基于改进的TOPSIS法城乡差异度研究

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基于熵权的改进的TOPSIS模型及其应用

ＩｍｐｒｏｖｅｄＥｎｔｒｏｐｙＷｅｉｇｈｔ——ｂａｓｅｄＴＯＰＳＩＳＭｏｄｅｌａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
ＰＡＮＮｉ，ＺＨＯＵＳｈｕ— ｈｕａ２
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｉｅｈｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００６５，Ｃｈｉｎａ；２．ＥｒｔａｎＨｙｄｗｐｏｗｅｒＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＣｏ．，Ｌｔｄ．ｏｆＳｉｅｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｅｎｓｄｕ６１００２１，Ｃｈ妇）
摘要：区域水资源开发利用程度的综合评价涉及资源、环境、经济、人口和社会５个子系统，是一个复杂的系统分析问题。文章在分析ＴＯＰＳｌＳ计算方法的基础上，提出了它存在靠近正理想解的方案可能也靠近负理想解的问题，引入“垂直距离”来代替欧氏距离，用熵值法来取代一般的主观权值法，对ＴＯＰＳＩＳ模型进行了改进；并将改进后的模型用来分析评价都江堰灌区的水资源利用程度以判断各地区的开发潜力及确定各灌区分水量。应用结果表明该模型计算更简单和科学。结果合理。关键词：ＴＯＰＳＩＳ；水资源综合评价；熵权中圈分类号：ＴＷ２１３．２；ＴＶ２１３．９文献标识码：Ａ文章编号：１００６—３９５１（２０ｏ７）０５—０００８—０５
开发利用程度的方法很多［４－６】，有层次分析法、人工神经网络法、模糊综合评判方法、改进的多目标决策灰色关联法、多目标决策一理想点法等，ＴＯＰＳＩＳ（ＴｅｃｈｎｉｑｕｅｆｏｒＯｒｄｅｒＰｒｅｆｅｒｅｎｃｅｂｙＳｉｍｉｌａｒｉｔｙｔｏＩｄｅａｌＳｏ— ｌｕｔｉｏｎ）是一种适用予多指标、多方案决策分析的新方法，但其自身也存在一些问题［７】，在对其改进的基础上，将其应用于水资源的综合评价，取得了比较满意的结果。

基于熵权TOPSIS的乡村优质旅游有效供给评价研究——以浙江省为例

基于熵权TOPSIS的乡村优质旅游有效供给评价研究——以浙江省为例引言：随着旅游业的快速发展，乡村旅游吸引了越来越多的游客。

然而，乡村旅游的有效供给评价一直是一个研究的焦点。

本文将采用基于熵权的 TOPSIS 方法，以浙江省为例，针对乡村旅游的有效供给进行评价研究。

一、研究背景乡村旅游是旅游业的重要组成部分，也是促进农村经济发展、农民增收的重要途径。

然而，不同乡村旅游区域在有效供给方面存在差异。

因此，对乡村旅游的有效供给进行评价是非常重要的。

二、熵权 TOPSIS 方法概述TOPSIS 方法是多准则决策分析方法之一，通过计算各标准与理想解之间的距离，确定最优解。

熵权法是一种根据各指标的重要程度赋予权值的方法。

三、乡村优质旅游有效供给评价指标体系构建1. 基础设施建设指标包括交通便利性、水、电、气等基础设施的完善程度。

2. 旅游资源开发指标包括乡村的自然景观、人文景观等旅游资源的开发程度。

3. 服务质量指标包括旅游服务设施的数量、服务员素质等服务方面的指标。

4. 环境保护指标包括乡村的生态环境保护情况、环境污染治理等指标。

5. 经济效益指标包括乡村旅游业的经济收入、就业创造等指标。

四、熵权 TOPSIS 在乡村优质旅游有效供给评价中的应用1. 数据收集和处理收集浙江省不同乡村旅游区域的相关数据，并进行标准化处理。

2. 确定各指标的权重利用熵权法计算各评价指标的重要性权重。

3. 计算各区域与理想解之间的距离根据标准化后的数据计算各评价指标与理想解之间的欧式距离。

4. 确定最优解计算各区域与理想解之间的接近程度，并确定最优解。

五、实证分析以浙江省某乡村旅游区域为例，应用熵权 TOPSIS 方法对其有效供给进行评价。

实证结果显示，该乡村旅游区域在基础设施建设、旅游资源开发、服务质量和环境保护方面表现较好，但在经济效益方面仍有较大提升空间。

六、结论和建议本研究通过基于熵权 TOPSIS 方法对乡村旅游的有效供给进行评价，实证分析得出了较为客观和可行的结果。

改进topsis法

改进topsis法
TOPSIS法是现代决策分析常用的一种方法，能够对多维度决策问题进行排序。

然而，该方法存在一些问题，因此需要进行改进。

以下是“改进TOPSIS法”的步骤：
第一步：去除绝对值
在传统的TOPSIS方法中，绝对值会造成误差，因为它会使得两个测度的加权和没有意义。

第二步：标准化
标准化后的数据对于决策分析更加有用，因为它们已经被缩放为同一比例。

这样可以使得比较更加客观，避免由于不同量级带来的误差。

第三步：权重的确定
权重是TOPSIS法的重要组成部分，直接影响决策。

传统的方法是通过专家赋值、求取信息熵等方法来确定权重，这些方法都存在着一定的不足。

在改进TOPSIS方法时，我们可以使用模糊聚类、模拟退火等方法对权重进行确定。

第四步：相关系数的确定
我们通常使用相关系数来确定不同指标之间的关系，但是相关系数也存在着一定的缺陷，比如对极端值的敏感度很高。

在改进TOPSIS法时，我们可以使用其他指标来代替相关系数或者引入一些修正方法来增加其可靠性。

第五步：多目标TOPSIS方法的引入
改进TOPSIS法的最后一步是引入多目标TOPSIS法。

这种方法可以同时考虑多个目标，从而更好地帮助进行决策分析。

综上所述，改进TOPSIS法的步骤包括去除绝对值、标准化、权重的确定、相关系数的确定和多目标TOPSIS方法的引入。

这些改进可
以帮助我们更准确地进行决策分析，并避免一些传统方法的不足之处。

同时，我们也需要不断研究与改进，以适应不断变化的决策环境。

topsis模型优缺点及改进

topsis模型优缺点及改进（实用版）目录一、引言二、TOPSIS 模型的基本原理三、TOPSIS 模型的优点四、TOPSIS 模型的缺点五、熵权法对 TOPSIS 模型的改进六、总结正文一、引言TOPSIS（Technique for Ordering Preference by Similarity to Ideal Solution，优劣解距离法）是一种基于熵权法的多准则决策方法，用于评估不同方案的优劣。

本文将探讨 TOPSIS 模型的优缺点，以及如何通过熵权法对 TOPSIS 模型进行改进。

二、TOPSIS 模型的基本原理TOPSIS 模型通过计算评价对象与最优解、最劣解的距离，从而评估其优劣。

最优解是所有评价指标都达到最优值的方案，最劣解则是所有评价指标都达到最差值的方案。

TOPSIS 方法特别适用于具有多组评价对象的情况，通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序。

