数学建模学习（126）：基于Python的最优最劣法（BWM）在多标准决策中的应用
文章目录
- 1. 引言
- 2. 案例
- 2.1 最优最劣法（BWM）的原理
- 2.2 数据来源和定义
- 2.3 Python实现
- 2.4 结果分析
- 3. 结论
- 参考文献
1. 引言
在现代决策分析中，如何合理地评估和选择多个备选方案是一项复杂的任务。多标准决策分析（MCDA）方法提供了一种科学的途径，通过对多个标准的综合评估，帮助决策者做出最优选择。本文将介绍一种重要的MCDA方法——最优最劣法（BWM）。
2. 案例
假设我们正在进行一项关于供应商选择的决策分析。在这个案例中，我们的目标是为公司选择一个最佳供应商，以确保在各个方面都能满足公司的需求。为了做出最优选择，我们需要考虑以下五个关键标准：
- 价格（C1）：供应商提供的产品或服务的价格，这是一个直接影响公司成本的重要因素。
- 质量（C2）：供应商提供的产品或服务的质量，质量的高低将直接影响公司的产品性能和客户满意度。
- 交货时间（C3）：供应商交货的及时性，对于保证生产流程和客户交付至关重要。
- 售后服务（C4）：供应商提供的售后服务水平，包括服务的响应速度、问题解决的有效性等。
- 供应商信誉（C5&#