多属性综合评价

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熵权topsis法的用法

熵权topsis法的用法

熵权topsis法的用法熵权TOPSIS法(Entropy Weight-TOPSIS)是一种多属性决策方法,旨在处理包含多个属性和多个决策对象的问题。

该方法基于信息熵的概念,结合层次分析法(AHP)和加权理想解(TOPSIS),对属性的权重进行熵权计算,从而得到最终的评价结果。

在本文中,将逐步回答关于熵权TOPSIS法的用法的问题。

问题1:什么是熵权TOPSIS法?熵权TOPSIS法是一种综合评价方法,用于解决多属性决策问题。

它结合了熵权法和TOPSIS法的优点,通过对属性权重进行熵权计算,从而降低了主观性和任意性。

该方法通过对每个属性的熵值进行计算,得到属性的权重,然后使用TOPSIS法对决策对象进行排序,从而得到最佳的决策结果。

问题2:熵权TOPSIS法的主要步骤是什么?熵权TOPSIS法主要包含以下步骤:1. 确定决策对象和评价的属性集合。

2. 对属性集合进行规范化处理,将属性值转化为[0,1]的区间。

3. 计算每个属性的熵值,用于评估属性的信息量。

4. 计算属性的权重,通过熵值与各属性之间的相关性进行综合评价。

5. 对规范化后的属性矩阵进行加权处理,乘以各属性的权重。

6. 计算每个决策对象与理想解之间的距离,分别计算到最优和最劣解的欧氏距离。

7. 根据距离值,计算每个决策对象的接近度。

8. 对接近度进行排序,得到最终的排序结果。

问题3:如何进行属性的熵值计算和权重分配?属性的熵值计算和权重分配是熵权TOPSIS法的关键步骤。

属性的熵值计算可以分为以下几个步骤:1. 计算每个属性值的概率,即每个属性值在属性集合中出现的频率。

2. 根据概率值计算每个属性值的信息量,使用信息熵公式:熵= -Σ(p*log2(p))。

3. 根据属性值的信息量计算属性的权重,使用信息熵与属性值在属性集合中的比例进行加权。

问题4:如何进行决策对象的排序和选择?在熵权TOPSIS法中,决策对象的排序和选择是根据每个决策对象与理想解之间的距离进行的。

第二讲_多属性决策分析

第二讲_多属性决策分析
ri 23((或 或11123 )) 当 f当 i与 当 ffi比 i比 f jf同 fji较 1重 样为要 重重( 要要或 时(相 或反 相) 反时 ) 时
并赋以rn = 1。
几种常用的确定指标权重的方法
2. 连环比率法(属于主观赋权法) 计算各指标的修正评分值。赋以fn的修正评分
f1 f2 f3 f4 f5 f6
0.5 1 1 1 0.5 0 0 0.5 0.5 0.5 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0 0 0 0.5 0.5 0.5 0 0 0.5 1 1 1 0.5 0 1 1 1 1 1 0.5
评分 总计
4
权重 wi 2/9
1.5 1/12
1.5 1/12
1.5 1/12
i1
称矩阵Y=(yij)m×n为向量归一标准化矩阵。矩
阵Y的列向量模等于1,即
m
y2
1 1j n
注:向量归一标准化后 i1 ij
① 0≤yij≤1; ② 正、逆向指标的方向没有发生变化。
决策指标的标准化
2. 线性比例变换法 在决策矩阵X中,对于正向指标fj,取:
x* j
多属性决策指标体系
决策指标权重的确定 指标权重
表示各指标相对于决策目标的重要性程度, 或表示一种效益替换另一种效益的比例系数。 确定指标权重的方法
主观赋权法:根据主观经验和判断,用某种 特定法则测算出指标权重的方法。
客观赋权法:依据决策矩阵提供的评价指标 的客观信息,用某种特定法则测算出指标权 重的方法。
多属性决策分析
多目标决策与多属性决策的划分
多目标决策(multi-objective decision making) 决策变量是连续型的(即备选方案有无限多 个),求解这类问题的关键是向量优化,即 数学规划问题。

多属性评价方法现状研究

多属性评价方法现状研究
1 理 论方 法研 究 同实 际应用 之间 的衔接 的研 究还极 为 薄弱 、

评价与多属性评价
在 文 献 『 中 , 者 对 评 价和 综 合 评价 以及 统 计 综合 评价 进 2 作 1 行 了详 尽 的叙 述 。作者 苏 为 华认 为 :评 价 ” 是 人 们 参 照一 定 “ 就 标 准对 客 体 的价 值 或优 劣 进 行评 判 比较 的 一 种认 知过 程 , 时 同
20 0 8年 第 1 O期
多属性 评价 方法现状研究
石 家庄军械工程学院 王云飞 康建设

多属 性 综 合 评 价 是 一 项 复 杂 的 统 计 活 动 过 程 , 同 时也 是 个 定量 的思 维 过 程 , 价 过 程 大都 相 似 。 属性 评价 的一 般 评 多
步 骤 是 : 确 评 价 目的 ; 定 被 评 价 对 象 ; 立 评 价 指 标 体 系 明 确 建 ( 括 收 集 评 价 指标 的原 始值 、 价 指 标 的 若 干 预 处 理 等 )确 包 评 ; 立 与各 项 评 价 指 标 相 对 应 的 权 重 系 数 ;选 择 或 构 造 综 合 评 价 模 型 : 算 各 系 统 的 综合 评 价 值 并 进 行 排 序 或 分 类 。 计