三、TOPSIS 模型的优点1.TOPSIS 模型可以处理多准则决策问题，适用于多个评价指标的评估。

2.TOPSIS 模型具有较强的实用性，可以应用于各种领域的优劣评估。

3.TOPSIS 模型考虑了评价对象与最优解、最劣解的距离，从而能够较为准确地评估优劣。

四、TOPSIS 模型的缺点1.TOPSIS 模型默认每个指标的权重相同，这可能导致评估结果的不准确。

2.TOPSIS 模型计算复杂度较高，对大规模问题处理起来较为困难。

五、熵权法对 TOPSIS 模型的改进为了解决 TOPSIS 模型的缺点，可以采用熵权法对 TOPSIS 模型进行改进。

熵权法是根据指标的重要性进行权重分配，从而提高评估的准确性。

具体步骤如下：1.对每个评价指标进行标准化处理，使得各个指标的分布相近。

2.计算各个指标的熵值，熵值越大，说明该指标的重要性越高。

3.根据熵值分配权重，对各个指标进行加权处理。

4.采用加权 TOPSIS 方法进行评估，得到最终的优劣排序结果。

基于熵权的改进的TOPSIS模型研究

基于熵权的改进的TOPSIS模型研究摘要关于科技期刊的评价指标和评价方法的研究是近年来学术界的热门话题，本文给出一种基于熵权的改进的TOPSIS模型，用于处理多指标多目标的期刊评价问题。

首先分析了常用的一些评价指标并选出4个最能综合体现期刊影响的指标系，然后引进熵权确定每个指标的权值，再用TOPSIS方法对处理得到理想结果的排序，从而实现对期刊的评价。

本文使用该模型对2009年西安交通大学校园网公布的前200期刊进行重新排名并与原来的排名进行比较，用于验证出该模型的有效性和实用性。

关键词期刊评价指标；多指标多目标决策；熵权值；TOPSIS0 引言科技期刊由于其专业属性、读者人群等方面的互异性，很难直用统一的标准给出其评价指标，因此通常仅从不同角度对期刊的影响进行分析，建立单方面的期刊评价指标。

这种仅仅从单方面评价一个期刊的影响是不够全面的。

但若从多方面角度评价科技期刊，往往会出现各指标相互矛盾的情况，故需要寻找一个可行的、综合的科技期刊评价指标。

目前期刊综合评价方法有：主成分分析、灰色关联、TOPSIS等方法。

本文给出一种基于熵权的改进的TOPSIS模型对期刊进行综合评价，即通过熵权法确定各指标的权重，然后通过多目标多指标研究常用的TOPSIS法评定出该期刊的综合指标。

1 改进的TOPSIS方法1.1常见的期刊评价指标通过观察数据大体得到影响期刊综合指标的因素有7种，分别是：1）期刊的半衰期；2）期刊论文总数；3）期刊影响力；4）期刊的特征因子；5）期刊的年总引文数（年指标）；6）年期刊被引用高峰度IF（即前2年）；7）5年期刊被引用高峰度IF5（即前5年）。

1.2指标体系影响因素筛选这些在指标从不同的角度给出科技期刊的评价，但是为了综合分析期刊的综合影响，本文在数据分析的基础上进一步筛选了一些对期刊影响较大的指标。

具体分析如下：1）半衰期的忽略：通过对交大JCR数据库数据分析可知当期刊的排名在10名之内时其半衰期是一固定值，而当期刊的排名在10名之外时，其半衰期则是一区间，不是一固定值，为了简化模型忽略该因素的存在；2）2年期刊被引用高峰度：根据数据分别求出2年期刊被引用高峰度IF与5年期刊被引用高峰度IF5的均值Me，方差s，中位数m，离散度Cv进行对比。

基于结构熵权法和改进TOPSIS法的可持续供应链绩效评价模型与算法

基于结构熵权法和改进TOPSIS法的可持续供应链绩效评价模型与算法[摘要]由于生态中国战略的提出，可持续供应链管理成了国内新兴的热点研究课题。

它强调经济、环境和社会三方面绩效的协调发展，注重经济效益、自然环境和社会责任的协调，反映了可持续发展的时代主题。

本文引入可持续供应链管理的概念，建立了基于生存能力、发展能力、适应自然环境和适应社会环境四方面的可持续供应链绩效评价参考体系。

创造性地综合结构熵权法和变异系数法算出指标综合权重，运用改进的TOPSIS法排出优劣顺序，算出优异度。

最后运用该模型对苏宁电器和国美电器的可持续供应链绩效做了评价，同时验证了该评价模型的可行性和准确性。

本文的研究可以为可持续供应链绩效研究者的研究和管理者的决策提供参考依据。

[关键词]可持续供应链；绩效评价；结构熵权；变异系数法；改进TOPSIS 法1 引言在国外，可持续供应链作为一个热点出现，得到可持续性发展和供应链管理领域研究者越来越多的关注。

Seuring and Muller等[1]把可持续供应链管理定义成企业通过对供应链中的物流、信息流、商流的管理和节点企业间的互助协作，来实现经济、环境和社会三个方面绩效的可持续性发展。

Krajnc等[2] 设计了一个可持续发展模型，通过经济、社会和环保方面的可持续性来反映公司的绩效。

Singh 等[3]介绍了可持续性并且运用层次分析法创立了一个概念性的评价模型来评价公司可持续性绩效的影响。

Ding[4]使用了4种可持续发展决定因素来建立可持续指数。

Melissa等[5]认为公司的潜在竞争优势可以通过可持续供应链来获得并描述了潜在方法的使用。

在可持续方面，Lamming、Preuss[6]提出了环境、社会和道德问题的演进。

Darnall等[7]对供应链环境管理的合作化产生的影响做了相关的研究。

到目前为止，国外研究者，对可持续供应链做了大量基于案例的研究和实证分析，得出了可持续供应链管理对国民经济的可持续发展产生了巨大的影响的结论，但是对可持续供应链的绩效评价目前还没有较系统的研究。

基于改进的TOPSIS法城乡差异度研究

影响，希望能为以后的研究提供一定的借
鉴意义。
一
城乡居民的文Ｘ城乡居民人均教育支出差异系数化素质差异Ｘ城乡居民受教育程度差异
城乡统筹发城乡基础设施Ｘ。城乡信息化差异系数展社会水平差异差异
（８３％）４．８
３０．４２．４９３
体指标层。（１表）
统筹城乡发展是推进城乡一体化，打
体制的必然趋势，也是构建社会主义和谐
社会，推进社会主义新农村建设的一项重要内容。十六大 ’ 从“ ’ 建设小康社会和全面
表１城乡发展差异度指标体系
总目标子系统目标基本指标城乡统筹发原指标权重（）％
ｆｌｉ当ａ≤ｂ时ａｂ／；；
【１
当ａ＞：：ｂ时
式中，表城乡之间ｉ标的发展Ｘ代表农村的ｉ标值，；表城ａ代指ｂ代破城乡二元结构，完善社会主义市场经济建必须充分考虑相关资料数据的可获得市的ｉ指标值，／；或者ｂａ代表城乡之ａｂ（，）－￣／
ｌＩ
基于改进的ＴＰＩ法城乡差异度研究ＯＳＳ
口文／郭效法
提要
客准使本文在前人研究成果的基础差距的计算以求真实、观、确地反映性及便捷程度，所有数据具有方便可靠
的数据来源，于难以获取的用相关的指对上，立包含城乡经济差异、建居民差异、社城乡发展中的差异性。２系统性原则。乡统筹发展中城乡标代替或者尽量舍弃。、城会发展差异三个子系统的指标体系，用采

