数学建模算法--最优赋权法（含代码）作者：郑铿城本次介绍数学建模和科研写作的方法--最优赋权法最优赋权法经常用于分析评价类问题，从该算法的名称就可以看到，该算法首先要体现“最优”，其次，该算法是用于计算各个指标所对应的权重，也就是一个“赋权”的过程。通过知网搜索“最优赋权法”的相关文章，发现国外的研究多于国内： 国内的最优组合赋权法在2020年还没有发表过相关论文，其他年份也较少，最优
目录一、概念1.1相关概念1.2原理 二、基于python的组合赋权法2.1 读取数据完整代码三、基于MATLAB的组合赋权法完整代码一、概念1.1相关概念主观赋权法（AHP）在根据决策者意图确定权重方面比客观赋权法（熵权法）具有更大的优势，但客观性相对较差，主观性相对较强； 而采用客观赋权法有着客观优势，但不能反映出参与决策者对不同
在策略梯度（Policy Gradient）中，了解了基于策略（Policy Based）的强化学习方法基本思路。但由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新，不易收敛。 本篇来学习Policy Based和Value Based相结合的方法：Actor-Critic算法Actor-Critic算法简述演员（Actor）使用策略函数，负责生成动作Action，并与环境交互；评价者
常见的主观赋权法有：专家评判法和层次分析法；常见的客观赋权法有：粗糙集、变异系数法、相关系数法、熵值法和坎蒂雷赋权法。主观赋权法的弊端是过分依赖专家的意见；客观赋权法的弊端是过分依赖统计或数学的定量方法，而忽视了评价指标的主观定性分析。因此，比较科学的做法是将主观与客观结合起来，一般常用乘法或线性综合法。在进行综合评价的过程中权重的确定确实是很重要的，对最终的结果会起着决定性的影响。现在好像大多数
写在前面：熵权法也属于一种综合评价方法，没有主观性，可与前面几篇文章提到的方法联合使用。目录一、熵权法概述1.1 信息论基础1.2 熵权法介绍二、熵权法赋权步骤2.1数据标准化2.2 求各指标在各方案下的比值2.3 求各指标的信息熵2.4 确定各指标的权重2.5 最后计算每个方案的综合评分三、熵权法应用实例3.1 背景介绍3.2 数据预处理3.3 计算第j个指标在第i个方案中所占比重3.4 求各指
文章目录1.引入2.理解3.原理4.具体步骤4.1 指标的正向化（化成共性指标，即越大越好，以便后续的统一操作）4.2 标准化处理（平衡因为指标之间的差异或是量纲带来的误差）4.3 每个元素所占比重（比重之和为1，即对标准化后的矩阵归一化）4.4 计算每个指标的信息熵e（不确定度）4.5 计算权重4.6 计算综合得分 1.引入由于层次分析法的主观性太强，判断矩阵的确定依赖于专家（事实上比赛时都是
# Hive能用命令给用户赋表的权吗
在Hive中，可以使用命令给用户赋予表的权限。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据存储在Hadoop集群中。它提供了一个类似于SQL的查询语言，称为HiveQL，可以用于查询和分析数据。然而，为了确保数据的安全性和访问控制，Hive还提供了一些授权和权限管理的功能。
## Hive的授权模型
Hive的授权模型基于SQL标准的
熵权法层次分析法是一种评价模型，当没有给出数据时，我们对不同的准则进行分析，最后求得每一种方案的评分，但是有很大的缺点，比如主观性太强、方案层不能过多。而Topsis优劣解距离法可以对已有数据进行分析，经过正向化、标准化、求距离、归一化后即可得到评分。但是Topsis有一个问题，就是默认每个指标的权重相同，所以也可以用层次分析法求出权重进行修正，由于层次分析法有很大不足，所以这里用熵权法对Tops
# CRITIC 熵值法结合 Python 实现
在数据分析和决策支持的过程中，如何对多个指标进行综合评估是一项重要的任务。CRITIC 熵值法（Criteria Importance Through Intercriteria Correlation）是一种用于确定各个指标权重的有效方法。它结合了熵值法和指标间相关性，可以更加科学地反映各指标的重要性。本文将结合 Python 实现 CRITI
# 博弈论赋权法及其Python实现
## 引言
博弈论是研究决策者之间相互影响与优化策略的一门科学，广泛应用于经济学、政治学及其他社会科学领域。随着计算机技术的发展，博弈论的研究也逐渐向实用化迈进，特别是在算法实现方面。本文将介绍博弈论中的一种赋权法，并给出Python的实现示例。
## 博弈论简单概述
博弈论主要研究在对抗性环境中，多个决策者（博弈参与者）如何选择策略以最大化自身利益。
TOPSIS算法英文全称Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，翻译为逼近理想解排序法。使用层次分析法进行评价时，n不能很大，最多就15个，再多就没有随机一致性指标RI的值了。当评价的对象比较多的时候，我们可以利用数据信息进行评价。基本过程为先将原始数据矩阵统一指标类型（一般正向化处理）得到正向化的矩阵，再对正向
