漢沽集團網(wǎng)站建設(shè),有哪些網(wǎng)站可以免費看電影,青島找網(wǎng)站建設(shè)公司哪家好,網(wǎng)站的設(shè)計與實現(xiàn)綜合評價模型#xff1a;層次-熵權(quán)-變異系數(shù)-博弈組合法 Python 實現(xiàn)指南 V1.0 核心理念#xff1a;該模型旨在解決單一賦權(quán)法#xff08;如僅用AHP或僅用熵權(quán)法#xff09;的局限性。通過引入博弈論#xff0c;將主觀權(quán)重#xff08;層次分析法/AHP#xff09;與客觀權(quán)…綜合評價模型層次-熵權(quán)-變異系數(shù)-博弈組合法Python 實現(xiàn)指南 V1.0核心理念該模型旨在解決單一賦權(quán)法如僅用AHP或僅用熵權(quán)法的局限性。通過引入博弈論將主觀權(quán)重層次分析法/AHP與客觀權(quán)重熵權(quán)法/變異系數(shù)法進行“談判”最終得出最優(yōu)的綜合權(quán)重。 模型架構(gòu)解析本模型融合了定性與定量分析主要分為四個核心模塊主觀賦權(quán) (Subjective)層次分析法 (AHP)基于專家經(jīng)驗判斷指標(biāo)的重要性構(gòu)建判斷矩陣并歸一化得到主觀權(quán)重WsubWsub?。特點: 考慮了人的認(rèn)知與偏好。缺點: 容易受專家主觀臆斷影響?？陀^賦權(quán) (Objective)熵權(quán)-變異系數(shù)法基于數(shù)據(jù)本身的離散程度信息量來確定權(quán)重得到客觀權(quán)重WobjWobj?。特點: 數(shù)據(jù)說話剔除無效指標(biāo)。缺點: 忽略了指標(biāo)的實際意義。博弈組合 (Game Theory)納什均衡將主客觀權(quán)重視為兩個博弈方。通過迭代計算尋找雙方的平衡點消除偏差得到最優(yōu)組合權(quán)重WoptWopt?。綜合評價 (Synthesis)加權(quán)求和利用WoptWopt?對標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)得分進行加權(quán)得出最終的綜合評價值。 Python 代碼實現(xiàn)以下代碼展示了如何利用 numpy 和 pandas 實現(xiàn)上述邏輯。為了簡化演示我們假設(shè)已經(jīng)完成了 AHP 判斷矩陣的構(gòu)建。import numpy as npimport pandas as pddef calculate_ahp_weight(matrix): “” 計算層次分析法(AHP)權(quán)重 :param matrix: 判斷矩陣 (n x n) :return: 權(quán)重向量 “” # 1. 計算幾何平均列 geo_mean np.prod(matrix, axis0) ** (1/len(matrix))2. 歸一化得到權(quán)重 weights geo_mean / sum(geo_mean) return weightsdef calculate_entropy_weight(data): “” 計算熵權(quán)法權(quán)重 :param data: 標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣 (m x n) :return: 客觀權(quán)重向量 “” # 1. 數(shù)據(jù)平移 (非負(fù)化) data data - data.min()2. 計算比重 p data / data.sum(axis0)3. 計算熵值 e -np.sum(p * np.log(p 1e-9), axis0) / np.log(len(data))4. 計算差異系數(shù) g 1 - e5. 歸一化得到權(quán)重 weights g / sum(g) return weightsdef game_theory_combination(w_sub, w_obj, iterations100): “” 博弈組合賦權(quán) (模擬納什均衡) :param w_sub: 主觀權(quán)重 :param w_obj: 客觀權(quán)重 :return: 最終組合權(quán)重 “” # 初始化權(quán)重 w_final w_subfor _ in range(iterations): # 簡單的迭代逼近算法 # 這里采用一種簡化的共識模型最終權(quán)重是主客觀權(quán)重的加權(quán)平均 # 在實際博弈中通常需要更復(fù)雜的約束條件求解 alpha 0.5 # 假設(shè)雙方初始權(quán)重相等 w_new alpha * w_sub (1 - alpha) * w_obj如果變化極小則停止 if np.allclose(w_final, w_new): breakw_final w_newreturn w_final— 模擬數(shù)據(jù) —# 假設(shè)有 3 個評價對象4 個指標(biāo)np.random.seed(42)data np.random.rand(3, 4) * 100 # 隨機生成數(shù)據(jù)df pd.DataFrame(data, columns[‘指標(biāo)A’, ‘指標(biāo)B’, ‘指標(biāo)C’, ‘指標(biāo)D’])1. 主觀賦權(quán) (AHP)# 構(gòu)造一個簡單的判斷矩陣 (示例)ahp_matrix np.array([ [1, 3, 5, 2], [1/3, 1, 2, 1], [1/5, 1/2, 1, 1/3], [1/2, 1, 3, 1]])w_sub calculate_ahp_weight(ahp_matrix)2. 客觀賦權(quán) (熵權(quán)法)# 先對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化 (Min-Max)data_std (data - data.min()) / (data.max() - data.min())w_obj calculate_entropy_weight(data_std)print(f主觀權(quán)重 (AHP): {w_sub}“)print(f客觀權(quán)重 (Entropy): {w_obj}”)3. 博弈組合w_comb game_theory_combination(w_sub, w_obj)print(“ — 最終組合權(quán)重 —”)print(f組合權(quán)重: {w_comb})4. 綜合得分# 假設(shè)我們使用組合權(quán)重對原始數(shù)據(jù)(已標(biāo)準(zhǔn)化)進行加權(quán)求和final_scores np.dot(data_std, w_comb)print(“ — 最終評價結(jié)果 —”)print(final_scores)查看代碼運行結(jié)果示例?? 方法優(yōu)劣分析Pros全面性結(jié)合了專家經(jīng)驗主觀與數(shù)據(jù)實證客觀?？茖W(xué)性通過博弈論消除了主客觀權(quán)重之間的沖突結(jié)果更具說服力。靈活性可根據(jù)需求調(diào)整博弈過程中的參數(shù)如迭代次數(shù)或初始權(quán)重比例。Cons計算復(fù)雜相比單一方法博弈組合的數(shù)學(xué)推導(dǎo)較為繁瑣。依賴輸入AHP 階段仍需依賴專家打分若專家水平參差不齊會影響結(jié)果。 下一步建議0/3 Completed數(shù)據(jù)預(yù)處理: 確保數(shù)據(jù)無量綱化標(biāo)準(zhǔn)化特別是正向/負(fù)向指標(biāo)的處理。AHP矩陣校驗: 必須進行一致性檢驗CR 0.1否則需重新修正判斷矩陣。算法優(yōu)化: 上述代碼中的 game_theory_combination 僅為簡化版實際工程中可引入拉格朗日乘數(shù)法求解納什均衡。了解 AHP 一致性檢驗查看 TOPSIS 結(jié)合方案下載完整 Jupyter Notebook