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EDAS（Evaluation based on Distance from Average Solution，基于平均解距离评价法）是一种典型的多指标综合评价方法。其核心思想是：先为每个指标构造平均解，再分别衡量各方案相对于平均解的正距离与负距离，随后结合指标权重形成综合得分…
ELECTRE（ELimination Et Choix Traduisant la REalité，超排序法）是一类基于优势关系判定的多指标决策方法。其核心思想不是直接计算“到理想解的距离”，而是通过一致性指标与非一致性指标判断“方案 Ai 是否能够超越方案 Aj”，再由超越…
FAHP（Fuzzy Analytic Hierarchy Process，模糊层次分析法）是在经典 AHP 的基础上，把两两比较判断扩展为模糊数表示，从而缓解决策者语言判断的不确定性。本项目当前实现采用的是一条非常明确的工程化主线：
G1-序关系法是一种典型的主观赋权方法。与 AHP 需要构造完整两两比较矩阵不同，G1 只要求决策者先给出指标重要性排序，再给出相邻指标权重之比，即可递推出完整权重向量。
MAIRCA（Multi-Attributive Ideal-Real Comparative Analysis，理想-实际比较分析法）是一种基于“理论评价”和“实际评价”差距进行排序的多指标综合评价方法。其核心思想是：先为每个方案分配一个理论上应获得的评价份额，再根据方案在各…
MARCOS（Measurement of Alternatives and Ranking according to COmpromise Solution，折衷排序法）是一种以理想解和反理想解为参照、通过综合得分与效用函数完成排序的多指标评价方法。其基本思想是：先构造理想解…
MOORA（Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis，比率分析法）是一类典型的多指标综合评价方法。其核心思想是：先对各指标进行标准化，再乘以指标权重，最后以“效益项之和减去成本项之和”的方式得到综合得分，并据此完成排序。
MULTIMOORA（Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis plus the Full Multiplicative Form，多 MOORA）是在 MOORA 基础上进一步扩展形成的一类综合评价方法。其核心特征不是只用一…
PROMETHEE（Preference Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluation，偏好排序法）是一类基于成对比较偏好关系的多指标评价方法。与直接构造单一综合得分不同，PROMETHEE 的核心思想是：先比较任意…
标准差赋权法（Standard Deviation Weighting）是一类典型的客观赋权方法，其核心思想是：某指标在样本中的离散程度越大，说明其区分不同对象的能力越强，因此应赋予更高权重。
SWARA（Step-wise Weight Assessment Ratio Analysis，逐步权重评估比率分析）是一类典型的主观赋权方法。其基本思想是：先给指标建立重要性顺序，再令每个后续指标相对于前一指标给出“相对不重要程度” sj，随后逐步递推得到权重。
TODIM（Tomada de Decisao Interativa Multicriterio，交互式多准则决策法）是一类基于前景理论思想的排序方法。其核心特征在于：不是直接对单个方案给出线性加权和，而是对任意两个方案在各指标上的“优势”与“劣势”分别赋予不同形式的效用函数，…
VIKOR（VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje）是一类以“群体效用”与“个体遗憾”折中为核心思想的多指标排序方法。就本项目 具体的算法3/多指标评价/VIKOR-折衷排序法 的实际实现而言，当前有效计算主链由…
WASPAS（Weighted Aggregated Sum Product Assessment）是一类将加权和模型（WSM）与加权乘积模型（WPM）进行融合的多指标评价方法。就本项目 具体的算法3/多指标评价/WASPAS-综合加权法 的实际实现而言，当前有效核心位于 wa…
WPM（Weighted Product Model）是一类通过“指标乘积”而非“指标求和”进行综合评价的方法。与加权和模型相比，WPM 对低值指标更敏感，某一关键指标过低时不容易被其他高分指标完全补偿。
WSM（Weighted Sum Model）或 SAW（Simple Additive Weighting）是一类最典型的加权和综合评价方法。其核心思想是：先将各指标统一到可比较尺度，再按权重进行线性求和，得到每个方案的综合得分。
FAHP-模糊 AHP 的真实核心主要位于：
FuzzyEDAS-模糊 EDAS 的真实核心主要位于：
FuzzyTOPSIS-模糊 TOPSIS 的真实核心主要位于：
FuzzyVIKOR-模糊 VIKOR 的真实核心主要位于：
适合连续阅读，作为本站在线教程的补充入口。