多属性决策模型
与AHP相同都应用于决策，多属性决策模型实际是利用已有的信息对备选方案进行排序或择优，主要由两部分组成：
- 获取决策性息：包括属性权重和属性值。
- 对决策信息进行季节并对方案进行排序和择优：信息集结方法由加权算术平均（WAA）算子，加权几何平均（WGA）算子，有序加权平均（OWA）算子，主要介绍WAA。
加权算术平均（WAA）算子
简单来讲就是根据已有数据（属性值）对其进行归一化处理，再计算属性权重（通常用AHP），最后计算各备选项得分即可。
归一化处理
属性值一般分为效益性、成本型、固定型、偏离型、区间型、偏离区间型等。
计算属性权重
构件成对比较矩阵，利用AHP计算属性权重（数学建模模型1——层次分析法）
计算总得分
W = ∑ 归 一 化 后 属 性 值 ∗ 权 重 W=\sum归一化后属性值*权重 W=∑归一化后属性值∗权重
例子
今天的文章数学建模模型2——多属性决策模型之加权算术平均算子【评价型】分享到此就结束了，感谢您的阅读。
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