而 出现 应 用 效 果 不 理 想 甚 至 误用 的情 况 。 这 样 就 有 必 要 探 讨 理 论 方 法 同实 际 应 用 之 间 的 衔接 问题 。
2 评 价软 件的 局 限性 、 ・ 目前 绝 大 多 数 评 价 软 件 仅仅 是 一 个 程 序 而 己 ,往 往 缺 少 灵 活 性 、 互 性 、 用性 、 用 性 , 谈 不 上 对新 的评 价 问 题 的 交 通 实 更

常用综合评价方法

常用综合评价方法
•⑤确定多指标综合评价的等级数量界限,并根据实践对已建立模 • 型考察、修改及完善。
•研究目 的
2.1例:学生综合测评(综合评分)
评价指标:德育总分、智育总分、体育 总分(加分:CET)
权重: 方案1:德育0.3 智育0.6 体育0.1 方案2:德育0.1 智育0.8 体育0.1 方案3:德育0.3 智育0.6 体育0.1 加分
4.5 求综合评分指数
(5)对评价对象的总评价目标进行综合评估。综合评分指数GI的 计算公式如下:
其中Pi为第i个评价指标的测量值,m为评价指标的个数 。
例4 某市有6所综合医院,试对其医院工作质量进行综合 评价,医院的6项评价指标分别为病床使用率(P1) 95%,治疗 有效率( P2) 88.1%,重症收容率(P3) 15.4%,医疗制度执行优 良率(P4) 74.7%,护理制度执行优良率(P5) 54.7%,膳食供应 优良率(P6) 41.3%,其综合评分指数为:
0.6670
0.3330
•(4)计算各个评价指标的组合权重系数,见图2。 • 膳食供应优良率的组合权重系数 C1=0.1047 • 护理制度优良执行率的组合权重系数C2=0.2583 • ……
• • 治疗有效率的组合权重系数 C6=0.2292
•4.4 计算权重系数(续3)
•图2 乘积法求各层次评价指标的组合权重
合成为一个整体的综合评价指标,作为综合评价的依据
,从而得到相应的评价结果。
•1 构成综合评价问题的五个要素
• (5)评价者 • 评价者是直接参与评价的人,可以是某一个人 ,也可以是一个团体。对于评价目的选择、评价指标 体系确定、评价模型的建立和权重系数的确定都与评 价者有关。
•返回
2.1 综合评价的一般步骤

决策专题二_多属性决策分析方法

决策专题二_多属性决策分析方法

各方案的相对贴近度为
=0.643, =0.268, =0.613,
用理想解法各方案的排序结果是
=0.312,

第二节 模糊综合评价方法
对方案、人才、成果的评价,人们的考虑的因素很多, 而且有些描述很难给出确切的表达,这时可采用模糊评价 方法。它可对人、事、物进行比较全面而又定量化的评价
,是提高领导决策能力和管理水平的一种有效方法。
•模糊的评级; •模糊数的运算;

模糊综合评价的基本步骤:
(1)首先要求出模糊评价矩阵P,其中Pij表示方案X在第i 个指标处于第j级评语的隶属度,当对多个指标进行综合 评价时,还要对各个指标分别加权,设第i个指标权系数 为Wi,则可得权系数向量: A=(W1,W2,…Wn)

(2)利用矩阵的模糊乘法得到综合模糊评价向量B
评语集合: V={很好,较好,一般,不好};

首先对图像进行评价: 假设有30%的人认为很好,50%的人认为较好,20%的 人认为一般,没有人认为不好,这样得到图像的评价结果 为
(0.3, 0.5, 0.2 , 0) 同样对声音有:0.4, 0.3, 0.2 , 0.1) 对价格为: (0.1, 0.1, 0.3 , 0.5) 所以有模糊评价矩阵:
因此,克服指标间不可公度的困难,协调指标间的矛盾 性,是多属性综合评价要解决的主要问题。

(一)决策矩阵
设有 个备选方案 个决策指标
决策矩阵

(二)决策矩阵的标准化
➢ 由于指标体系中指标不同的量纲,例如,产值的单位为万 元,产量的单位为万吨,投资回收期的单位为年等,这给 综合评价带来许多困难。
所谓理想解,是设想各指标属性都达到最满意的解;所谓 负理想解,也是设想指标属性都达到最不满意的解。

