第一组熵权法
熵权法
申农定义的信息熵 是一个独立于热力 学熵的概念, 但具 有热力学熵的基本 性质(单值性、可加 性和极 值性),并且 具有更为广泛和普 遍的意义,所以称 为广义熵。它是熵 概念和熵理论在非 热力学领域泛 化应 用的一个基本概念。
熵权法是一种客 观赋权方法。在 具体使用 过程中, 熵权法根据各指 标的变异程度, 利 用信息熵计算 出各指标的熵权, 再通过熵权 对各 指标的权重进行 修正,从而得出 较为客 观的指标 权重。
0.2356 0.2628 V= 0.2477 0.2538 0.2522 0.2639 0.2463 0.2375 0.2602 0.2515 0.2485 0.2398 0.2435 0.2580 0.2377 0.2609 0.2544 0.2426 0.2367 0.2663 0.2412 0.2676 0.2529 0.2382 0.2552 0.2374 0.2493 0.2582 0.2445 0.2665 0.2365 0.2515 0.2507 0.2627 0.2388 0.2478 0.2643 0.2553 0.2432 0.2372
有中国水电一局
四局
,水电九局
,广东二局
,水电六局
,水电十
,水电四局
6家单位参加竞标,6
家单位标书初审均有效。评标专家组从商务标,技术标2个 方面对标书进行评审。商务标指标为:投标价 比 ,速动比 ,资金利用比 ,流动 ,
i 1
建设工程 质量评价
三、应 用举例
利用熵权法对项目建设 的质量进行评价,以更 客观 地反映工程质量的 实际情况,保证工程的 顺利进行.
熵权法完全根据决策矩 阵求出能代表权重的熵 权,能有效规避专家主 观判断误差对权重分析 的影响。
熵权法-指标权重确定
对指标相关性敏感
熵权法对指标间的相关性较为敏 感,如果指标间存在高度相关性, 会导致权重分配不合理。
对指标量纲敏感
熵权法对指标的量纲比较敏感, 不同量纲的指标需要进行标准化 处理,以消除量纲对权重确定的 影响。
05
熵权法在实践中的应用 案例
案例一:城市环境质量评价
总结词
熵权法在城市环境质量评价中,能够客观地确定各评价 指标的权重,为城市环境质量的综合评价提供依据。
应用。
进一步研究熵权法的理论依据和数学推导,完 善熵权法的计算方法和步骤,提高其准确性和 可靠性。
将熵权法应用于更多的领域和实际问题中,不断 拓展其应用范围和场景,为决策者提供更准确、 可靠的决策依据。
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计算权重
根据信息熵值计算每个指标的权重,权重越大表示该指标越重要。
计算公式为:$w_i = frac{1 - e_i}{1 - e_1 + e_2 + ... + e_n}$。
权重排序
根据计算出的权重对所有指标进行排 序,得到各指标的优先级顺序。
VS
可根据权重大小判断各指标在综合评 价中的重要性,为决策提供依据。
要点二
复相关系数法
通过计算各指标与总体的复相关系数,确定各指标的客观 权重。
主客观组合权重确定方法
乘法权重组合法
线性规划法
将主观权重和客观权重相乘,得到组 合权重。
通过线性规划方法,将主观权重和客 观权重相结合,得到最优组合权重。
加法权重组合法
将主观权重和客观权重相加,得到组 合权重。
04
熵权法的优缺点分析
无量纲化
03
消除不同指标的量纲影响,使不同单位或量级的指标能够进行
指标权重确定方法之熵权法(计算方法参考[精品文档]
指标权重确定方法之熵权法一、熵权法介绍熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。
熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。
一般来说,若某个指标的信息熵越小,表明指标值得变异程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到的作用也越大,其权重也就越大。
相反,某个指标的信息熵越大,表明指标值得变异程度越小,提供的信息量也越少,在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小。
二、熵权法赋权步骤1.数据标准化将各个指标的数据进行标准化处理。
假设给定了k个指标,其中。
假设对各指标数据标准化后的值为,那么。
2.求各指标的信息熵根据信息论中信息熵的定义,一组数据的信息熵。
其中,如果,则定义。
3.确定各指标权重根据信息熵的计算公式,计算出各个指标的信息熵为。
通过信息熵计算各指标的权重:。
三、熵权法赋权实例1.背景介绍某医院为了提高自身的护理水平,对拥有的11个科室进行了考核,考核标准包括9项整体护理,并对护理水平较好的科室进行奖励。
下表是对各个科室指标考核后的评分结果。
但是由于各项护理的难易程度不同,因此需要对9项护理进行赋权,以便能够更加合理的对各个科室的护理水平进行评价。
2.熵权法进行赋权1)数据标准化根据原始评分表,对数据进行标准化后可以得到下列数据标准化表表2 11个科室9项整体护理评价指标得分表标准化表科室X1X2X3X4X5X6X7X8X9A 1.000.00 1.000.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00B 1.00 1.000.00 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00C0.00 1.000.33 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00D 1.00 1.000.00 1.000.50 1.000.87 1.00 1.00E 1.000.00 1.00 1.00 1.000.00 1.00 1.000.00F 1.00 1.00 1.00 1.000.50 1.00 1.000.00 1.00G 1.00 1.000.00 1.000.50 1.000.00 1.00 1.00H0.50 1.000.33 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00I 1.00 1.000.67 1.000.00 1.00 1.00 1.00 1.00J 1.000.