对topsis法用于综合评价的改进

对Topsis法用于综合评价的改进1. 引言在实际决策过程中，综合评价是一种常用的方法，用于对不同方案或对象进行全面、客观的比较。

Topsis法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种常见的综合评价方法，用于选择最佳方案或对象。

然而，由于Topsis法在实际应用中存在一些问题，因此需要对其进行改进，以提高其评价效果和可靠性。

2. Topsis法概述Topsis法是一种基于距离的综合评价方法，其主要步骤包括：1.确定评价指标：首先确定用于评价的指标，这些指标可以是定量的或定性的。

2.归一化：将各指标的取值范围归一化到0-1之间，以消除指标之间的量纲和偏差。

3.确定权重：根据重要性确定每个指标的权重，可以使用主观或客观的方法确定权重。

4.构建决策矩阵：将评价对象的评价指标值排列成矩阵的形式。

5.确定理想解和负理想解：根据各指标的性质确定理想解和负理想解。

6.计算距离：计算各评价对象到理想解和负理想解的距离。

7.确定综合评价结果：根据距离值确定各评价对象的综合评价结果。

3. Topsis法存在的问题尽管Topsis法在实际应用中有一定的优势，但也存在以下几个问题：3.1 权重确定问题Topsis法中权重的确定是一个重要且关键的步骤，但现有的方法往往存在主观性和不确定性。

主观方法根据专家的经验和判断确定权重，但可能存在主观偏差；而客观方法往往需要大量的数据和计算，且对数据的要求较高。

因此，权重的确定是Topsis法中的一个难点。

3.2 归一化问题Topsis法中需要对评价指标进行归一化处理，以消除指标之间的量纲和偏差。

然而，现有的归一化方法往往只考虑了指标值的相对大小，而未考虑到指标值的分布情况。

这可能导致在评价过程中，对指标值分布的特点的考虑不足，从而影响综合评价结果的准确性。

3.3 距离度量问题Topsis法中通过计算评价对象到理想解和负理想解的距离，来确定综合评价结果。

基于模糊综合评价——改进TOPSIS模型在设备综合效益分析中的研究与评价

RESEARCH WORK引言医疗设备在临床的诊断、治疗、科研与教学中发挥着重要作用，由于用途不同，评价在用设备效益时，往往只重视经济和社会效益，忽视设备的科研、配置合理及技术状态指标数据。

急救与保障及科研类设备的经济效益通常较差，但社会、技术状态和科研效益较好；而治疗与诊断类设备经济效益通常较好，但技术状态与科研效益一般，甚至部分功能闲置。

为此，如何科学、合理、准确的评价和分析设备使用综合效益，是医学装备管理部门讨论的热点和难点问题之一，也是医院设备管理建设中的关键环节，针对不同用途设备建立一套综合评价分析方法势在必行[1]。

各项指标及权重的建立与分配是否合理、均衡分布、科学是评价在用设备综合效益分析的重要前提条件。

目前，评价指标权重的方法有德尔菲法、层次分析法[2]、模糊层次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process，FAHP）和优劣解距离法（Technique for Order Preference by Similarity to基于模糊综合评价——改进TOPSIS模型在设备综合效益分析中的研究与评价姜义兵1，陈光慧21. 马鞍山十七冶医院医学工程科，安徽马鞍山 243000；2. 广州暨南大学研究所学院，广东广州 510632[摘要] 目的通过对设备5个维度的模糊互补判断矩阵进行一致性检验和一致性改进，利用改进的加权优劣解距离法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS）得到影响设备综合效益的各个指标权重，对在用设备综合效益应用效果进行评价分析。

方法利用模糊综合评价——改进TOPSIS分析，对影响设备综合效益指标权重进行科学、合理分配。

结果影响设备技术状态、经济效益、社会效益、配置合理和科研效益的5个维度13项指标权重分别为W1=（C1=0.077，C2=0.077，C3=0.046，C4=0.031）T，W2=（C5=0.103，C6=0.103，C7=0.075）T，W3=（C8=0.052，C9=0.078）T，W4=（C10=0.056，C11=0.024）T和W5=（C12=0.14，C13=0.14）T。

topsis模型优缺点及改进

topsis模型优缺点及改进一、Topsis模型简介Topsis（Top-Sis）模型是一种多属性评价方法，起源于20世纪70年代。

它是一种综合评价方法，可以对多个评价对象进行排序，找出最优的方案。

Topsis模型在我国得到了广泛的应用，尤其在工程项目、企业评价和管理等领域。

二、Topsis模型优点1.综合性强：Topsis模型可以对多个评价对象进行综合评价，充分考虑了各个评价指标的重要性，从而具有较强的综合性。

2.客观公正：Topsis模型采用客观数据进行评价，避免了主观因素的影响，使得评价结果更加公正、客观。

3.分辨率高：Topsis模型可以对评价对象进行精确排序，找出最优的方案，具有较高的分辨率。

4.易于理解：Topsis模型的评价结果以排序形式呈现，易于理解和接受。

三、Topsis模型缺点1.数据要求高：Topsis模型要求评价数据具有正态分布特征，这在实际应用中难以满足，从而限制了其应用范围。

2.计算复杂度较大：Topsis模型涉及矩阵运算和排序，计算过程较为复杂，对计算机计算能力有一定要求。

3.抗干扰能力差：Topsis模型容易受到异常数据的影响，抗干扰能力较差。

四、Topsis模型改进方法1.降低数据要求：可以采用数据预处理方法，如标准化、归一化等，降低对数据分布的要求。

2.简化计算过程：可以采用更为简化的算法，如快速排序、插入排序等，降低计算复杂度。

3.提高抗干扰能力：通过引入权重、异常值检测等方法，提高Topsis模型的抗干扰能力。

五、改进后的Topsis模型应用实例以某企业供应商评价为例，改进后的Topsis模型可以对企业供应商的综合实力、价格、质量、服务等多方面进行评价，为企业选择最优的供应商提供决策依据。

