多属性决策方法 多属性决策一般是利用已有的决策信息，通过一定的方式对一组(有限个)备选方案进行排序并择优 本章介绍一些常用的信息集结算子，如：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)算子有序加权几何平均(OWGA)算子、组合 加权算术平均(CWAA)算子和组合加权几何平均(CWGA)算子 等，基于这些算子，给出一些简洁实用的多属性决策方法第一讲 基于OWA算子的多属性决策方法为了方便起见,下面先给出一些基本概念:定义1 设 是一组给定的数据，函数 ，若则称函数 为算术平均算子（arithmetic averaging(AA)operator）。定义2 设函数 ，是一组给定的数据,若其中 是数据组 的权重向量，R为实数集.则称 函数WAA为加权算术平均算子(weighted arithmetic averaging(WAA)operator)。该算子的特点是：只对数据组 中的每个数据进行加权(即根据每个数据的重要性赋予适当的权重），然后对加权后的数据进行集结。例1 我校教学水平评估，在4项指标：办学指导思想，学风，教学效果，特色项目.得分为数据组4项
