网站架构设计图怎么做,wordpress网站如何播放视频,有专业做网站的吗gre考,wordpress登陆框组合评价模型—模糊Borda(Matlab) 我们的征途是星辰大海#xff0c;而并非烟尘人间。 目录 组合评价模型—模糊Borda(Matlab) 一、模糊Borda法简介 二、模糊Borda法主要步骤 #xff08;1#xff09;计算隶属度 #xff08;2#xff09;计算模糊频数 #xff08;…组合评价模型—模糊Borda(Matlab)  我们的征途是星辰大海而并非烟尘人间。 目录 组合评价模型—模糊Borda(Matlab)  一、模糊Borda法简介 二、模糊Borda法主要步骤 1计算隶属度 2计算模糊频数 3计算模糊频率  4将排序转化为得分 5计算模糊Borda数FBiFBi值越大名次越靠前 三、案例分析2021 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题 1案例分析 2代码实现  第一步计算隶属度 第二步计算模糊频数 第三步计算频率也就是归一化 第四步将排序转化为得分 第五步计算模糊Borda数FBi然后输出排名 四、总结 1模糊Borda优点 2模糊Borda缺点 一、模糊Borda法简介 Borda法是由C·de Borda在1784年提出的最早是为了解决投片选举问题。其基本思想是通过比较 m 位评价者所给出的对 n 个被评价对象的优序关系最终确定 n 个被评价对象的Borda分以Borda分为大小从高到低排序。 案例一 设一个选举有三个候选人甲、乙、丙结果如下 4 张选票为甲 乙 丙 5 张选票为甲 丙 乙 7 张选票为丙 乙 甲。 按简单多数规则 s1  1, s2  s3  0则甲 9 票乙 0 票丙 7 票。结果是甲当选。由于没有选民把乙排第一所以当选的不是甲就是丙取决于谁的支持者多。这体现了简单多数规则的弊端——较易选出极端或争议人士可能会让 51% 的人最满意而无视 49% 的人的利益。 按线性波达数规则 s1  2, s2  1, s3  0则甲 18 分乙 11 分丙 19 分。结果是丙当选。造成这一结果的原因可能是甲的 9 名支持者采用的是真诚选举如实表达自己的偏好顺序而丙的 7 名支持者采用的是策略选举一致将甲排在最后。 可见要寻找一个好的投票规则并不容易。如果采用瑙鲁议会规则s1  1, s2  1/2, s3  1/3则甲 11.33 分乙 7.17 分丙 10.83 分。结果是甲当选。瑙鲁议会规则将反对者的声音控制在一人一分以内限制了策略选举的影响。 组合评价就是将多个评价方法的结果再算一下得到一个更有参考价值的结果但是要求几种评价方法的结果相似比如对几个供应商重要性进行排名首先通过了秩和比、topsis法等算法算出评价值这些评价值作为Borda的初始数据。关于评价方法不一定都是客观的方法一些主观的方法都是可以的确定判断矩阵时应结合实际考虑。 二、模糊Borda法主要步骤 Borda法分为以下五个步骤 1计算隶属度 可以表示为第i个供应商第j种评价方法的结果其实这里呢就是一个简单的归一化在一些运算过程中趋向于0的值可能导致当此相乘的结果接近零可能会影响到结果这里我们可以把上式改为最低值为0.1 2计算模糊频数 矩阵根据评价结果构建01矩阵然后带入进行运算 3计算模糊频率  4将排序转化为得分 为供应商i在h位的得分这里的指对象个数如果要对比402家供应商那么这里的 5计算模糊Borda数FBiFBi值越大名次越靠前 三、案例分析2021 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题 1案例分析 第一问要求我们确定50家最重要的供应商一般的都是从供应情况去看这里可以确定一些指标然后进行评价最后评分最高Top50作为本问结果可以考虑以下指标 1材料性价比计算各原材料经济效益1/[0.6 0.66 0.72][1.67 1.52 1.39]然后再去除下单价[1.67 1.52 1.39]/[1.2 1.1 1][1.3889 1.3774 1.3889]各供应商按供应的原材料对应将这个结果作为第一个指标为正向指标指标越大越好。 