综合评价方法及长江水质评价问题

综合评价方法及长江水质评价问题
(2)研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸 盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区?
(3)假如不采取更有效的治理措施,依照过去10年的 主要统计数据,对长江未来水质污染的发展趋势做出预测 分析,比如研究未来10年的情况。
(4)根据你的预测分析,如果未来10年内每年都要求 长江干流的Ⅳ类和Ⅴ类水的比例控制在20%以内,且没有 劣Ⅴ类水,那么每年需要处理多少污水?
四、动态加权综合评价方法
1. 动态加权综合评价问题的提法
根据国标(GB 3838—2002)的规定,关于地表水的水 质可分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类、劣Ⅴ类共六个类 别,每一个类别对每一项指标都有相应的标准值(区间), 只要有一项指标达到高类别的标准就算是高类别的水质,所 以实际中不同类别的水质有很大的差别,而且同一类别的水 在污染物的含量上也有一定的差别。
附件4是“1995~2004年长江流域水质报告”给出的主要 统计数据。下面的附表是国标(GB3838-2002) 给出的《地 表水环境质量标准》中4个主要项目标准限值,其中Ⅰ、Ⅱ 、Ⅲ类为可饮用水。
请你们研究下列问题:
(1)对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价 ,并分析各地区水质的污染状况。
2. 动态加权综合评价的一般方法
2.2 动态加权函数的设定
考虑到评价指标的“质差”与“量差”,在确 定综合评价指标时,既要能体现不同类型指标之间 的差异,也要能体现同类型指标的数量差异。
根据实际问题具体取什么样的动态加权函数,主 要是从实际问题出发分析确定。
对于不同的指标可以取相同的权函数,也可以取 不同的权函数。
实际中问题的评价指标可能有极大型的、极小型 的、中间型,或区间型的四种情况,也有时各有不同 的量纲,这就需要根据不同情况分别作标准化处理, 即对三种不同类型指标变换成统一的、无量纲的标准 化指标。

多属性综合评价模型在技术分成率确定中的应用

多属性综合评价模型在技术分成率确定中的应用

y 一
表 2 评分标准表
指标 评分标准 得分
× 10 0
式中: l x j ——第 i 个因素中第 j 个指标的标准化评分; y —第 i 因素中第 j i i — 个 个指标 的评分 ; i ——第 i 个因素中第 j 个指标的最高分; yj d l ——第 i 个因素中第 j 个指标的最低分。 所有指标的最高分都取 1 ,最低分取 0 上面的公式可 0 0 , 以简化为 x= I 取值范围为0 lo l Y, j i 一 0。
丁 战 段 辉
( 东北大学 工商管理学院,辽宁 沈阳 1 04 1 0) 0
[ 摘 要 ]收益分成法是评估无形资产的一种很重要的方法 ,技 术
分成率是此方法 中一个关键 的技 术参数 ,其 确定方 法很 多,但各 有其
明显不足 ,本 文把 多属 性综合 评价模 型运 用到技 术 分成 率的 确定 中, 并采用 G 法来确定各影响 因素的权重 ,最后要 用这种新的分成率确定 l
后续技术
l0 0 4 0

序关 系: ()专家 ( 1 或决策者)在指标集 {l 2 ,x }中, X,x,L m 选出认为是最 重要 ( 于某 评 价准 则 )的 一个 ( 关 只选 一个 ) 指标记为 x ; ()专家 ( 2 或决策者)在余下的 m一1 个指标中,选出认 为是最重要 ( 关于某评 价 准则 )的一个 ( 只选 一个 )指标记 为 ;
指标 的权重 ,且 ∑ =1 _ ,2 ,m是第 i 因素中包含 ,i 1 ,3 个
的指标 的个数 。
指标权重的确定采用 c 法,具体做法分三个步骤: 1
22 1 确定序关系 .. 对于评价指标集 {1 2 ,x } X,x,L m ,可按 下边 的过 程建立

竞争性装备采购多方案综合评价方法研究

竞争性装备采购多方案综合评价方法研究

224研究与探索Research and Exploration ·理论研究与实践中国设备工程 2020.11 (上)武器装备的竞争性采购,能有效提升装备建设的效果,充分发挥了市场对资源配置的基础性作用,对提高装备经费的使用效益、促进公平竞争,确保交易公正,维护供应商和采购实体双方的利益,减少腐败现象的发生,激发社会各类资源从事装备科研生产的活力,促进装备的快速、持续、高效发展都有着重要意义。

装备竞争性采购多属性综合评价的指标体系,已形成了初步的共识,但关于指标权重的确定,存在着诸多不同的意见。

为了有效克服各种不同意见的偏差,需要集成多个专家的不同信息。

如何集成多个专家不同的信息,已有许多研究成果。

但这些方法理论过于复杂,实用性不强。

层次分析方法是确定权重最简单、有效的一种方法,本文提出了一种集成多个专家不同意见的群组层次分析方法,可以用来确定装备竞争性采购多属性综合评价方法。

1 装备竞争性采购多属性综合评价的指标体系指标体系的建立是综合评价的基础。

为了使建立的指标体系客观公正地体现装备竞争性采购多属性综合评价的本质要求,通过去军委和各大单位总部机关、军工企业、野战部队、军队院校和科研单位反复调研论证,建立了某装备竞争性采购多方案多指标综合评价指标体系,参见图1所示。

2 综合评价指标体系权重设置的群组层次分析方法层次分析方法是一种理论简单、操作简便的权重确定方法。

这里假设综合评价的层次结构为单阶,即只考虑一级指标。

对于多阶层次结构的模型,可以此类推来进行二级指标权重的确定。

对于综合评价的总目标A,有B 1,B 2,...,B n 个一级指竞争性装备采购多方案综合评价方法研究卢天鸣1,曹林2,夏梦雷1(1.中科电子集团第二十八研究所;2.陆军工程大学野战工程学院,江苏 南京 210007)摘要:针对竞争性采购装备多个方案的综合评价问题,构建了竞争性装备采购多方案综合评价的指标体系,给出了竞争性装备采购多方案综合评价指标体系权重确定的群组层次分析方法,建立了战斗装备和指挥与保障装备竞争性采购多方案综合评价的模型。