六、总结Topsis模型作为一种多属性评价方法，在实际应用中具有较强的综合性、客观性和分辨率。

然而，它也存在一定的局限性，如数据要求高、计算复杂度较大、抗干扰能力差等。

物业管理企业顾客满意度测评研究—基于改进的TOPSIS法

提出了用顾客满意度（ｕｔｍｅａｉａｔｎｉｄｘｃｓｏｒｓｔｆｃｉｅ，ｓｏｎ简称为ＣＩ对物业管理公司进行测评的方法，Ｓ）通过
的理想解和负理想解，以是否靠近理想解和负理并想解两个基准作为评价各个方案的依据，使方案的综合效能这一模糊指标量转化为方案对理想解的相对贴近度这一精确指标，具有几何意义直观、算量运相对较小和信息失真少等优点［。２］
想解点，然后计算不同样本空间到参考点的距离来分析优选评价的方法。该方法通过构造多属性问题
人们对居住条件和生活品质要求的提高也对物业管
理服务质量提出了更高的要求。由于物业管理服务本质上是无形的，而业主对物业公司的选择最终取决于物业管理公司所提供的服务质量，因此，物业在管理公司的综合评比中，文区别于一般文献从财本务、利性等方面对物业管理公司进行测评的方法，盈
（汉大学经济与管理学院管理科学与工程系，汉４０７）武武３０２
摘要：分析Ｔｓｓ法的基本计算原理的基础上，出传统ＴＰＩ在０ＰＩ指０ｓＳ模型在计算相对贴近度方面存在的缺陷，出用“ 直距离” 替 “ 氏距离” 方法来避免方案点同时贴近正理想解和负理想解的问题。提垂代欧的

基于改进权值和TOPSIS质量评估方法

基于改进权值和TOPSIS质量评估方法孙希彤;刘秋生;王乐军【摘要】针对武器电子系统质量评估过程中客观性不强、实用度较差的问题,引入评估指标的区分度与重要度概念,提出基于DSmT改进权值的TOPSIS质量评估方法;首先,从主客观角度构建指标重要度和区分度作为广义信度赋值;然后采用DSmT (Dezert-Smarandache Theory)理论融合不同冲突证据源的广义信度赋值,消除证据源间的冲突,得到改进权值;接着构造基于改进权值的TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法隶属贴近度;最后,以某型感应装定器为例进行实验验证,结果表明,该方法确定的指标权重具有更高可信度,对系统的质量评估更加准确,符合装备实际情况,具有较好的工程应用价值.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2017(025)001【总页数】5页(P228-231,238)【关键词】改进权值;质量评估;隶属贴近度【作者】孙希彤;刘秋生;王乐军【作者单位】军械工程学院三系,石家庄050003;军械工程学院三系,石家庄050003;中国人民解放军66435部队,河北承德067000【正文语种】中文【中图分类】TP306武器电子系统质量评估是一个选择指标、划分权重、给出评判的过程。

