多属性决策模型

与AHP相同都应用于决策，多属性决策模型实际是利用已有的信息对备选方案进行排序或择优，主要由两部分组成：

获取决策性息：包括属性权重和属性值。
对决策信息进行季节并对方案进行排序和择优：信息集结方法由加权算术平均（WAA）算子，加权几何平均（WGA）算子，有序加权平均（OWA）算子，主要介绍WAA。

加权算术平均（WAA）算子

简单来讲就是根据已有数据（属性值）对其进行归一化处理，再计算属性权重（通常用AHP），最后计算各备选项得分即可。

归一化处理

属性值一般分为效益性、成本型、固定型、偏离型、区间型、偏离区间型等。

计算属性权重

构件成对比较矩阵，利用AHP计算属性权重（数学建模模型1——层次分析法）

计算总得分

W=∑归一化后属性值∗权重W=\sum归一化后属性值*权重W=∑归一化后属性值∗权重

例子

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