VIKOR_vikor_vikor方法matlab_vikor的matlab_vikormatlab_源码.zip

VIKOR（VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje）是一种多目标决策分析方法，由Saaty和Mehrem在1990年代初提出。它主要用于处理具有多个相互冲突的目标或准则的问题，为决策者提供了一种综合考虑各个目标并找到最优妥协解的工具。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化环境，常被用来实现这种复杂的算法。 VIKOR方法的核心思想是通过构建一个满意度函数，来衡量每个方案对所有目标的相对性能。这个函数综合了各个目标的最优值、最差值以及决策者对于目标的重要性权重。VIKOR的主要步骤包括： 1. **数据预处理**：需要将原始数据转化为可以比较的形式，如归一化或反归一化。 2. **计算理想解和反理想解**：理想解（Best）代表所有目标都达到最优的解决方案，反理想解（Worst）则是所有目标都最差的解决方案。 3. **计算距离**：对于每个方案，分别计算其与理想解和反理想解的距离，这些距离反映了方案相对于理想状态的优劣程度。 4. **确定权重**：根据决策者对各个目标的重要性的判断，为每个目标分配权重。 5. **构建满意度函数**：使用上述信息，构造VIKOR满意度函数，包括两个子函数——Q和S，分别表示方案的群体满意度和个体满意度。 6. **求解VIKOR排名**：通过计算所有方案的Q和S值，找出综合排名最高的方案。 在MATLAB中实现VIKOR方法，通常会涉及以下步骤： 1. **导入数据**：利用MATLAB的`load`或`csvread`函数读取包含决策矩阵的数据。 2. **数据处理**：根据需要进行数据预处理，例如使用`normalize`函数进行归一化。 3. **计算理想和反理想解**：遍历决策矩阵，找出每个目标的最大值和最小值。 4. **权重分配**：定义一个向量表示目标权重，根据决策者偏好调整。 5. **计算距离**：使用MATLAB的向量和矩阵运算计算每个方案与理想解和反理想解的距离。 6. **构建并计算满意度函数**：根据距离和权重计算Q和S值。 7. **排序和选择最佳方案**：结合Q和S值，找到综合最优的解决方案，并输出排名。 在给定的压缩包文件中，`VIKOR_vikor_vikor方法matlab_vikor的matlab_vikormatlab_源码.rar`包含了实现上述过程的MATLAB源代码。通过阅读和理解这些代码，你可以更好地了解VIKOR方法的细节，并将其应用到自己的多目标决策问题中。如果需要进一步的解释或实践指导，可以深入研究这些源代码，并根据实际需求进行修改和扩展。