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更新時(shí)間：2025.05.31
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為有效解決主觀賦權(quán)法可能產(chǎn)生一定的主觀隨意性,以及客觀賦權(quán)法忽視了決策者的主觀信息這一問(wèn)題,提出了通過(guò)將G1法和熵權(quán)法相結(jié)合的方法確定出群決策者對(duì)方案屬性的權(quán)重,平衡各指標(biāo)之間的重要程度,根據(jù)各方案的綜合屬性值,運(yùn)用熵權(quán)法計(jì)算出決策者的權(quán)重,從而給出方案的評(píng)價(jià)結(jié)果。運(yùn)用該方法對(duì)某市房地產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展進(jìn)行評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果表明,該算法能夠同時(shí)解決主觀權(quán)重法和客觀權(quán)重法帶來(lái)的弊端,具有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。
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為有效解決主觀賦權(quán)法可能產(chǎn)生一定的主觀隨意性,以及客觀賦權(quán)法忽視了決策者的主觀信息這一問(wèn)題,提出了通過(guò)將G1法和熵權(quán)法相結(jié)合的方法確定出群決策者對(duì)方案屬性的權(quán)重,平衡各指標(biāo)之間的重要程度,根據(jù)各方案的綜合屬性值,運(yùn)用熵權(quán)法計(jì)算出決策者的權(quán)重,從而給出方案的評(píng)價(jià)結(jié)果。運(yùn)用該方法對(duì)某市房地產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展進(jìn)行評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果表明,該算法能夠同時(shí)解決主觀權(quán)重法和客觀權(quán)重法帶來(lái)的弊端,具有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。
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專題概述
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