python实现《直觉模糊集决策与对策分析方法》05基于方案的线性规划方法

待我称王封你为后i 2022-10-06 14:52 161阅读 0赞

这是李登峰老师《直觉模糊集决策与对策分析方法》第三章权重未知的直觉模糊多属性决策分式数学规划方法。基本思想是不对模糊权重进行分析，而是直接通过n个分式线性规划求解方案间的偏好关系进行排序选优。  
决策的基本步骤为：  
将给定的决策矩阵和权重向量分别用区间值形式表达；  
对每个方案构造一对分式数学规划，确定方案的相对贴进度；  
计算方案两两比较的包含比较概率，并构造包含比较概率矩阵；  
利用类似topsis的优属度确定排序。  
对于给出的算例进行独立重复实验。代码关键步骤有注释。  
线性规划使用lingo代码实现了结果。

'''
    权重未知的直觉模糊多属性决策分式数学规划方法。
    区别就是之前的决策情况是
    首先是第一步，需要根据线性规划求解直觉模糊集合的相对贴进度，用lingo实现，这里约束条件不变，因此只有目标函数进行更换。
    !min = (((0.75*w1)^2+(0.6*w2)^2+(0.8*w3)^2)^0.5)
    /(((0.75*w1)^2+(0.6*w2)^2+(0.8*w3)^2)^0.5+
    ((0.25*w1)^2+(0.4*w2)^2+(0.2*w3)^2)^0.5);
    
    !max= (((0.9*w1)^2+(0.75*w2)^2+(0.8*w3)^2)^0.5)/
    (((0.9*w1)^2+(0.75*w2)^2+(0.8*w3)^2)^0.5+
    ((0.1*w1)^2+(0.25*w2)^2+(0.2*w3)^2)^0.5);
    
    !min = (((0.8*w1)^2+(0.68*w2)^2+(0.45*w3)^2)^0.5)
    /(((0.8*w1)^2+(0.68*w2)^2+(0.45*w3)^2)^0.5+
    ((0.2*w1)^2+(0.32*w2)^2+(0.55*w3)^2)^0.5);
    
    !max= (((0.85*w1)^2+(0.8*w2)^2+(0.5*w3)^2)^0.5)/
    (((0.85*w1)^2+(0.8*w2)^2+(0.5*w3)^2)^0.5+
    ((0.15*w1)^2+(0.2*w2)^2+(0.95*w3)^2)^0.5);
    
    !min=(((0.4*w1)^2+(0.75*w2)^2+(0.6*w3)^2)^0.5)/
    (((0.4*w1)^2+(0.75*w2)^2+(0.6*w3)^2)^0.5+
    ((0.6*w1)^2+(0.25*w2)^2+(0.4*w3)^2)^0.5);
    
    max= (((0.55*w1)^2+(0.95*w2)^2+(0.7*w3)^2)^0.5)/
    (((0.55*w1)^2+(0.95*w2)^2+(0.7*w3)^2)^0.5+
    ((0.45*w1)^2+(0.05*w2)^2+(0.3*w3)^2)^0.5);
    @bnd(0.25,w1,0.75);
    
    @bnd(0.35,w2,0.6);
    
    @bnd(0.3,w3,0.35);
    
    w1+w2+w3=1;
    '''
    import pandas as pd#bikor算法实现
    import  numpy as  np
    np.set_printoptions(suppress=True)
    c=pd.DataFrame([[0.6708,0.8096],[0.6117,0.5959],[0.5748,0.7727]])#这些数据就是注释中的lingo代码所得。
    print(c)
    p=c[1]-c[0]
    print(p)
    p12=max(1-max((c.iloc[1,1]-c.iloc[0,0])/(p[0]+p[1]),0),0)
    p23=max(1-max((c.loc[2,1]-c.loc[1,0])/(p[1]+p[2]),0),0)
    p13=max(1-max((c.loc[2,1]-c.loc[0,0])/(p[0]+p[2]),0),0)
    pmatrix=pd.DataFrame([[0.5,p12,p13],[1-p12,0.5,p23],[1-p13,1-p23,0.5]])
    print(pmatrix)
    n=3
    for i in range(0,3):
        x=1/6*(sum(pmatrix.T[i])+1.5-1)
        print(x)

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github仓库在https://github.com/rivendelltom/decision-making-study

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