基于高斯加权平均决策方法的研究.rar

摘要：决策就是指为了到达一定目标，采用一定的科学方法和手段，从两个以上的方案中选择一个满意方案的分析判断过程，决策是决定组织管理工作成败的关键，也是实施各项管理职能的保证。通常运用的决策方法主要有：截尾平均数法、简单平均法、去掉最低最高10%平均法和去掉3倍方差之外平均法去掉2倍方差之外平均法这四种方法，但是这四种决策方法将预测对象的波动趋于平均化，因而不能更真实的反映预测对象的变化趋势，所以这几种决策方法只适合对比较稳定波动不大的预测对象使用。另外国内提出一种正态有序加权决策方法，该方法是把决策对象的权重趋于高斯分布来进行决策研究，对于波动较大的预测对象也能更真实的去反映出预测对象的变化趋势，适应的预测对象范围更广，但是当引入噪声时，正态有序加权决策可能与真实预测对象的波动产生差异，不能更真实反映预测对象的变化趋势。本文提出的正态分布概率密度加权决策方法是将预测对象的偏好值趋势正态分布概率密度函数的性质来研究，在应用仿真一中主要是通过给定一个决策数据运用正态分布概率密度加权决策法与另外五种方法进行决策研究，观察决策后决策对象的排名情况与真实值的排名变化差异，得出这几种决策方法排名都趋近于真实值排名，但是引入噪声后正态分布概率密度加权决策更能滤去噪声，决策结果与真实值更接近。应用仿真二是主要针对决策数据引入特殊关系噪声来对六种方法进行决策研究，观察决策后决策对象的排名情况与真实值的排名变化差异，得到正态分布概率密度加权决策结果与真实值更接近，与真实值的排名差异更小。通过仿真观察得出正态分布概率密度加权对于在决策中滤去噪声更有效，得到的决策结果与真实值更接近，决策过程中更能反映预测对象的变化趋势。

关键词: 决策权重 高斯分布 引入噪声 正态分布概率密度加权

　　　通过分析总结出了在首先没有引入噪声的决策中对于正态分布概率密度加权决策法、正态分布有序加权的决策方法、截尾平均数法、简单平均法、去掉最低最高10%平均法这五种方法的决策排名结果都与真实值的排名结果十分相近，但是在引入一定噪声时各种决策方法的排名都与真实值排名开始有所偏离，但是正态分布概率密度加权决策法更能滤去噪声，计算出的决策排名效果更加接近于真实值排名。而在模拟现实世界中的一些决策出现的问题时，某一个参赛者与某一个评委或者几个有一定关系，对这样的关系用引入一个噪声来模拟。通过五种决策方法的最终决策可以发现，正态分布概率密度加权决策法相比与其余四种决策方法而言，针对于那个加入噪声参赛者的排名与之前没加噪声的排名变化差距是普遍为最小的，而且相对于真实值的整体排名来看正态加权决策法也比其余四种决策方法更加接近于真实值排名。所以在决策过程中，应用正态分布概率密度加权决策法进行决策比应用其他四种决策方法对于滤去引入的噪声有更大的优势，决策时也更加具有真实性。