数学建模学习（127）：基于Python的模糊最佳-最差法（Fuzzy BWM）在多准则决策中的应用
认真理解相关原理和代码，其中代码可以作为模板使用。
文章目录
- 1 引言
- 2 模糊最佳-最差法的原理
- 3 模糊数的定义
- 4 案例：运输模式选择
- 4.1 问题背景
- 4.2 模糊BWM的应用过程
- 4.2.1 确定准则与模糊比较矩阵
- 4.2.2 使用模糊BWM计算权重
- 5 案例：汽车购买决策
- 5.1 问题背景
- 5.2 模糊BWM的应用过程
- 5.2.1. 确定准则与模糊比较矩阵
- 5.2.2. 使用模糊BWM计算权重
- 参考文献
1 引言
在现实世界中，决策者常常面对多个准则和选项，特别是在需要平衡成本、质量、风险和其他因素的复杂场景中，单一准则的决策方法往往无法充分反映实际情况。此外，决策信息的模糊性和不确定性进一步加大了决策的难度。因此，模糊最佳-最差法（Fuzzy BWM）作为一种融合了模糊集理论和最佳-最差法的决策方法，能够有效处理这些挑战。
最佳-最差法（BWM）是由Rezaei提出的一种新兴的多准则决策方法，能够通过对最佳准则和最差准则的比较，计算出各准则的权重。在模糊环境下，将模糊集理论引入BWM，可以进一步提高其处理不确定性和模糊性的能力，使决策结果更加可靠。
2 模糊最佳-最差法的原理
模糊BWM的核心思想是通过三角模糊数来表达准则或选项的重要性。这些模糊数可以捕捉到决策者在比较不同准则或选项时的主观模糊性。模糊BWM的主要步骤如下：
- 确定决策准则：首先，确定决策所需的准则，例如成本、质量等。
- 选择最佳和最差准则：从所有准则中选择最重要的（最佳准则）和最不重要的（最差准则）。
- 模糊比较：通过模糊数对最佳准则与其他准则，以及其他准则与最差准则进行模糊比较。
- 权重计算：利用模糊BWM方法计算各个准则的模糊权重，并通过模糊一致性比率检查一致性。