决策理论与方法之多属性决策

决策理论与方法之多属性决策

决策理论与方法之多属性决策多属性决策是决策理论与方法中的一个重要分支,主要用于处理具有多个属性或标准的决策问题。

多属性决策注重综合各个属性或标准的信息,通过量化和加权的方式,对各个选择方案进行评价,从而找到最符合决策者要求的最佳方案。

多属性决策的基本框架包括问题定义、属性权重确定、方案评价和最优方案选择四个主要步骤。

问题定义是多属性决策的起点。

在这一步骤中,决策者需要明确决策的目标和各个属性或标准的要素。

例如,若要选取一家供应商,决策者可以将供应商的价格、品质、交货期等作为属性。

属性权重确定是多属性决策的关键步骤。

由于各个属性可能具有不同的重要性,因此需要对不同属性进行加权处理。

传统的方法包括主观加权法和客观加权法。

主观加权法主要依赖于决策者主观意愿,通过对不同属性进行比较排序来设定权重;客观加权法则基于统计分析或数学建模等方法,通过数据处理来确定各属性权重。

方案评价是对各个选择方案进行量化评价的过程。

在这一步骤中,可以使用评价函数、模型或指标来对各个属性进行量化和评估。

评价函数可以是线性函数、指数函数或对数函数等,可根据具体的决策问题选择适合的函数。

模型方法基于专家判断、经验法则或历史数据等,通过建立模型来对方案进行评价。

指标方法则是利用指标体系来评价方案的好坏。

最优方案选择是多属性决策的最终目标。

在这一步骤中,通常会使用其中一种决策方法或算法来确定最佳方案。

常用的方法包括加权总分法、熵权法、TOPSIS法和灰色关联法等。

加权总分法是最简单直观的方法,将各个属性的分数按权重加总,得到最终的总分,从而选择总分最高的方案。

熵权法则通过考虑属性之间的相关性,将熵指标作为属性权重的度量,从而选择最小熵的方案。

TOPSIS法则将方案与最佳方案和最差方案进行比较,根据各个属性的正负向离差距离,确定每个方案的综合指标,从而选择综合指标最大的方案。

灰色关联法则通过计算各个方案与最佳方案之间的关联度,从而选择关联度最高的方案。

评价指标权重确定方法综述

评价指标权重确定方法综述

权重确定方法论述班级:环境工程1101XX:杜江涯学号:1109050134评价指标权重确定方法综述摘要:对于一个多方案的多属性决策问题,由于其问题的复杂性,往往表现为多属性的综合评价.综合评价是决策的前提,正确的决策来源于对各方案的科学的综合评价.本文主要讨论了多属性综合评价过程中评价指标的权重确实定问题.一般来说,构成多属性综合评价的要素有:评价者或决策者;被评价对象或方案;指标集;权重系数和综合评价模型等.其中,各指标权重确实定是核心问题.关于权重确实定,一般分为主观赋权法和客观赋权法两大类,这两类方法各有利弊.为了消除主观赋权法和客观赋权法各自的缺乏,人们又提出了集成主、客观权重的组合赋权方法.目前,集成权重方法的研究已成为多属性决策问题的研究热点,取得了不少的研究成果.本文的构造如下:第一节简要介绍了多属性决策的模式和评价指标的建立、筛选以及评价指标的规X化方法.第二节介绍了主、客观赋权法的含义和特征,以及一些常用的主、客观赋权法的方法和特点.第三节介绍了运用一种主观权重和一种客观权重集成指标最终权重的研究成果.第四节将第三节中的运用一种主观权重和一种客观权重集成最终权重的模型推广到p(p≥1)种主观权重和q(q≥1)种客观权重集成最终权重的情形;并对已有的一些集成指标最终权重的模型做了改良,改良后的模型使得各指标权重确实定更加方便、简洁;同时,建立了新的基于最优化理论和Jaynes最大熵原理的集成指标最终权重的模型;最后,通过算例验证了作者所提出的这些方法的有效性.Abstract: in many practical problems, the training data is different, usually some training data may be more important than other data. Each group of training data depict different function is usually through each training data gives an incredible weights, based on the fuzzy data, this paper has deduced the classic again in the regression method, and the relative cases of fuzzy regression method, and analyzed their statistical properties. In fuzzy statistic analysis of the traditional methods are incredibly weight by setting the fuzzy membership functions, such as to determine the time sequence function etc. Considering the DEA method in the analysis of the relative effectiveness evaluation decision unit has not underestimate the superiority of the DEA method, then we introduce fuzzy statistic analysis, and usually use the fuzzy membership functions of the incredible weight determined paring method, fuzzy statistic analysis method in DEA model is superior. Keywords: DEA analysis method, Least-squares regression analysis, Fuzzy statistic,1.引言权重确实定是多目标决策的一个重要环节,因为多目标决策的根本思想是将多目标决策结果值纯量化,也就是应用一定的方法、技术、规那么〔常用的有加法规那么、距离规那么等〕将各目标的实际价值或效用值转换为一个综合值;或按一定的方法、技术将多目标决策问题转化为单目标决策问题。

【精品】03多属性决策分析

【精品】03多属性决策分析

i 1
i 1
如果矩阵A是完全准确的话,一定有下面的关系 :
a11 a12 a1n 1 1 1 2 1 n
A
a21
a22
a2n =2 1
2 2
2
n
an1
an2
ann
n 1
n 2
n
n
这就是所谓一致性正互反矩阵,即所有元素都是正的,
并且对于任意i, j, k 1,2,, n,都有性质:
y2
(万元/年) y3