写在前文：懒编是准备参加数学建模，并且负责编程部分（matlab）。因为时间有限，所以目前个人的看法就是以编程学习（因为是小白）为主，模型学习为辅（这里的辅是知道这个模型怎么用，它的代码怎么写）。当然，大家如果有兴趣深入研究数学模型，那也是没问题的。（极力赞同）今天是来介绍一种确定几个指标各自所占的权重的方法——熵权法。 昨天的模糊综合分析里有提到用熵权法确定了每个指标各自的权重，这里来详细写写过
Topsis法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法。 Topsis法是一种常用的综合评价方法，其能充分利用原始数据的信息， 其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。在之前，我们学习过层次分析法（AHP）。其中，层次分析法模型的局限性是需要我们构造判断矩阵，这
1.八进制赋权法介绍 我们知道文件的赋权的格式为： chmod 对象（u:文件所属者，g:文件所属组，a:所有）+权限（w,r,x:分别对应，写，读，可执行或者可打开目录）+文件或者目录 从上面的添加权限来看，所需要的命令比较多，故引入了8进制赋权法。 实例： ...
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2021-09-13 18:37:00
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一、基本原理在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。 根据熵的特性，可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响（权重）越大，其熵值越小。在信息论中，熵是对不确定性信息的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性
多指标客观赋权重及熵权法的python实现背景熵权法理论背景及实现步骤结果预览完整代码熵权法优缺点引入专家权重背景手里有一张数据表，里面涵盖了上海市115个板块的交通，商业，教育，医疗，景观周游和生活娱乐共6个指标的得分，现在要根据这些指标给各板块的综合评分，某同事调侃按照高考成绩，把各指标数据加起来求一个总和当作综合得分得了。后来有同事提出用熵权法
原创
2022-04-11 10:12:55
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指标客观赋权重，熵权法python实现，优缺点
原创
2021-06-04 14:25:32
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一、实践心得领导说公司集群的hive要进行权限管理，然后身为底层码农的我就开始找资料进行配置实践，关于这方面的资料也不少，主要参考这个连接，里面说得也挺详细的。http://www.aboutyun.com/thread-12549-1-1.html总结如下：1、若赋予用户某个表的权限，查用户在该表所属数据库的权限，是查询不出来的，要指定到那张表2、若要赋予用户db1数据库下的t1表权限，首先要在
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2023-09-01 16:28:22
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# 使用 Java 实现 SFTP 创建目录并赋权
在信息安全领域，SFTP（SSH File Transfer Protocol）是一种安全的文件传输协议。今天，我们将学习如何通过 Java 实现 SFTP 创建目录并赋权的流程。这篇文章将指导你逐步完成这一任务。
## 流程概述
在实现 SFTP 创建目录并赋权之前，我们必须先了解整体流程。下表展示了实现的主要步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录一、前言二、问题复现1、测试hive的权限2、测试HDFS权限3、查看HDFS文件的ACL4、 手动添加ACL解决方案总结 一、前言使用sentry赋予普通用户的权限是能正常工作，但是HDFS文件的ACL权限未同步导致不能对相应表的数据目录进行操作。并且使用HDFS 的setfacl 命令也无法生效。意味着使用beeline 连接hive 可以正常使用，但是直接使用HDFS的命令确会报权
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2023-09-20 04:42:12
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