2供应商最大供应能力最大供应量并换算为产能为正向指标指标越大越好 3供应商平均供应能力平均供应量并换算为产能为正向指标指标越大越好 4历史供应量/历史订单量比为正向指标指标越大越好 5供应商供应可靠性对历史供应数据做方差分析为负向指标指标越小越好 6企业平均需求企业平均需求可用于衡量该生产企业在每个供应商的订货量总体水平。观察附件1中数据可发现存在大量为0的数据故对每个供应商的订货量进行求和可以在保证计算结果正确的同时排除0数据的干扰。将每个供应商在240周的订货量进行求和再除以有订货的周数得到企业平均需求。 除了以上指标大家还可以多增加一些然后用评价算法评价后排序即可第一问评价可以用多种算法例如投影寻踪、熵权法、Tosis等评价然后在通过组合评价方法例如Borda求一个综合性的评价值然后进行排序。 2代码实现  第一步计算隶属度 x[ ]; %x矩阵储存各评价方法的得分一行代表一家供应商列代表不同的评价方法 Ma max(x,[],2); %求每列最大值 Mi min(x,[],2); %求每列最小值 for i 1:402 %402家供应商for j 1:N %N种评价方法,记得把N改为你自己选择的评价方法数不然会报错u(i,j) ((x(i,j)-Mi(i,1))./(Ma(i,1)-Mi(i,1))).*0.90.1;end end 第二步计算模糊频数 Bzeros(402,402);%储存模糊频数矩阵 BB1();%储存第一种评价方法排名 BB2();%储存第二种评价方法排名%求模糊频数矩阵 for i1:402B(i,BB1(i,1))1; end for j1:402B(j,BB2(j,1))1; end 第三步计算频率也就是归一化 %计算模糊频率 for h 1 : 402for i 1 : 402p(h,i) sum(B(h,i) .* u(i,:));end end for h 1 : 402for i 1 : 402w(h,i) p(h,i) ./ sum(p(:,i));end end第四步将排序转化为得分 %计算最终得分 for h 1 : 402for i 1 : 402Q(h,i) 0.5 * (402- h) * (402 - h 1);end end QQ; 第五步计算模糊Borda数FBi然后输出排名 %计算模糊Borda数FBi然后输出排名 FB sum(w.*Q,2); [a,PX]sort(FB(end:-1:1)); [xx2,yy2]sort(PX);%将排名与序号对应按照排名升序xx2为排名yy2为序号 PMzeros(402,2); PM(:,1)yy2; PM(:,2)xx2; Top[]; Topyy2(1:50,1); 以上就是小编国赛C题第一问的求解过程啦~小编用的是比较简单的方法由于时间比较紧比赛的时候只选用了两种评价方法再用模糊Borda组合评价求解得到三个结果再分别计算匹配度最后选择最好的那个在论文上重点着墨。 四、总结 1模糊Borda优点 模糊Barda法可以综合多种评价方法的不同结果该方法既考虑不同方法下排序名次的差异又考虑相应评价方法下各项目的得分值能更好地利用已有的评价信息从而使得评价结果具有较高的合理性和优越性。 2模糊Borda缺点 模糊Borda法冠名为“模糊”的理由是计算了所谓的“隶属度”。其实只不过是实际评价值的一个区间线性变换极差变换或极大值相对化变换。通过变换之后所有的评价方法输出值的取值区间均为[0,1]。它充其量也只是“评语等级退化为单个等级”时的隶属度或者称为“隶属优度”从整个过程来看该方法并没有与模糊数学中的有关运算规则、特殊概念发生很强的联系。 在学习中成功、在学习中进步我们一起学习不放弃~ 记得三连哦~mua 你们的支持是我最大的动力欢迎大家阅读往期文章哈~ 小编联系方式如下欢迎各位巨佬沟通交流。 int[] arrnew int[]{4,8,3,2,6,5,1}; int[] index new int[]{6,4,5,0,3,0,2,6,3,1}; String QQ ;for (int i : index){QQ arr[i]; } System.out.println(小编的QQ: QQ);