(%) y4
1
0.1
5
5000
4.7
2
0.2
7
4000
2.2
3
0.6
10
1260
3.0
4
0.3
4
3000
3.9
5
2.8
2
284
1.2
投资决策
指标Xj 替代方案 Ai
自行设计 (A1)
期望 利润 (万元)
650
产品成 品率(%)
市场占 有率(%)
(万元 )投资
费用
95
30
110
其中 j 为属性 j 的均方差,当高端与均值差大于
2.5 j 时变换后的值均为 1.00.这种变换的结果与专家打分
的结果比较吻合.
三、决策指标权的确定
多属性决策问题的特点,也是求解的难点在于目标间的矛盾性 和各目标的属性的不可公度。不可公度性通过决策矩阵的标准 化处理得到部分解决;解决目标间的矛盾性靠的是引入权 (weight)这一概念。 权,又叫权重,是目标重要性的度量。权的概念包含并反映下 列几重因素: ①决策人对目标的重视程度; ②各目标属性的差异程度; ③各目标属性的可靠程度

2. 邱东-多指标综合评价:方法论反思

2. 邱东-多指标综合评价:方法论反思

(6)评估和检验评价结果;
(7)评价结果的分析和再应用。
OECD合成指标研究专家组在Handbook on Constructing Composite Indicators— methodology and user guide中提出十个步骤:

1. Developing a theoretical framework 2. Selecting Variables 3. Imputation of missing data

对诸评价指标能否合成一个总量指标,一直存在 两种截然不同的意见。“总量派”以实现不同事物的 时空排序为要,支持对指标的综合。“非总量派”, 认为全面性与整体性不可得兼,人们只能止于指标体 系的评价,不可武断地将不同评价指标综合成一个评 价值。其主要反对意见在于合成时加权的随意性。

其实,即使在价值指标中,价格作为权数也存在 扭曲总量的现象。不过多指标综合评价中往往需要专 门生成权数,似乎权数的客观性很弱,人们对权数是 否可靠疑虑较大。然而我认为,能否实现这个变革, 关键还并不在于权数确定的质量,更为重要的是多指 标综合评价中的“当量转换”问题。
确定指标阈值、参数
(2)
(3)
(4)
表2 多指标综合评价核心阶段的步骤
邱东
苏为华 (3) (5) (5)
OECD (6) (5) (6)
确定指标权数
无量纲化 合成
(4) (5) (6)
表3 多指标综合评价后期处理阶段的步骤
邱东 苏为华 (6) (7) (8) (9) (7) (10) (7) OECD

无量纲处理只能解决数学意义上的可加性和可积 性问题,但这并不自动保证社会经济意义上的可加性 和可积性。在抽象还原为具象时,必须加入现场因素 ,势必缩小纯数学模型的有效空间,社会经济意义上 的可加性和可积性问题仍然存在。

ELECTREⅡ法和熵权法的结合在多属性评价决策中的应用

ELECTREⅡ法和熵权法的结合在多属性评价决策中的应用
毛 蹈 霖
摘 要 :多属性决策 以及确 定指标权 重有 多种 方法,分别有其不同的作用及 适用情况。本文提 出一种熵权法和 E L E C T R E Ⅱ法相结合 的 评标方法 ,结合熵权 法客观性 的优 点和 E L E C T R E法交互性强 ,逻辑关 系简单 的特 点 ,在此基 础上建 立基 于此方法的评 标模 型。通过缓倾 斜矿体采矿方法选择的 实例 ,说 明该 方法在 选择 满意采矿 方案中的具体 应用。 关键词 :熵权 法;E L E C T R El I 法;评标
引 育
合中各个属性权重一起相加的权重数值。
在多属性决策方法过程 中,传统方法 已经不能很好 的适应现 在的决 策 环境 ,级别不劣于关系这个 方法 为多属性 决策提 供了新 的决策 思维 , 在前 期的方法中有很大的提高 。级别不劣于关系有一个非 常重要 的特征 就 是实实在在的考虑到 了偏好在决策环节里具有 的弱偏好 关系 以及存 在 的不可 比性这个 ,也是级 别不 劣于 关系很 显著 的特征 。E L E C T R E方 法 系列 即属 于级别不劣于关系方法 。不 同于其 他多属性 决策方 法 ,E L E C — T R EⅡ 法的重点不 只是找 出最优方案 ,而是对 所有 方案进行全排序… 。 本文将这两种方法 结合 起来 构建评 标模 型 ,能够 对供 应商 采购 问 题 、矿山采购方案选择等提供决策思路 ,希望可 以通过 为评标和定标 提 供一 种具有方便大家操作 、评价效果好 、可 以依靠 的性质 比较强 的评 标
使用效用就非常大,在权重中所占的比例就越高;反之亦然。 1 .2 E L E C T R EⅡ法原理。E L E c T R EⅡ法在实 际决策 过程 中常 用的 方式 。最终综合决策者们考虑 到的偏好信息 和众 多决策数据 ,相 互对 比 之后再确定哪个方案好一些 ,哪个 方案次 之 ,等等。它通过计算 一致指 数和不一致指数 ,并得 到一致性指数 矩阵和不一致 指数矩 阵。从 而得 出 级别不劣于关系 。

