[发明专利]基于Vague值相似度量改进算法的湖库水华应急治理决策方法

权利要求书

1.基于Vague值相似度量改进算法的城市湖库水华应急治理多目标多层次决策方法，其特征在于：

步骤一、构建决策层次模型；

所述的决策层次模型包括目标层、方案层和属性层；

步骤二、获取决策矩阵；

对于方案层与目标层，由专家意见形成方案层中各备选方案对目标层中各决策目标的方案-目标决策矩阵；对于方案层与属性层，根据检测与调查结果构造出属性层中各影响属性对方案层中各备选方案的方案-属性决策矩阵；层次间的优属度通过语言变量来确定，采用Vague集表示方案-目标决策矩阵和方案-属性决策矩阵，即方案-目标Vague集矩阵和方案-属性Vague集矩阵；

步骤三、确定参考属性-目标Vague集矩阵；

将方案-目标Vague集矩阵转换为方案-目标相对优属度矩阵；在方案-目标相对优属度矩阵中，将目标分为效益型和成本型两类，分别确定各目标的最优方案和最差方案作为参考方案，并根据方案-属性Vague集矩阵，得到相应方案的最优属性Vague值和最差属性Vague值，从而获得最优属性-目标Vague集矩阵和最差属性-目标Vague集矩阵作为参考属性-目标Vague集矩阵；

步骤四、计算参考属性加权平均Vague值；

采用Vague集的信息熵权计算法，针对最优属性-目标Vague集矩阵和最差属性-目标Vague集矩阵，分别计算得出参考方案下各目标的权重；再根据TOPSIS方法，用VPIS及VNIS分别表示基于Vague集的理想解和负理想解，得到最优属性加权平均Vague值及最差属性加权平均Vague值，作为参考属性加权平均Vague值；

步骤五、备选方案决策排序；

计算各备选方案到VPIS及VNIS的距离；再根据各备选方案到VPIS及VNIS的距离计算各备选方案的相对贴近度；根据相对贴近度大小对备选方案的优劣进行排序，得到相对贴近度最大的备选方案作为最终的决策方案。

2.根据权利要求1所述的基于Vague值相似度量改进算法的城市湖库水华应急治理多目标多层次决策方法，其特征在于：步骤二中方案-目标Vague集矩阵用A表示，根据语言变量与Vague值的转换规则，备选方案在决策目标下的Vague值表示如下：

Au×v=[tijA,1-fijA],i=1,2,···u;j=1,2,···v.]]>

其中表示备选方案a_i对决策目标c_j的满足度，表示备选方案a_i对决策目标c_j的不满足度，且0≤tijA+fijA≤1]]>，令1-fijA=tijA*]]>；

同理，方案-属性Vague集矩阵用B表示，影响属性在备选方案下的Vague值表示如下：

Bu×w=[tijB,1-fijB],i=1,2,···u;j=1,2,···w.]]>

其中表示影响属性b_j对备选方案a_i的影响度，表示影响属性b_j对备选方案a_i的不影响度，且，将记为。