赋权法有：专家评判法和层次分析法；常见的客观赋权法有：粗糙集、变异系数法、相关系数法、熵值法和坎蒂雷赋权法。主观赋权法的弊端是过分依赖专家的意见；客观赋权法的弊端是过分依赖统计或数学的定量方法，而忽视了评价指标的主观定性分析。因此，比较科学的做法是将主观与客观结合起来，一般常用乘法或线性综合法。在进行综合评价的过程中权重的确定确实是很重要的，对最终的结果会起着决定性的影响。现在好像大多数
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2023-12-26 16:18:53
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熵权法层次分析法是一种评价模型，当没有给出数据时，我们对不同的准则进行分析，最后求得每一种方案的评分，但是有很大的缺点，比如主观性太强、方案层不能过多。而Topsis优劣解距离法可以对已有数据进行分析，经过正向化、标准化、求距离、归一化后即可得到评分。但是Topsis有一个问题，就是默认每个指标的权重相同，所以也可以用层次分析法求出权重进行修正，由于层次分析法有很大不足，所以这里用熵权法对Tops
TOPSIS算法英文全称Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，翻译为逼近理想解排序法。使用层次分析法进行评价时，n不能很大，最多就15个，再多就没有随机一致性指标RI的值了。当评价的对象比较多的时候，我们可以利用数据信息进行评价。基本过程为先将原始数据矩阵统一指标类型（一般正向化处理）得到正向化的矩阵，再对正向
# 博弈论赋权法及其Python实现
## 引言
博弈论是研究决策者之间相互影响与优化策略的一门科学，广泛应用于经济学、政治学及其他社会科学领域。随着计算机技术的发展，博弈论的研究也逐渐向实用化迈进，特别是在算法实现方面。本文将介绍博弈论中的一种赋权法，并给出Python的实现示例。
## 博弈论简单概述
博弈论主要研究在对抗性环境中，多个决策者（博弈参与者）如何选择策略以最大化自身利益。
数学建模算法--最优赋权法（含代码）作者：郑铿城本次介绍数学建模和科研写作的方法--最优赋权法最优赋权法经常用于分析评价类问题，从该算法的名称就可以看到，该算法首先要体现“最优”，其次，该算法是用于计算各个指标所对应的权重，也就是一个“赋权”的过程。通过知网搜索“最优赋权法”的相关文章，发现国外的研究多于国内： 国内的最优组合赋权法在2020年还没有发表过相关论文，其他年份也较少，最优
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2023-10-20 08:01:37
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1. 求解一个优化问题的绝对最优解或者理论最优解只有一种方法：遍历法(也叫枚举法)，即计算他所有可能的解，然后找到最优的那个。这也是最直接也是最笨的方法。2. 但一般我们都不用遍历这种方法，因为对于稍微复杂一点的问题，它的计算量就可能需要计算机运行100年以上！3. 所以对于一些复杂的优化问题NP问题，我们会用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等智能优化算法来求解，因为智能算法可以大大减少计算量并得到
目录一、概念二、基于python的熵权法2.1步骤 mapminmax介绍2.2例题 整体代码三、基于MATLAB的熵权法3.1例题2.2 某点最优型指标处理整体代码 一、概念1.1相关概念熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的指标权重。一般
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2023-10-12 17:22:40
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数学建模之熵权法（SPSSPRO与MATLAB）一、基本原理信息熵值越小，指标的离散程度越大(表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多)，该指标对综合评价的影响（即
权重）就
越大，如果某项指标的值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。因此，可
利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。指标的值变化会直接影响因素的变化，变化量越大，说明指标对于
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2023-08-31 17:02:09
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1.八进制赋权法介绍 我们知道文件的赋权的格式为： chmod 对象（u:文件所属者，g:文件所属组，a:所有）+权限（w,r,x:分别对应，写，读，可执行或者可打开目录）+文件或者目录 从上面的添加权限来看，所需要的命令比较多，故引入了8进制赋权法。 实例： ...
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2021-09-13 18:37:00
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# Critic赋权法能用Java实现吗？
在决策分析中，赋权法是非常常见的一种方法，它通过不同标准之间的比重来帮助决策者做出更合理的选择。其中，Critic赋权法作为一种有效的赋权方法，利用标准之间的信息来生成权重。本文将探讨如何使用Java实现Critic赋权法，并展示相关的代码示例。
## Critic赋权法简介
Critic赋权法主要通过以下步骤实现：
1. **标准归一化**：将
网络在各种实际背景问题中以各种各样的形式存在。交通、电子和通讯网络遍及我们日常生活的各个方面，网络规划也广泛用于解决不同领域中的各种问题，如生产、分配、项目计划、厂址选择、资源管理和财务策划等等。 网络图为描述系统各组成部分之间的关系提供了非常有效的直观和概念上的帮助，广泛应用于科学、社会和经济活动的各个领域中。许多研究的对象往往可以用一个图表示，研究的目的归结为图的优化问题。一、赋权图的R建模赋
理论 在解决如何确定指标重要性问题的过程中，往往要考虑到各级指标的权重，而权重确定的方法也有很多，例如经常被使用的层次分析法、主成分分析法、灰色关联法等，但是很多方法都受到实际问题中数据量不够、主观成分较大等问题的限制。 &
一、熵权法介绍 熵权法是一种客观赋权方法，其基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。指标的变异程度越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该越低。二、熵权法步骤（1）对数据进行预处理假设有n个要评价的对象，m个评价指标（已经正向化）构成的正向化矩阵如下：对数据进行标准化，标准化后的矩阵记为Z，Z中的每一个元素：判断Z矩阵中是否存在负数，如果存在的话，需要对X使用另外一种标准化方法对矩阵
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2023-06-14 07:06:52
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目录前言信息熵 熵权法一、概述二、数据处理Ⅰ、正向化①极小转化为极大型②中间最优型转极大值③区间最优[a,b]转极大型Ⅱ、归一化（normalization）三、求信息熵四、计算指标权重实例分析前言 对于m个对象，从n个指标进行评价，在进行最后排名时，只看各指标总分并不科学，通过赋予各个指标权重系数，再进行加权求和，得出的结果相对科学
写在前文：懒编是准备参加数学建模，并且负责编程部分（matlab）。因为时间有限，所以目前个人的看法就是以编程学习（因为是小白）为主，模型学习为辅（这里的辅是知道这个模型怎么用，它的代码怎么写）。当然，大家如果有兴趣深入研究数学模型，那也是没问题的。（极力赞同）今天是来介绍一种确定几个指标各自所占的权重的方法——熵权法。 昨天的模糊综合分析里有提到用熵权法确定了每个指标各自的权重，这里来详细写写过
文章目录熵权法算法步骤指标标准化。计算第
i
i
i个研究对象下第
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2023-10-26 21:58:24
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数学建模——熵权法步骤及程序详解权重的求解一直都是数学建模的重点关注对象，所以学好建模论文的重要一步就是如何确定权重，今天是来介绍一种客观确定几个指标各自所占的权重的方法——熵权法。之前的数学建模实战里有提到用熵权法确定了每个指标各自的权重，这里展开详细的写一下。 文章目录数学建模——熵权法步骤及程序详解前言一、熵权法的介绍1、熵权法的应用场景2、熵权法的基本思想3、熵权法的算法步骤二、代码程序总
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2024-01-10 12:42:17
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