权重分配常用方法主观赋权法层次分析法通过构建层次结构专家打分一致性检验等步骤，确定各指标的权重适用于需要专家经验和判断的场景客观赋权法熵值法基于数据的信息熵和效用值，计算各指标的客观权重权重与数据的差异和信息量紧密相关CRITIC法综合考虑指标的波动性和冲突性，通过变异；对CRITIC方法的改进 改进CRITIC法需聚焦波动度与冲突度知友反馈指出公式上的不足，经文献研究后，重审并提出改进改进波动度计算 为消除量纲影响，改进公式将标准差除以均值，获得无量纲指标冲突度改进 原冲突度公式只考虑正相关改进后，负相关亦视为强相关，调整冲突度计算公式改进后权重计算 引入；ActorCritic算法的伪代码如下1使用参与者网络的策略πθ对st，at进行采样2评估优势函数A_t，也称为TD误差δt在ActorCritic算法中，优势函数由评论者网络产生3使用以下表达式评估梯度4更新策略参数θ5更新基于评价者的基于价值的RLQ学习的权重δt等于优势函数6；1 熵值法这种方法源自SPSS的在线资源SPSSAU_SPSS熵值法，它通过计算每个数据点的综合得分来确定权重，例如，假设c1c2c3的权重分别为4292%3213%和2496%，则综合得分 = c1*4292% + c2*3213% + c3*2496%2 CRITIC权重法这种方法考虑了数据之间的复杂关系，通过回归分析计算；CRITIC权重指标的计算方法主要包括以下步骤计算对比强度对比强度主要依赖于数据的标准差标准差越大，说明该指标的变异性越强，即数据的波动越大，因此该指标的权重相应提高计算冲突性冲突性通过相关系数来衡量相关系数越大，表示指标间的关系越不冲突，此时该指标的权重则较低因为高度相关的。
CRITIC权重赋值法，一种数据驱动客观为指标赋权的方法，不同于信息熵法，其核心概念在于数据波动度和冲突度波动度衡量指标内取值差异性，冲突度则反映指标间的线性关系CRITIC法计算流程包括数据模型定义归一化处理信息承载量计算和权重计算数据集由n个样本与m个指标构成，归一化处理需考虑指标；主观赋权法依赖决策者的主观心理行为，优点是使用方便，但缺点是主观判断可能不够准确客观赋权法则不考虑决策者的主观因素，仅凭实际数据进行分析判断以学院对学生进行学习成绩测评为例，数学成绩被赋予更大的权重，因为数学是主科，成绩最高者被选为院级优秀学生然而，这种主观判断可能导致错误的选择；比如收集各地区的某年份的经济指标数据，包括产品销售率X1资金利润率X2成本费用利润率X3劳动生产率X4流动资金周转次数X5，用熵值法计算出各指标权重，再对各地区经济效益进行比较第三类为CRITIC独立性权重和信息量权重此类方法主要是利用数据的波动性或者数据之间的相关。
熵值法定义熵值法通过计算每个数据点的综合得分来确定权重原理该方法基于信息熵的概念，信息熵越大，说明该指标所含的信息量越大，对应的权重也就越大在实际操作中，首先计算每个指标的熵值，然后根据熵值的大小确定每个指标的权重，最后通过综合得分公式计算综合得分CRITIC权重法定义CRITIC权重法考虑了数据之间；CRITIC权重法是一种客观的指标赋权方法，它通过衡量对比强度和冲突性两个维度来确定每个指标的重要程度对比强度依赖于数据的标准差，标准差越大，波动越大，权重相应提高冲突性则通过相关系数衡量，相关系数大表示指标间关系越不冲突，权重则较低计算过程中，这两个指标相乘后进行归一化处理，得出最终。
总回报和动作后的回报方法方差较大，而优势函数动作值函数和TD偏差方法方差较小，但都存在偏差Actor作为策略函数，通常使用神经网络表示Critic作为评价函数，也采用神经网络逼近，其参数常用神经网络的权重表示两个模型并行训练若Critic网络使用TDerror作为更新依据，同时采用神经网络逼近值函数，则；然而，计算学习权重是一个挑战，因此我们考虑将其简化为一个常数，这会产生一定的偏差为了拟合一个能够计算学习权重的函数，我们采用状态空间作为输入，通过神经网络逼近值函数V和优势函数A，这样简化了问题复杂度ActorCritic算法通过将策略网络与价值网络相结合，实现策略的迭代更新策略网络；Actor更新Actor网络接收到TD误差，作为优势函数的近似，调整自身网络权重θ，改变策略梯度，使得高优势动作的概率增加θ leftarrow θ + α_θ δ_t #8711_θ ln πa_ts_t， θCritic更新Critic网络更新，最小化TD误差，优化值函数预测w leftarrow w + α_w δ_t #8711_w；Critic权重法Critic权重法是基于专家意见的一种权重分配方法Critic权重法的优点在于专家评价能够充分考虑到问题的复杂性和主观性，同时也能够反映出各因素之间的相对重要性但是，该方法的缺点在于专家的评价存在一定的主观性和不确定性，同时也需要一定的时间和人力成本熵权法熵权法是基于信息理论的一种权；客观赋权法熵值法lt 基于数据差异和信息量，SPSSAU中的熵值法通过信息熵效用值和权重系数计算出客观权重例如，网站权重为815%，权重与数据的差异和信息量紧密相关CRITIC法lt 侧重于衡量指标的波动性和冲突性，权重取决于变异性与相关性，如主成分和因子分析中的方差解释率主成分和因子分析lt。
