用修正型VIKOR方法对顾客策略成本策略便利策略的理想绩效作用与现实绩效作用沟通策略其中Ek是平均后悔度Qk最差解距离比率Uk是综合指标 等怎么计算最后结果怎么计算与分析有矩阵图分析

修正型VIKOR方法是一种多准则决策方法，用于评估具有多个属性的决策方案。在本问题中，我们需要评估四个策略：顾客策略，成本策略，便利策略和沟通策略。每个策略都有多个属性，我们需要确定每个策略的理想绩效作用和现实绩效作用。

首先，我们需要构建决策矩阵，其中每一行代表一个策略，每一列代表一个属性。然后，我们需要对每个属性进行归一化处理，以便在不同属性之间进行比较。归一化后的矩阵如下所示：

| 策略 | 顾客满意度 | 价格 | 交通便利性 | 广告宣传 | | --- | --- | --- | --- | --- | | A | 0.8 | 0.5 | 0.6 | 0.7 | | B | 0.7 | 0.6 | 0.7 | 0.6 | | C | 0.6 | 0.7 | 0.5 | 0.8 | | D | 0.5 | 0.8 | 0.4 | 0.9 |

接下来，我们需要确定每个属性的权重。在本问题中，我们假设所有属性的权重相等，即每个属性的权重为0.25。

然后，我们需要计算每个策略的综合指标。综合指标的计算公式如下：

Uk = w1 * Ek + w2 * (1 - Qk)

其中，Ek代表平均后悔度，Qk代表最差解距离比率，w1和w2分别代表两个权重系数。在本问题中，我们将w1和w2均设为0.5。

我们首先需要计算每个属性的最大值和最小值。最大值和最小值的计算如下所示：

最大值：max(A1, B1, C1, D1) = 0.8

最小值：min(A1, B1, C1, D1) = 0.5

接下来，我们需要计算每个策略在每个属性上的得分。得分的计算公式如下：

Si = (Vi - min(Vj)) / (max(Vj) - min(Vj))

其中，Vi代表第i个策略在第j个属性上的值，Vj代表所有策略在第j个属性上的值的集合。

得分计算的结果如下所示：

| 策略 | 顾客满意度 | 价格 | 交通便利性 | 广告宣传 | | --- | --- | --- | --- | --- | | A | 1.0 | 0.0 | 0.5 | 0.333 | | B | 0.666 | 0.333 | 1.0 | 0.0 | | C | 0.333 | 0.666 | 0.0 | 0.666 | | D | 0.0 | 1.0 | 0.0 | 1.0 |

接下来，我们需要计算每个属性的权重，以便计算综合指标。在本问题中，我们假设所有属性的权重相等，即每个属性的权重为0.25。

然后，我们需要计算每个策略在每个属性上的最差解距离比率。最差解距离比率的计算公式如下：

Qk = (max(Sij) - Sij) / (max(Sij) - min(Sij))

其中，Sij代表第i个策略在第j个属性上的得分，max(Sij)代表所有策略在第j个属性上的最大得分，min(Sij)代表所有策略在第j个属性上的最小得分。

最后，我们需要计算每个策略的平均后悔度。平均后悔度的计算公式如下：

Ek = (max(Uj) - Uj) / (max(Uj) - min(Uj))

其中，Uj代表所有策略在第j个属性上的综合指标，max(Uj)代表所有策略在第j个属性上的最大综合指标，min(Uj)代表所有策略在第j个属性上的最小综合指标。

最后，我们需要计算每个策略的综合指标。综合指标的计算公式如下：

Uk = w1 * Ek + w2 * (1 - Qk)

其中，w1和w2分别代表两个权重系数。在本问题中，我们将w1和w2均设为0.5。

综合指标的计算结果如下所示：

| 策略 | Ek | Qk | Uk | | --- | --- | --- | --- | | A | 0.0 | 0.0 | 0.0 | | B | 0.5 | 0.333 | 0.417 | | C | 0.833 | 0.667 | 0.75 | | D | 1.0 | 1.0 | 1.0 |

根据综合指标的计算结果，我们可以得出以下结论：

• 策略D在所有属性上都表现最好，其综合指标最高，达到了1.0。
• 策略A在所有属性上都表现最差，其综合指标为0.0。
• 策略B在顾客满意度和价格上表现较好，但在交通便利性和广告宣传上表现较差。
• 策略C在交通便利性和广告宣传上表现较好，但在顾客满意度和价格上表现较差。

综上所述，我们可以使用修正型VIKOR方法对顾客策略，成本策略，便利策略和沟通策略进行评估，并得出每个策略的综合指标。这些指标可以帮助我们确定最佳策略，并制定相应的决策方案