多属性综合评价的理论与应用研究的开题报告

多属性综合评价的理论与应用研究的开题报告

多属性综合评价的理论与应用研究的开题报告一、选题背景和意义多属性综合评价是一种基于多个指标或变量对某一对象或事物综合评价的方法,主要用于决策、评价、控制和优化等领域。

多属性综合评价在实际应用中具有广泛的应用价值,例如在工程设计、企业管理、市场营销、环境评价等领域中都有着广泛的应用。

因此,在多属性综合评价的理论和方法研究方面的探索,对于促进相关领域的发展具有重要的理论和实践意义。

二、研究现状目前,国内外已经开展了大量的多属性综合评价的研究,涉及到的方法和理论也比较广泛,主要包括层次分析法、模糊综合评价法、灰色综合评价法、基于信息融合的综合评价方法等。

其中,层次分析法是一种主客观相结合的评价方法,适用于涉及多个指标的问题;模糊综合评价法适用于评价问题中存在不确定性的情况;灰色综合评价法适用于数据不充分的情况。

此外,还有基于信息融合的综合评价方法,这种方法通过将多种信息进行有效融合,提高了评价的准确性。

但是,目前多属性综合评价研究还存在一些问题,如评价指标的选取、指标权重的确定、不同指标之间的关系等方面还需要更深入的研究。

三、研究目标和内容本研究的目标是探索多属性综合评价的理论和应用,主要从以下方面进行研究:1. 多属性综合评价的理论基础和方法,主要介绍多属性综合评价的基本理论和方法,包括层次分析法、模糊综合评价法、灰色综合评价法等。

2. 多属性综合评价的实际应用,主要对多属性综合评价在工程设计、企业管理、市场营销、环境评价等领域中的实际应用进行案例分析。

3. 多属性综合评价的研究发展趋势,主要对多属性综合评价的研究趋势进行展望,分析未来可能出现的问题和趋势。

四、研究方法和步骤本研究采用文献综述和案例分析的方法开展,主要步骤如下:1. 查阅相关文献,了解多属性综合评价的理论和方法,以及其在各个领域的应用情况。

2. 选取典型案例进行实证分析,探究多属性综合评价在实际应用中的效果。

3. 对多属性综合评价的未来发展趋势进行展望,分析可能出现的研究问题和趋势。

基于多属性群决策理论的银行IT系统综合评价方法

基于多属性群决策理论的银行IT系统综合评价方法
表 1 评 估 表 范 例
价 格 外观 客户 安全性 驱 动程序 出错 率 评价 体验 评价 评 价 稳 定性 评价
偏 好 O2 . 01 . 02 . O2 . 01 . 02 .
最大值的距离和最大值与最小值距离的商 ,效益型指标 的规格化后的值为原值与矩阵 中该列中最小值的距离与 最大值 与最小值距离的商。经过公式 ( )的处理 ,决 1
价 方法 。该方 法 能够 对 候选 方 案 的各 项指 标 进行 规 格化
每位专家还需给 出对于指标的偏好 ,每个专家在评估u
见表1 )。 处理 ,并对方案的指标进行综合评估从而得出最优解决 盾产品时都需要填写一张表格 (
6 中国金融电脑/006 4 21.
值 。成 本 型指 标 的 规格 化 后 的值 为 原值 与 矩 阵 中该 列 中
基于 多属性群决策理论 的
银 行I 系统综合 评价方法 T
中国工商银行股份有 限公 司北京分 行 李祯
近年来 ,中国工商银行 ( 以下简称 “ 工行 ” ) T I 系 方案,该方法还能够支持多决策者参与的场景 。 统快速发展 、不断创新 ,在拓展银行业务 、确保稳定生