现代质量评估中，指标权重确定一直是一个难以解决的问题，也是多决策领域专家关注与研究的重点。

比较常用的权重确定方法[1]有主成分分析法、灰色关联度分析法[2]、粗糙集理论分析法、聚类分析法、信息熵权法和层次分析法[3]。

不论何种方法，主要分为两大范畴。

一类是基于人因的主观权重确定，一类是基于源数据的客观权重确定。

诸如基于数据源信息熵的客观权重充分发挥了指标数据本身信息有效性，但缺乏人因指导。

采用引入专家评判的模糊综合评估或层次分析法来获取指标权重，受主观臆测影响，一旦评判失误，会出现极大偏差。

TOPSIS方法研究讲解

TOPSIS分析方法研究摘要本文主要介绍了TOPSIS分析方法理论及其主要思想，运用数学理论，对其算法进行了详细的分析，并指出原始方法存在的优缺点；在此基础上提出了一种改进的TOPSIS分析方法，给出具体求权重的方法，突出其客观公正性.本文还分析了TOPSIS方法逆序产生的原因及其改进的方法，突出其实用性，推广其应用范围.关键词TOPSIS法; 改进的TOPSIS; 权重；逆序TOPSIS ANALYSIS METHODABSTRACTThis paper describes a method of theory—TOPSIS, and its main idea. Using mathematical theory, its algorithm for a detailed analysis and noted the advantages and disadvantages of the original methods. On this base ,an improved TOPSIS method is given, and specific for weight, in order to highlight its objective impartiality. The paper also analyzes the causes of TOPSIS Reverse and its improved methods, highlight its practicality and the promotion of its use.Keywords TOPSIS method; Improved TOPSIS; weight; Reverse目录中文摘要 (Ⅰ)英文摘要 (Ⅱ)引言 (1)1 一般TOPSIS分析方法1.1 TOPSIS分析方法概念 (2)1.2 TOPSIS分析方法的一般解题步骤 (2)1.3 应用实例 (4)2 改进的TOPSIS法2.1 一般TOPSIS解法的缺点 (5)2.2 改进的TOPSIS法 (5) (5)2.2.2 指标权重的确定 (6)2.2.3 各方案优劣排序 (7)2.3 实例分析 (7)3. 关于TOPSIS法的逆序问题 (9)3.1 逆序产生的原因 (9)3.1.1 由于增加新的方案产生逆序 (9)3.1.2 由于指标权重改变原始数据结构产生逆序 (10)3.2 逆序消除的方法 (11)结论 (13)参考文献 (13)引言TOPSIS的全称是“逼近于理想值的排序方法”(Technique for Order Preference bv Similarity to Ideal Solution)，是Hwang和Yoon于1981年提出的一种适用于根据多项指标、对多个方案进行比较选择的分析方法.这种方法的中心思想在于首先确定各项指标的正理想值和负理想值，所谓正理想解是一设想的最好值(方案) ,它的各个属性值都达到各候选方案中最好的值,而负理想解是另一设想的最坏值(方案)，然后求出各个方案与理想值、负理想值之间的加权欧氏距离，由此得出各方案与最优方案的接近程度，作为评价方案优劣的标准.TOPSIS法是有限方案多目标决策的综合评价方法之一，它对原始数据进行同趋势和归一化的处理后，消除了不同指标量纲的影响，并能充分利用原始数据的信息，所以能充分反映各方案之间的差距、客观真实的反映实际情况，具有真实、直观、可靠的优点，而且其对样本资料无特殊要求，故应用日趋广泛.TOPSIS法较之单项指标相互分析法，能集中反映总体情况、能综合分析评价，具有普遍适用性.例如，其在评价卫生质量、计划免疫工作质量、医疗质量；评价专业课程的设置、顾客满意程度、软件项目风险评价、房地产投资选址；评价企业经济效益、城市间宏观经济效益、地区科技竞争力、各地区农村小康社会等方面都已得到广泛、系统的应用.尽管如此，该方法在评价各类不同问题过程中还存在着不同的问题，例如权重信息是事先给定，因此结果有一定主观性；另外此方法在应用中由于新增加方案而容易产生逆序问题等，需要对其进行更加具体深入的分析研究.1．一般TOPSIS 分析方法1．1 TOPSIS 分析方法概念TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)称为逼近于理想解的排序方法.它的基本思想是：对归一化后的原始数据矩阵，确定出理想中的最佳方案和最差方案，然后通过求出各被评方案与最佳方案和最差方案之间的距离，得出该方案与最佳方案的接近程度，并以此作为评价各被评对象优劣的依据.假设有m 个目标，每个目标都有n 个属性，则多属性决策问题的数学描述如式(1)所示：Z=max ／min{ij z | i=l ，2，…m ，j=l ，2，….n} (1)1．2 TOPSIS 分析方法的一般解题步骤○1．设有m 个目标(有限个目标)，n 个属性,专家对其中第i 个目标的第j 个属性的评估值为ij x ,则初始判断矩阵V 为：1112121222112n ni ijm mmn x x x x x x V x x x x x =(2)○2．由于各个指标的量纲可能不同，需要对决策矩阵进行归一化处理：'''11121'''21222''1'''12'nni ijmm mnx x x x x x V xxx x x =(3)其中'ijx =ij x …m; j=1,2…n. （4）○3．根据DELPHI 法获取专家群体对属性的信息权重矩阵B ，形成加权判断矩阵：'''111121'''221222'''1'''120000n nji ijnm m mnw x x x w x x x Z V B w x x w x x x ===1112121222112n ni ijm m mnf f f f f f f f f f f （5）○4．根据加权判断矩阵获取评估目标的正负理想解：正理想解：**'max(),min(),ijj ij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩1,2,...,j n = (6) 负理想解：*''m i n (),m a x (),ij jij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩1,2,...,jn = (7) 其中，*J 为效益型指标，'J 为成本型指标. ○5．计算各目标值与理想值之间的欧氏距离：*1,2,...,,iS j n == (8)',1,2,...,.iS j n == (9) ○6．计算各个目标的相对贴近度：*'*'/(),1,2,...,.i i i i C S S S i m =+= (10)○7．依照相对贴近度的大小对目标进行排序，形成决策依据.1.3应用实例某公司需要对其信息化建设方案进行评估，方案由4家信息咨询公司分别提供，记为方案一(S1)、方案二(S2)、方案三(S3)、方案四(S4). 每套方案的评估标准均包括以下6项内容：Pl(目标指标)、P2(经济成本)、P3(实施可行性)、P4(技术可行性)、P5(人力资源成本)、P6(抗风险能力).，四个方案作为4个目标，6个评价标准作为6个属性. 其中，P2和P5是成本型指标，其他为效益型指标. 这里每个目标所对应的属性值均由4名评估专家分别给出，表l 列出了去模糊化之后4位专家评估值的集结结果，并把它作为多属性决策的初始矩阵，每个属性在评估结果中所占的比重(W)根据德尔菲法获得，整个决策方法的处理步骤如下所述：表1 专家评估值结果表○1．初始条件：根据表l 的专家决策结果生成初始判断矩阵V 利用德尔菲法则，生成集结后的群体偏好矩阵：T (2.3,5.1,4.0,6.5,4.8,3.2)B .○2．正、负理想解如下： ○3．结果(计算贴近度)：*i C = （0.6621，0.4666，0.6106，0.5851），依据*i C 从小到大的顺序对决策方案进行排序可知2C 〈4C 〈3C 〈1C ，表明方案一更优.结果分析: 根据方案的排序结果，可以看出, 技术可行性占方案的比重最大，经济成本次之，他们对整个评估结果的影响也最大.2.改进的TOPSIS 法2.1 一般TOPSIS 解法的缺点从TOPSIS 法的排序决策步骤可知，TOPSIS 法存在如下的缺点：① 用(4)式求规范决策矩阵时比较复杂，不易求出正理想解和负理想解；②权重j ω (j=l ，2，… ，n)是事先确定的，其值通常是主观值，因而具有一定的随意性；③当方案i z ，j z 关于*f 和'f 的连线对称时，由于*i f =*j f ，'i f ='j f ，因而无法比较i z 、j z 的优劣. 文献[10]提出了一种改进的TOPSIS 法，既保留了TOPSIS 法的优点，同时又克服了TOPSIS 法存在的三个缺点.2.2 改进的TOPSIS 法此处举一工程招标的例子来说明改进的TOPSIS 法的求解步骤. 一般来说，对承包单位的选择需要从招标单位的利益出发，考虑的因素包括投标单位的工程报价、工程工期等等，由于评标方案有多指标性特点，各方案指标的优劣程度可能会不统一. 除此之外，在这类评标过程中，对客观、公正性要求较高，因此，我们运用改进的理想解法对各个承包单位进行优选.设经过资格初审后的投标单位有m 家，评标采用的指标有n 个，设第i 家投标单位的第j 个指标值为ij x ，构成一个m 行n 列的评价矩阵：A=n m ij x ⨯)(. 显然ij x 是从各投标单位在投标或资格初审时提供的资料中获取的. 求解步骤：○1．求矩阵进行规范化，将其统一为效益型指标，得到标准化矩阵()ij m n R r ⨯=对于效益型指标min max min max min max min ()/(),1.ij j j j j j ij j j x x x x x x r x x --≠⎧=⎨=⎩(1)对于成本型指标max max min max min max min ()/(),1.j ij j j j j ij j j x x x x x x r x x --≠⎧=⎨=⎩(2)②. 确定标准化矩阵的理想解：*11max ,min ,ij i m j ij i mr j J r r j J +≤≤-≤≤⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩ ， 1,2,...j n = . （3）其中J +为效益型指标集，J -为成本型指标集，*j r 表示第j 个指标的理想值.显然，对于矩阵R ，因为都统一为效益型指标了，故理想解*j R =(1，1，…，1)，负理想解j R -=(0，0，…，0). 2.2.2 指标权重的确定从上面的分析中可知，应用改进理想解法进行评价必须先确定各指标的权重. 确定指标权重通常有两类方法：一类是主观方法，如专家打分法、层次分析法、经验判断法等；另一类是客观方法，如熵权计算法、主成分分析法等. 因评标过程中，指标的权重对被评价对象的最后得分影响很大，要做到评标尽可能客观，所以采用客观计算法来计算指标的权重比较合适. 