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更新時間:2025.04.05
基于信息熵權(quán)和G1法的房地產(chǎn)決策研究及應(yīng)用

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頁數(shù): 5頁

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題,提出了通過將G1法和熵權(quán)法相結(jié)合的方法確定出群決策者對方案屬性的權(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)法計算出決策者的權(quán)重,從而給出方案的評價結(jié)果。運(yùn)用該方法對某市房地產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展進(jìn)行評價,評價結(jié)果表明,該算法能夠同時解決主觀權(quán)重法和客觀權(quán)重法帶來的弊端,具有較強(qiáng)的應(yīng)用價值。

基于信息熵權(quán)和G1法的房地產(chǎn)決策研究及應(yīng)用

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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題,提出了通過將G1法和熵權(quán)法相結(jié)合的方法確定出群決策者對方案屬性的權(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)法計算出決策者的權(quán)重,從而給出方案的評價結(jié)果。運(yùn)用該方法對某市房地產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展進(jìn)行評價,評價結(jié)果表明,該算法能夠同時解決主觀權(quán)重法和客觀權(quán)重法帶來的弊端,具有較強(qiáng)的應(yīng)用價值。

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