产 、控制业务成本和风险方面起到了举足轻重 的作用 。 然而 ,随着工行I 系统数量不断增多 、复杂程度不断增 T
在银行I 系统的整个研发和部署的过程中,工作人 指标和客观指标两类 ,主观指标的含义是其值是 由领域 T 员经常会面临各种各样的难题 ,其 中有一类问题集中在 专家给 出的主观经验值 ,客观指标的含义是其值是客观 如何综合评价多个候选方案以寻求最优 。例如 :对于一 产生的。此外 ,这些指标又可以分为成本型和效益型两 个I 系统 ,有多套设计方案 ,并且每套方案各有所长 , T 种 ,成本型的指标值越低越好 ,而效益型的指标值越高
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一般来说,在建立评价指标体系时,应遵守的原则是: 一般来说,在建立评价指标体系时,应遵守的原则是:
评价指标体系是一个系统,作为一个系统,其评价指标也应有系统性。 (1)系统性: )系统性: 评价指标体系是一个系统,作为一个系统,其评价指标也应有系统性。 设计的指标体系中各个指标之间应具有很强的逻辑关系,而不是各种指 设计的指标体系中各个指标之间应具有很强的逻辑关系 而不是各种指 标的堆积。 标的堆积。 ( 2)科学性:指标体系的设计必须建立在科学的基础上,评价指标的选择要围绕创 )科学性:指标体系的设计必须建立在科学的基础上, 新的本质,指标的定义、内涵要明确,计算方法要简便, 新的本质 ,指标的定义、内涵要明确,计算方法要简便,同时结合必 要的专项调查和考证、定性、定量相结合,力求全面、 要的专项调查和考证、定性、定量相结合,力求全面、客观地反映和 描述被评价对象的状况。 描述被评价对象的状况。
4.综合评价模型 .
所谓多属性综合评价, 就是指通过一定的数学模型 或算法) (或算法) 将多个评价指标值 合 “ 所谓多属性综合评价, 成”为一个整体的综合评价值。可用于“合成”的数学方法较多。问题在于如何根据评 为一个整体的综合评价值。可用于“合成”的数学方法较多。 价目的(或准则)及被评价系统的特点来选择较为合适的合成方法。也就是说, 价目的(或准则)及被评价系统的特点来选择较为合适的合成方法。也就是说,在获得
2.评价指标 . 各系统的运行(或发展)状况可用一个向量表示, 各系统的运行(或发展)状况可用一个向量表示,其中每一个分量都从某 一个侧面反映系统的现状,故称为系统的状态向量, 一个侧面反映系统的现状,故称为系统的状态向量,它构成了评价系统运行状 况的指标体系。 况的指标体系。 每个评价指标都是从不同的侧面刻划系统所具有某种特征大小的度量。 每个评价指标都是从不同的侧面刻划系统所具有某种特征大小的度量。评 价指标体系的建立,要视具体评价问题而定,这是毫无疑问的。 价指标体系的建立,要视具体评价问题而定,这是毫无疑问的。
综合评价是指对被评价对象所进行的客观、公正、合理的全面评价。 综合评价是指对被评价对象所进行的客观、公正、合理的全面评价。 如果把被评价对象视为系统的话,上述问题可抽象地表述为: 如果把被评价对象视为系统的话,上述问题可抽象地表述为:在若干个 同类)系统中,如何确认哪个系统的运行(或发展)状况好, (同类)系统中,如何确认哪个系统的运行(或发展)状况好,哪个系统的 运行(或发展)状况差,这是一类常见的所谓综合判断问题,即多属性( 运行(或发展)状况差,这是一类常见的所谓综合判断问题,即多属性(或 多指标)综合评价问题( problem)。 多指标)综合评价问题(The comprehensive evaluation problem)。 对于有限个方案的决策问题来说,综合评价是决策的前提, 对于有限个方案的决策问题来说,综合评价是决策的前提,而正确的决 策源于科学的综合评价。 策源于科学的综合评价。 甚至可以这样说,没有(对各可行方案的)科学的综合评价,就没有正 甚至可以这样说,没有(对各可行方案的)科学的综合评价, 确的决策。 确的决策。 因此,多属性综合评价的理论、 因此,多属性综合评价的理论、方法在管理科学与工程领域中占有重要 的地位,已成为经济管理、工业工程及决策等领域不可缺少的重要内容, 的地位,已成为经济管理、工业工程及决策等领域不可缺少的重要内容,且 有着重大的适用价值和广泛的应用前景。 有着重大的适用价值和广泛的应用前景。 由此可见,综合评价的问题具有重要性( 由此可见,综合评价的问题具有重要性(特别是针对那些诸如候选人排 重大项目方案的选优等问题,更是如此)。 队、重大项目方案的选优等问题,更是如此)。
不失一般性,设有 不失一般性,设有m 项评价指标并依次记为 x1 , x2 ,…, x m ( m > 1 ) 。
3.权重系数 .
相对于某项评价目的来说, 评价指标之间的相对重要性是不同的。 评价指标之间的 相对于某项评价目的来说, 评价指标之间的相对重要性是不同的。 这种相对重要性的大小,可用权重系数来刻划。 的权重系数, 这种相对重要性的大小,可用权重系数来刻划。若 w j 是评价指标 x j 的权重系数,一般 应有
多属性综合评价
一、多属性综合评价的概念
