加权和方法–多准则决策

简介

加权和方法是多准则决策中的一种常见方法。它将每个决策因素的权重加权，然后将得分相加以计算每个决策选项的总得分。该方法适用于在有限的决策条件和评估指标下做出单一决策的情况。

算法流程

1. 确定决策条件和评估指标
2. 确定每个评估指标的权重
3. 对每个决策选项进行评分
4. 将每个评估指标的得分乘以其相对应的权重
5. 将步骤4中各项的乘积相加，得出每个决策选项的总得分
6. 取得分最高的决策选项为最终决策

代码实现

以下是一个Python示例代码，用于实现加权和方法。

# 定义评估指标和权重
criteria = ['cost', 'quality', 'speed']
weights = [0.45, 0.25, 0.3]

# 定义每个决策选项的得分
options = {
    'option 1': [10, 8, 6],
    'option 2': [7, 6, 9],
    'option 3': [6, 7, 8],
}

# 计算每个决策选项的加权得分
scores = {}
for option, scores_list in options.items():
    weighted_scores = [scores_list[i] * weights[i] for i in range(len(scores_list))]
    total_score = sum(weighted_scores)
    scores[option] = total_score

# 输出得分最高的决策选项
print(max(scores, key=scores.get))

以上代码中，我们首先定义了三个评估指标和它们的权重。然后我们定义了每个决策选项的得分，并使用加权和方法计算每个决策选项的加权得分。最后，我们输出了得分最高的决策选项。

总结

加权和方法是在多准则决策中经常使用的一种方法，对于简单的决策问题，使用该方法可以快速得出决策结果。但在更为复杂的情况下，需要综合考虑更多的因素和决策条件，使用其他决策方法可能更为合适。