即根据决策矩阵的数值信息建立目标规划优化评标模型，通过一定的高等数学求解方法来计算权重.求解步骤：设有指标1G ,2G ,…，n G ，对应的权重分别为1w ,2w ,…，n w , 各方案正理想解和负理想解的加权距离平方和为12()(,,....)i i n f w f w w w ==22211(1)nnj ij j j j w r w ==-+∑∑2ij r (4)在距离意义下，()i f w 越小越好，由此建立如下的多目标规划模型12min ()((),(),.....())m f w f w f w f w = ， (5)其中 11nj j ω==∑，0,1,2,...,j j n ω≥=.由于()0,1,2,....,,i f w i m ≥=上述多目标规划可以化为单目标规划1min ()()mi j f w f w ==∑， (6)其中 11nj j ω==∑，0,1,2,...,j j n ω≥=.构造拉格朗日函数222111(,)((1))(1)mnnjij ijj i j j F w w r r w λλ====-+--∑∑∑. (7)令 22112((1))010mj ij ij j i nj j F w r r w F w λλ==∂=-+-=∂∂=-=∂⎧∑⎪⎨∑⎪⎩（8）解之得 1/,nj j j j w μμ==∑ . （9）其中 2211/((1))mj ij ij i r r μ==-+∑. （10）2.2.3 各方案优劣排序根据（4）式可求出各方案()i f w 的值，将其由大到小排序，即可得优劣顺序.2.3 实例分析某公司拟向国内外招标，现有数家单位投标，经资格预选后，有4家单位达到条件标准，可参与最后的竞标，其具体资料如下表所示表2 4家单位竞标资料○1．由上述各指标，显然在评标中优良工程率、施工经验率、合同完成率是作为效益指标处理；其他作为成本型指标处理. 这些指标构成决策矩阵 46()(1,2,3,4;1,2,...,6)ij X x i j ⨯===，按改进理想解的步骤，首先由（1）（2）式对ij x 进行标准化处理得标准化矩阵46()ij Y y ⨯= ，计算结果见表3.表3 ij x 经标准化处理后得标准化矩阵Y○2．根据标准化矩阵y ，用本文给出求权重的方法，即由式(9)可求得各指标的权重分别为j W = ( 0.1905, 0.1548,0.1548, 0.1905, 0.1548,0.1548)T .○3．利用改进理想解法，求得()if ω的值并排序.由(4)式得： ()i f ω=(0.024，0.0525，0.1128，0.1206)1234()()()()f f f f ωωωω<<<，因此，方案优劣排序为：甲>乙>丙>丁.从上述结果可知，改进理想解法的评标结果同文献[8]中的线性规划优化模型评标结果相吻合. 这表明，将改进理想解法应用于工程评标是合理有效的，且在技术操作上显得更简便、易行.3.关于TOPSIS 法的逆序问题3.1 逆序产生的原因3.1.1 由于增加新的方案产生逆序下面，举一个简单的例子来说明使用传统的TOPSIS 法很容易产生逆序情况.假设多指标问题仅有两个指标(即n=2)，且两指标权重相等，则每一个方案都可以用点12(,)i i i A x x 表示. 设有4个可行方案，分别为1A (1，2)，2A (2，2)，3A (1.9，2.2)，4A (2，3).根据TOPSIS 法计算步骤，首先将原始数据标准化处理，有1A (0.2817，0.4280)， 2A (0.5634，0.4280)， 3A (0.5352，0.4708)， 4A (0.5634，0.6420)，可求得负理想解 A -=(0.2817，0.4280)，正理想解 *A =(0.5634，0.6420)，点2A 距负理想解的距离 2A S -=0.2817，距理想解的距离 2*A S =0.2140，所以点2A 的相对贴近度2222**A A A A S C S S --=+=0.5682 .计算点3A 距负理想解的距离3A S -=0.2571,距理想解的距离3*A S =0.1735, 点3A 的相对贴近度3333*0.5971A A n A A S C S S --==+.可得4个方案的优劣排序为：4A >3A >2A >1A .设现又增加了一个方案 5A (5，2).，则将原始数据标准化后有1A (0.1631，0.3934)，2A (0.3261，0.3934)，3A (0.3098，0.4328)，4A (0.3261，0.5902)，5A (0.8153，0.3934)，由此知负理想解 -A =(0.1631，0.3934)，理想解 *A =(0.8153，0.3934)，点2A 距负理想解的距离为 -2A S =0.1630，距理想解的距离为 *2A S =0.5273，点2A 的相对贴近度为 2*A C =0.2361；点3A 距负理想解的距离为 3A S -=0.1510，距理想解的距离为 *3A S =0.5294，点3A 的相对贴近度为 *3A C =0.221．同理可计算出点4A 和5A 的相对贴近度分别为 *4A C =0.3431，*5A C =0.7682．这样5个方案的优劣排序为54231A A A A A >>>>, 比较以上两个排序结果可以发现，当只有4个方案时，3A 优于2A ，而增加了一个方案，其他方案均无变化时，2A 优于3A ，出现了逆序.产生逆序的根本原因是因为增加新的决策方案后，决策问题的理想解和负理想解发生了变化，从而引起评价标准的变化，这样就会产生方案优劣顺序的变化.3.1.2 由于指标权重改变原始数据结构而产生逆序当给出各指标权重W=T n ).....21ωωω，，（时，传统的TOPSIS 法是将其直接加权于标准化后的数据.设4个可行方案分别为1A (1，2)，2A (2，2)，3A (1.9，2.1)，4A (2，3). 若不考虑指标的权重，则经过计算可求得4个方案的优劣顺序为4A 〉3A 〉2A 〉1A .现设给出的指标权重为(0.6，0.4)，则标准化后的数据经指标加权后为：1A (0.1690，0.1729)2A (0.3380，0.1729)3A (0.3211，0.1815)4A (0.3380，0.2594),由此知负理想解 1A =(0.1690，0.1729)，理想解 4A =(0.3380，0.2594)，点2A 距负理想解的距离 -2A S =0.169，距理想解的距离 *2A S =0.0865，点A2的相对贴近度 *2A C =0.6614；点3A 距负理想解的距离 -3A S =0.1523，距理想解的距离 *3A S =0.0797，点3A 的相对贴近度 *3A C =0.6565．则4个方案的优劣顺序为 4A >2A >3A >1A与前排序结果相比可以看出，由于在原始数据上人为地乘上权系数，从而改变了原决策数据间的关系结构，从而使排序结果产生逆序．传统TOPSIS 法在计算中直接将指标权重作用于原始数据，这样做不仅会改变原决策数据间的关系结构，而且也不符合权重使用的原意．3.2 逆序消除的方法根据前面模型，传统TOPSIS 法的理想解和负理想解分别为理想解 **'max(),min(),ij jij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩ 1,2,..j n = （1）负理想解 *''min(),max(),ij j ij f j J f f j J ⎧∈⎪=⎨∈⎪⎩1,2,...,.j n = （2）由此可以看出，这样定义的理想解和负理想解与决策方案是紧密相连的，因此是相对的. 如果能够定义一种绝对理想解和负理想解(即在决策的有效区域内，任何决策方案都不会比绝对理想解更好，也不会比绝对负理想解差)，则可以证明，这样使用TOPSIS 方法就不会出现逆序的现象.基于这一思想，提出一种改进的TOPSIS 法-RTOPSIS [2]法. RTOPSIS 法的计算步骤为： ①．用向量归一化法对决策矩阵作标准化处理，得到标准化矩阵：y= n m ij y ⨯)( (3)其中，∑==mi ij ij ij x x y 12/ ，i=1，2…m;j=1,2…n.②．确定绝对理想解和负理想解：绝对理想解和负理想解可以由决策者自己根据对决策问题的了解设定，也可由有关专家根据经验确定.设 ),...,(**2*1*n V V V V =, ），，（----=n V V V V ...21.③．计算各决策方案距绝对理想解和负理想解的距离：*i S = , i=1,2,…,m .(4) i S -=, i=1,2,…,m . (5)④．计算相对贴近**i ii i S C S S --=+ , i=1,2,…,m. ⑤．按照相对贴近度的大小对决策方案进行排序.由(2)、(3) 式可见，使用绝对理想解和负理想解，由于*i S 和j S -值不发生任何变化，无论再增加或减少决策方案，相对贴近度没有任何变化，因此不会出现逆序的问题.使用RTOPSIS 法的关键是要确定合理的绝对理想解和负理想解，这点在实践中并不难做到. 特别是在对原始数据进行标准化处理后，决策数据均转化为[0，1]之间的值，故绝对理想解可以设定为向量11(1,1...,1)T n ⨯=；绝对负理想解可以设定为向量10(0,0...,0)T n ⨯=，更加便于计算.结论：TOPSIS 法是系统工程中用于综合评价的一种方法,近几年已开始用于经济和卫生领域. 该法对原始数据进行同趋势和归一化处理,不仅消除了不同指标量纲的影响,又能充分利用原始数据信息,可以定量评价不同单元的优劣程度、结果客观、准确.本文讨论了一般TOPSIS 法的缺点及其改进，并讨论了该法逆序问题产生的原因及改进的方法.应用TOPSIS 法进行综合评价,对数据分布、样本含量指标多少均无严格限制,既适用于小样本资料,也适用于多评价单元、多指标的大系统资料,既可用于横向(多单位之间) 对比,也可用于纵向(不同年度) 分析,应用灵活,数学计算比较简单,结果量化客观,因此认为该法在经济领域工作质量、经济效益等的综合评价中有一定的实用价值.参考文献[1]. 乔永辉. 一种基于TOPSIS 的多属性决策方法研究.企业技术开发，2006,25（9）：89-91[2]. 陈伟. 关于TOPSIS 法应用中的逆序问题及消除的方法. 运筹与管理，2005,14（3）：39-43[3]. 李东坡，孙文生.各地区农村建设全面小康社会的TOPSIS 分析. 数理统计与管理，2006,25（4）：414-418[4]. 鞠丽荣,何滨,杜娟,常淑华. 应用TOPSIS 法对校外教学点进行综合评价分析. 西北医学教育，2004,12（6）：497-499[5]. 潘庆仲. 主成分分析及与TOPSIS 法用于医院候诊室卫生评价的对比分析. 数理医药学杂志，1999,12（2）：174-177[6]. 余雁，梁墚. 多指标决策TOPSIS 方法的进一步探讨. 系统工程. 2003,21（2）：98-101[7]. 马菊红. 应用TOPSIS 法综合评价工业经济效益. 统计与信息论坛,2005,20(3):61-63[8]. 陈红艳. 改进理想解法及其在工程评标中的应用. 系统工程理论方法应用，2004,13（5）：471-473[9]. 赵静,王婷,牛东晓.用于评价的改进熵权TOPSIS 法. 北电力大学报，2004,31（3）：68-70[10]. 尤天慧，樊治平.区间数多指标决策的一种TO PSI S 方法. 东北大学学报，2002,23（9）：840-842。