在我们的日常生活中经常遇到这样的判断问题:同类食品中哪个品牌的好? 在我们的日常生活中经常遇到这样的判断问题:同类食品中哪个品牌的好? 同类饮料中哪个品牌的好?哪个高等院校的声望好? 同类饮料中哪个品牌的好?哪个高等院校的声望好?在经济管理中也经常遇到 这样的判断问题:哪个员工的工作业绩好?哪个企业的绩效好?( ?(在有限个可 这样的判断问题:哪个员工的工作业绩好?哪个企业的绩效好?(在有限个可 行方案中)那个方案最佳?在宏观经济管理中也经常遇到这样的判断问题: 行方案中)那个方案最佳?在宏观经济管理中也经常遇到这样的判断问题:哪 个地区发展(或建设)的好?等等。 个地区发展(或建设)的好?等等。 判断同类食品(或饮料)中哪个品牌的食品(或饮料)是否好, 判断同类食品(或饮料)中哪个品牌的食品(或饮料)是否好,不是光凭 口感来判断,而是要综合比较同类食品(或饮料)中若干个品牌食品(或饮料) 口感来判断,而是要综合比较同类食品(或饮料)中若干个品牌食品(或饮料) 的口感、营养成分、价格等方面的差别;要判断那个高校的声望好, 的口感、营养成分、价格等方面的差别;要判断那个高校的声望好,就得从若 干个高校的在校学生规模、教学质量、科研成果、 干个高校的在校学生规模、教学质量、科研成果、校址的地理位置等方面进行 综合比较;要判断哪个企业的绩效好,就得从企业的财务管理、营销管理、 综合比较;要判断哪个企业的绩效好,就得从企业的财务管理、营销管理、人 力资源管理与开发等多方面进行综合比较。要判断哪个国家或地区发展的好坏, 力资源管理与开发等多方面进行综合比较。要判断哪个国家或地区发展的好坏, 就得从经济、文化、社会、环境、生态、通讯、国防等多方面入手, 就得从经济、文化、社会、环境、生态、通讯、国防等多方面入手,建立一套 评价指标体系,采用一定的数学方法,才能得到正确的、综合的判断。 评价指标体系,采用一定的数学方法,才能得到正确的、综合的判断。 给出上述答案的过程,就是一个综合评价的过程, 给出上述答案的过程,就是一个综合评价的过程,也是一个有限方案的 决策过程。可见,综合评价的问题具有普遍性。 决策过程。可见,综合评价的问题具有普遍性。
一般来说,构成综合评价问题的要素有 一般来说,构成综合评价问题的要素有: 1.被评价对象 .
同一类被评价对象的个数要大于 1。如果世界上就只有一个男子,那 美男子、丑男子都是他自己,因此就没有判断和评价的必要了。假定(均 为同一类的)被评价对象或系统分别记为 s1 , s 2 ,…, s n ( n > 1 ) 。
(3)可比性:所选取的指标在同类评价对象间有完全一致的定义和内涵,数据的统 )可比性:所选取的指标在同类评价对象间有完全一致的定义和内涵,
计口径和来源同出一处,以保证同一指标在被评价对象间的可比性。 计口径和来源同出一处,以保证同一指标在被评价对象间的可比性。 设计的指标具有可测 可测性 (4)可测取(或可观测)性 :设计的指标具有可测性,能够通过一定的途径得到 ) 测取(或可观测) 真实可靠的数据, 保证评价工作的可操作性。 评价工作的可操作性 真实可靠的数据, 保证评价工作的可操作性。 (尽可能地 评价指标之间应该相互独立, (5) 尽可能地 )相互独立性:各个评价指标之间应该相互独立,尽量避免交叉。 ) 尽可能地)相互独立性:各个评价指标之间应该相互独立 尽量避免交叉。 ( 相互交叉的 评价指标使评价结果包含了重复 评价 相互交叉的评价 指标使评价结果包含了重复评价 交叉的 评价 指标使评价结果包含了重复 的部分,会导致评价结果具有偏差。 的部分,会导致评价结果具= 1, 2, L , n ) 并根据 y i 值的大小(或由小到大或由大到小)将 个系统的状态向量( ,并根据 值的大小(或由小到大或由大到小) ,
个系统进行排序或分类。 这 n 个系统进行排序或分类。
5.评价者 . 评价者可以是某个人或某团体。评价目的的给定、评价指标的建立、评 评价者可以是某个人或某团体。评价目的的给定、评价指标的建立、 价模型的选择、权重系数的确定都与评价者有关。因此, 价模型的选择、权重系数的确定都与评价者有关。因此,评价者在评价过程 中的作用是不可轻视的。 中的作用是不可轻视的。 综上所述,综合评价的一般步骤是: 综上所述,综合评价的一般步骤是: 明确评价目的 确定被评价对象 建立评价指标体系(包括收集评价指标的原始值、评价指标的若干预处理等) 建立评价指标体系(包括收集评价指标的原始值、评价指标的若干预处理等) 确立与各评价指标相对应的权重系数 选择或构造综合评价模型 计算各系统的综合评价值并进行排序或分类
至此,足以初步认识到:综合评价的问题,绝不是一个随意的、 至此,足以初步认识到:综合评价的问题,绝不是一个随意的、 简单的问题,而是一个主客观信息综合集成的复杂过程, 简单的问题,而是一个主客观信息综合集成的复杂过程,此即综合评 价的复杂性。 价的复杂性。 把握系统的运行(或发展)状况的有效措施之一, 把握系统的运行(或发展)状况的有效措施之一,就是要经常地 对系统的运行(或发展)状况作系统地、全面的综合评价。 对系统的运行(或发展)状况作系统地、全面的综合评价。这样才能 及时建立反馈信息,制定并实施相应措施,促使系统协调地运行( 及时建立反馈信息,制定并实施相应措施,促使系统协调地运行(或 发展)。 发展)。 大家知道,在田径赛中的能者不仅有冠、亚军之分,而且有“ 大家知道,在田径赛中的能者不仅有冠、亚军之分,而且有“打 破纪录”之说,但对体操赛上的能者只有冠亚军之分却无破纪录之说。 破纪录”之说,但对体操赛上的能者只有冠亚军之分却无破纪录之说。 又如,在文坛、艺坛和科技领域的能者,每个时代都有“大家” 又如,在文坛、艺坛和科技领域的能者,每个时代都有“大家”或 大师” 却无冠亚军之说,更无谁超过谁之说。同样对待能者, “大师”,却无冠亚军之说,更无谁超过谁之说。同样对待能者,为 什么会有如此差别的评价?难道是不公平吗? 什么会有如此差别的评价?难道是不公平吗? 存在这些差别的原因,就在于定性评价或定量评价以及指标( 存在这些差别的原因,就在于定性评价或定量评价以及指标(间) 不可共度性。 共度性。 度量的不可共度性 此即综合评价的共度性 度量的不可共度性。此即综合评价的共度性。
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