策。Р现在进行下列步骤来解决问题:Р将上边矩阵的每一行作为一个集合,给我们所得集合做通集,即。Р如果,Р3)在属性加权(各种属性重要程度不一样)的情况下,或者D取②,③④情形时讨论上述模型以及求解算法的拓展性。Р在属性加权时,我们需要对第一问中的模型进行一些改变,由于各个属性的重要程度已经不再相同Р,我们需要对第一问中的模型进行一些改变,由于各个属性的重要程度已经不再相同。联系实际,比如说在计算学生的绩点时,高数所占的比重与体育明显不同,这就是很好的例子。为了解决这个问题,我们在原有模型的基础上,对我们的效用函数做出了改动。Р定义新的效用函数:Р其中,代表第个属性所占的比重Р这样一来,我们接着按照问题中的模型,运用新的效用函数,就可以解决属性加权的情况。并且,当D取②,③,④情形时,我们运用问题中的模型足以将其解决,举下例:Р高数Р物理Р英语Р∑Р甲Р80Р80Р75Р235Р乙Р75Р70Р85Р230Р丙Р65Р70Р90Р225Р甲乙丙的成绩情况如上表,并且假设高数物理和英语的权重分别是。现在我们运用模型来解决问题。我们先写出甲乙丙的决策矩阵如下:Р出于实际考虑,该矩阵的第一行与最后一行不予考虑。Р对于甲:Р对于乙:Р对于丙:Р我们发现,没有一个效用函数在甲乙丙中同时取最大,也就是说,在这个例子里,纳什均衡点并不存在,但是我们又发现,在乙丙中同时取得最大值,于是就是我们所要寻求的解,即删去物理这个属性,只考虑高数与英语。上述例子中,我们将的范围扩充至的情况并且赋予不同属性不同的权重,运用第一问中所建立模型,我们很好地解决了问题。Р4)(2)中模型如何调整一遍可以用来给智能体的私下操作带来技术支持。Р在这一问中,我们站在了智能体的角度来考虑问题,公平性已经不再是我们考虑的首要问题,怎样提出建议才能使我们的建议最有可能被决策者所接受从而对自己最为有利成为了为题的关键所在。
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