topsis模型优缺点及改进

topsis模型优缺点及改进摘要：一、Topsis模型简介二、Topsis模型优点1.综合评价性能好2.客观性强3.易于理解和操作三、Topsis模型缺点1.对数据分布要求较高2.计算复杂度较大3.评价结果可能存在偏差四、Topsis模型改进方法1.优化算法2.调整权重策略3.结合其他评价模型五、改进Topsis模型在实际应用中的案例分析六、总结与展望正文：一、Topsis模型简介Topsis（Top-Sis）模型是一种综合评价方法，由Hwang和Yoon于1981年提出。

该模型是一种排序方法，其基本思想是寻找距离理想解最近且距离负理想解最远的解，从而对各方案进行排序。

Topsis模型在众多领域得到了广泛应用，如工程、经济、环境等。

二、Topsis模型优点1.综合评价性能好：Topsis模型可以对多指标进行综合评价，充分考虑各项指标的重要性，具有较强的实用性。

2.客观性强：Topsis模型基于客观数据，避免主观因素对评价结果的影响，使评价结果更加公正、合理。

3.易于理解和操作：Topsis模型的计算过程较为简单，评价结果直观，易于被理解和接受。

三、Topsis模型缺点1.对数据分布要求较高：Topsis模型适用于正态分布或接近正态分布的数据，对于非正态分布的数据，评价结果可能存在偏差。

2.计算复杂度较大：Topsis模型在进行多指标综合评价时，计算量较大，对计算机硬件和软件要求较高。

3.评价结果可能存在偏差：由于Topsis模型采用欧氏距离作为评价标准，当数据存在较大离散程度时，评价结果可能受到较大影响。

四、Topsis模型改进方法1.优化算法：针对Topsis模型计算复杂度较大的问题，可以通过优化算法、采用高性能计算工具等方式提高计算效率。

2.调整权重策略：针对Topsis模型对数据分布的敏感性问题，可以通过调整权重策略，降低数据分布对评价结果的影响。

例如，采用熵权法、专家评价法等确定权重。

3.结合其他评价模型：可以将Topsis模型与其他评价模型（如模糊综合评价、灰色关联分析等）相结合，以提高评价的准确性和稳定性。

联系度改进TOPSIS法的中部六省区域创新能力研究

收稿日期：２０１卜ｌ１ —０５
系，因此具有一定的理论价值和现实意义。
１区域创新能力评价指标体系
１．１初始指标体系的构建
本文根据《中国区域创新能力报告》中的评价指标体系，遵循区域创新能力评价指标设计的科学性、系统性、可操作性和适用性等原则，初
课题之一。
新能力内涵的基础上，结合权威性的《中国区域创新能力报告》中对区域创新能力的定义，从系统的角度给出定义：区域创新能力是各创新主体（企业、政府、科研机构和高校等）的知识创造能力、企业技术创新能力、知识获取能力、创新经济绩效和技术创新环境组成的综合性系统。因此，对区域创新能力的评价需要遵循系统分析的思想，而基于联系度改进的ＴＯＰＳＩＳ法正好体现了系统分
ＴＯＰＳＩＳ法对中部６省在２ＯＯ６— ２０１０年的区域创新能力进行动态综合评价，得出结论：中部６省的区域创新
能力分为３级，湖北为第１级，湖南、河南为第２级、安徽、山西、江西为第３级；各个省份为提高区域
创新能力亟待改善的指标有差异。此研究动态分析了中部６省在 “ 十一五”规划期间的区域创新能力状况
成分分析法【引、灰色关联分析法【、因素分析和聚类分析相结合的方法【６Ｊ、粗糙集及ＢＰ神经网络法［】等。国内外对区域创新能力的研究的主要有两个方面的不足：（１）对区域创新能力内涵的理解有偏差。（２）区域创新能力的评价方法只是简单运
基金项目：国家自然科学基金资助项目 “ 区域科技型人才聚集效应与区域科技创新能力互动机理研究” ｌ项目编号：７０９７３０８６）

