第一节特尔菲( Del p h i)法 特尔菲法是美国兰德公司于1964年首先用 于决策领域的,是一种重要的的多目标决策方 法,其主要优点是简明直观。实践中经常使用 特尔菲法确定各目标权数,并进行多目标决策。 思路:特尔菲法是请一批有经验的专家(老手) 对如何确定各目标权数发表意见,然后用统计 平均方法估算出各目标的权数
第一节 特尔菲(Ｄeｌｐｈｉ)法 特尔菲法是美国兰德公司于1964年首先用 于决策领域的，是一种重要的的多目标决策方 法，其主要优点是简明直观。实践中经常使用 特尔菲法确定各目标权数，并进行多目标决策。 思路：特尔菲法是请一批有经验的专家(老手) 对如何确定各目标权数发表意见，然后用统计 平均方法估算出各目标的权数
了步骤: 1.把较为详尽的背景资料发送给选定的n位专家, 请专家们分别各自独立地估计各目标的权数列入 下表中。 目标 权重估计值 ■■■■■■ 专家数 11 W12 Ip 2 ■■■■■■ N nI 12
步骤: 1．把较为详尽的背景资料发送给选定的n位专家， 请专家们分别各自独立地估计各目标的权数列入 下表中。 目标 权重估计值 专家数 f1 f2 …… fp 1 w11 w12 …… w1p 2 w21 w22 …… w2p M …… …… …… …… N wn1 wn2 …… wnp
2.计算各目标权数的样本平均值及各偏差值 样本平均值为M(w)=∑wn,j=12,…,p 每一位专家对各目标权数估计值与平均估计值的偏差为 -w 3.进一步分析M()是否合理,特别让估计值偏差△较大 的专家充分发表意见,消除估计中的一些误解。 4.附上进一步的补充资料后,请各专家重新对各目标权数作出 估计值wg,再一次计算平均估计值及方差 M(w,)=∑v j=1,2,…, D( w)=n-2Iw-M(w )I 5.重复上述步骤,经过几次反复后,直至步估计方差小于 或等于预先给定的标准E(E>0
2 样本平均值为 = = = n i j wij j p n M w 1 , 1,2, , 1 ( ) L 每一位专家对各目标权数估计值与平均估计值的偏差为 ( ) ij wij M wj D = - 3．进一步分析 ( ) M wj 是否合理，特别让估计值偏差△ij 较大 4．附上进一步的补充资料后，请各专家重新对各目标权数作出 估计值 wij = = - - = = = n i j ij j n i j ij w M w n D w w j p n M w 1 2 1 ( )] ~ [ 1 1 ( ) ~ , 1,2, , 1 ( ) ~ L 5.重复上述步骤，经过几次反复后，直至第k 步估计方差小于 或等于预先给定的标准e (e > 0)
6.确定最终的目标函数权重估计值 令M= ≥λ、d=1.2……n 其中λ是预先给定的标准,且0<元<1 则第j个目标之权数的最终估计值为:W=∑W 其中M表示集合M中元素的个数。 这种方法实质是先以为尺子,将信任度达不到的 估计值全部删除,以余下估计值的平均值作为权数的 最终估计值,因此,该方法有一定的合理性。 可构造线性加权评价函数为U[F(X=∑币厂(X) i=1
6．确定最终的目标函数权重估计值。 令 M i l i j i n j : , 1,2, , ( ) = = L 其中 是预先给定的标准，且0 1 。 则第 j 个目标之权数的最终估计值为： = ( ) / ( ) 1 j i M i j j j w M w 其中 ( j) M 表示集合 ( j) M 中元素的个数。 这种方法实质是先以 为尺子，将信任度达不到 的 估计值全部删除，以余下估计值的平均值作为权数的 最终估计值，因此，该方法有一定的合理性。 7. 可构造线性加权评价函数为 ( ) ( ) 1 U F X w f j X p i j = =
DELPHI法使用要点 独立性,专家尽可能互不见面,防止心 理影响(权压,声压,从众行为) 统计处理 矿滤波技术
DELPHI法使用要点 独立性，专家尽可能互不见面，防止心 理影响（权压，声压，从众行为） 统计处理 滤波技术