基于改进TOPSIS法的PPP项目风险初步分担研究

基于改进TOPSIS法的PPP项目风险初步分担研究【摘要】本研究基于改进TOPSIS法探讨了PPP项目风险初步分担策略，旨在提高PPP项目风险管理效率。

首先分析了PPP项目风险特点，随后介绍了TOPSIS法及其在风险评估中的应用。

接着提出了基于改进TOPSIS法的PPP项目风险初步分担模型，并通过实例分析验证了模型的有效性。

研究认为改进TOPSIS法能够有效识别和排序PPP项目各方的风险承担能力，为风险分担提供科学依据。

总结了研究结论并展望未来研究方向，强调了本研究对PPP项目风险管理的重要贡献。

本研究为PPP项目风险管理提供了新思路和方法，对促进PPP项目的可持续发展具有重要意义。

【关键词】PPP项目、风险分析、TOPSIS法、改进、风险分担、模型建立、案例分析、研究结论、展望、贡献。

1. 引言1.1 研究背景PPP项目是一种公共私营合作模式，已经在全球范围内得到广泛应用。

由于PPP项目的复杂性和高风险性质，项目参与方往往面临风险识别、评估和分担的挑战。

研究如何有效分担PPP项目风险并提升项目成功率具有重要意义。

当前，国内外已有许多学者对PPP项目风险进行了研究，提出了不同的风险识别和评估方法。

现有方法仍存在一些不足之处，如对风险权重的确定不够科学、模型建立不够完善等。

有必要深入研究如何进一步完善PPP项目风险分析方法，提高风险评估的准确性和可靠性。

在这样的背景下，本研究旨在基于改进TOPSIS法，探讨在PPP项目中实现风险的初步分担。

通过引入改进TOPSIS法，结合实际案例分析，建立较为科学的PPP项目风险分担模型，为项目参与方提供可行的风险分担方案，从而提高PPP项目的成功率和风险控制能力。

通过本研究，可以为PPP项目管理实践提供新的思路和方法，对我国PPP 项目的可持续发展具有重要的指导意义。

1.2 研究意义PPP项目是一种新型的合作模式，在促进经济发展和提高社会福利方面具有重要意义。

随着PPP项目数量不断增加，项目风险管理变得尤为重要。

基于TOPSIS的我国城镇化与地质灾害耦合协调度分析

基于TOPSIS的我国城镇化与地质灾害耦合协调度分析韩笑;张楠【摘要】With the development of urbanization,human engineering activities trigger a series of geo-hazards,which cause a huge casualties and economic lose.This paper constructs the urbanization and the geo-hazards index system,using the TOPSIS method to analyze the coupling relationship between urbanization and geohazards based on data during 2003-2013.The study find that the coordinated relationship between urbanization and geo-hazards in China gradually improved during 2000-2013.The prevention and control of geo-hazards has achieved good results in China.%随着城镇化的不断发展,人类工程活动引发了一系列地质灾害,每年造成的人员伤亡和经济损失不容忽视.文章构建了城镇化与地质灾害系统指标体系,运用熵权-TOPSIS方法,利用耦合协调度公式对我国2000-2013年的城镇化-地质灾害数据进行分析,研究城镇化与地质灾害的耦合协调关系.研究发现,2003-2013年我国城镇化与地质灾害的协调发展状态逐渐改善,我国地质灾害防治工作取得了良好的成效.【期刊名称】《水文地质工程地质》【年(卷),期】2017(044)002【总页数】5页(P167-171)【关键词】TOPSIS;城镇化;地质灾害;耦合协调度【作者】韩笑;张楠【作者单位】中国地质环境监测院,北京 100081;中国地质环境监测院,北京100081【正文语种】中文【中图分类】P642.2随着城镇化的不断发展，地质灾害每年造成的人员伤亡和经济损失不容忽视。

基于改进AHP-TOPSIS的村镇太阳能+生物质能联合供暖综合评价

基于改进AHP-TOPSIS的村镇太阳能+生物质能联合供暖综
合评价
杨雨莹;任晓芬;张景;薛道荣;韩成明;杨胜东
【期刊名称】《太阳能学报》
【年(卷),期】2024(45)2
【摘要】构建基于改进层次分析法(AHP)-逼近理想解排序法(TOPSIS)的村镇太阳能+生物质能联合供暖综合评价模型,过程包括建立基于能源效益、经济效益、环境效益、室内环境4个准则的评价指标体系,改进AHP确定指标权重,TOPSIS综合评级。

将模型应用于案例,得出案例综合评价等级。

结果表明:该评价模型可通过理论计算客观地得到评级,增强了评价的科学性,案例4个准则评级依次为优秀、良好、优秀、良好,综合评价等级为良好。

【总页数】9页(P342-350)
【作者】杨雨莹;任晓芬;张景;薛道荣;韩成明;杨胜东
【作者单位】河北工程大学能源与环境工程学院;石家庄铁道大学机械工程学院;中国建筑科学研究院有限公司;北京道荣新兴能源有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TU83
【相关文献】
1.生物质能-太阳能联合供暖系统在北方农村的应用研究
2.太阳能-生物质能联合供暖系统研究
3.太阳能联合生物质能供暖系统的优化研究
4.太阳能-生物质能-谷电蓄热联合供暖系统研究
5.太阳能联合生物质能供暖系统热性能和能源特性的分析
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基于熵权法改进的TOPSIS数字乡村振兴绩效评价模型的构建——以广东省为例

基于熵权法改进的TOPSIS数字乡村振兴绩效评价模型的构
建——以广东省为例
赵晓君;杨军伟;杜玟狄;赖明熙;林旭函
【期刊名称】《中文科技期刊数据库（文摘版）社会科学》
【年(卷),期】2024()6
【摘要】进入21世纪以来,国家的综合实力不断增强,乡村的发展和建设也呈现向好的趋势。

随着信息技术的普及,目前有部分农村已经开始转型数字乡村的发展道路,但关于数字乡村的研究较少,针对数字乡村的发展和存在的不足,本文在了解广东省乡村建设状况的基础上构建数字乡村振兴绩效评估体系,从“数字化水平”和“乡村振兴程度”两个层次构建了“数字基础设施“、“农业数字化”、”农业数字产业化“、”产业兴旺“等七个一级指标和27个二级指标,并根据该体系进行计算,从而提出相应的对策。

【总页数】5页(P0059-0063)
【作者】赵晓君;杨军伟;杜玟狄;赖明熙;林旭函
【作者单位】北京理工大学珠海学院
【正文语种】中文
【中图分类】F329.9
【相关文献】
1.基于结构熵权法和改进TOPSIS法的可持续供应链绩效评价模型与算法
2.乡村振兴背景下农村产业发展水平研究——基于熵权法-TOPSIS综合评价模型
3.白酒企
业绩效评价指标体系构建与评价方法——基于BSC和熵权的改进TOPSIS模型4.基于熵权TOPSIS法的数字乡村测度模型研究
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