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 K 1.00 1.000.67 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.002)求各指标的信息熵根据信息熵的计算公式,可以计算出9项护理指标各自的信息熵如下:表3 9项指标信息熵表X1X2X3X4X5X6X7X8X9信息熵0.950.870.840.960.940.960.960.960.963)计算各指标的权重根据指标权重的计算公式,可以得到各个指标的权重如下表所示:表4 9项指标权重表W1W2W3W4W5W6W7W8W9权重0.080.220.270.070.110.070.070.070.073.对各个科室进行评分根据计算出的指标权重,以及对11个科室9项护理水平的评分。
熵权法
e pi ln pi
• 显然,当 p i =1/m(i=1,2,……,m)时,即各种状态出现的概率相同时, 熵取最大值,为:
i 1
m
• 现有m个待评项目,n个评价指标,形成原始评价矩阵 R rij mn 对于某 个指标 r j 有信息熵:
e j pij ln pij ,其中 pij rij / rij
郑州大学
熵权法
目录
熵权法概述 熵权法基本原理
熵权法计算权重过程 熵权法适用范围 熵权法的优缺点
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1.熵权法概述
• 熵原本是一热力学概念,它最先由申农 C. E.Shannon 引入信息论 ,称之为信息熵。现已在工 程技术,社会经济等领域得到十分广泛的应用。 •申农定义的信息熵是一个独立于热力学熵的概念, 但具有热力学熵的基本性质(单值性、可加性和极 值性),并且具有更为广泛和普遍的意义,所以称 为广义熵。它是熵概念和熵理论在非热力学领域泛 化应用的一个基本概念。
(1 e
j 1
n
j
)
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3.利用熵权法计算权重
• (4)确定指标的综合权数 j : 假设评估者根据自己的目的和要求将指标重要性的权重
确定为 j ,j=1,2,…,n,结合指标的熵权 w j 就可以得到指
标j的综合权数:
j i wi
w
i 1 i
m
i
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3.利用熵权法计算权重
•当各备选项目在指标j上的值完全相同时,该指标的 熵达到最大值1,其熵权为零。这说明该指标未能向 决策者供有用的信息,即在该指标下,所有的备选项 目对决策者说是无差异的,可考虑去掉该指标。因 此,熵权本身并不是表示指标的重要性系数,而是表 示在该指标下对评价对象的区分度。
熵权法指标权重
2.熵权法的基本原理
从信息熵的公式可e以j 看出:
如果某个指标的熵值 越小,说明其指标值的变异程 度越大,提供的信息量越多,在综合评价中该指标起
的作用越大,其权重e应j 该越大
如果某个指标的熵值 越大,说明其指标值的变异程 度越小,提供的信息量越少,在综合评价中起的作用 越小,其权重也应越小
故在具体应用时,可根据各指标值的变异程度, 利用熵来计算各指标的熵权,利用各指标的熵 权对所有的指标进行加权,从而得出较为客观 的评价结果
1.熵权法概述
熵权法是一种客观赋权方法。在具体使 用过程中,熵权法根据各指标的变异程 度,利用信息熵计算出各指标的熵权, 再通过熵权对各指标的权重进行修正, 从而得出较为客观的指标权重。
2.熵权法的基本原理
根据信息论的基本原理 , 信息是系统p有i 序
程度的一个度e 量m; 而pi l熵n p是i 系统无序程度的
一个p度i 量。
i 1
种 时若状,系r j 态则统出该可现系能的 统处em概 的于ax 率 熵多ln 为 就m种定不(义同i为的=1:状,2态,…R。… r而ij ,mmn 每)
m
m
e j pij ln pij
pij rij / rij
i 1
i 1
显然,当 =1/m(i=1,2,……,m)时, 即各种状态出现的概率相同时,熵取最
4.熵权法的适用范围
可用于任何评价问题中的确 定指标权重;
可用于剔除指标体系中对评 价结果贡献不大的指标。
5.熵权法的优缺点
优点
客观性
适应性
相对那些主观赋 值法,精度较高 客观性更强,能 够更好的解释所 得到的结果。
可以用于任何需 要确定权重的过 程,也可以结合 一些方法共同使
【精品】熵权法
【精品】熵权法熵权法是一种基于熵(信息熵或香农熵)的多指标决策方法,该方法可以评估每个指标的重要性,并确定最佳决策方案。
熵在信息论中用来表示数据中的不确定性程度,也可以用来度量指标之间的差异程度,进而确定最优解。
熵权法适用于评估复杂系统的各种指标,并可以帮助决策者在决策过程中更全面、客观地了解系统的状况。
熵权法的基本思想是,在给定的指标集合中选择具有最大差异性的指标作为最佳指标,从而确定系统的最佳状态或最优解。
在熵权法中,通过求解熵值和权重实现了对指标的排序和评价。
具体内容如下:1. 熵值的计算熵值反映了指标之间的差异程度,其值越大,指标之间的差异程度越大,反之则差异程度越小。
在熵权法中,我们需要计算每个指标的熵值,以此来确定每个指标的重要性。
假设有n个样本,m个指标,则第i个指标的熵值可以表示为:$ E_i=-\sum_{j=1}^{n}{p_{ij}\log_2p_{ij}} $其中,$ p_{ij} $表示第i个指标在第j个样本中的比重。
权重是指标在整个指标集合中的重要程度,其越大表示该指标对整个指标集合的影响越大。
在熵权法中,我们需要计算每个指标的权重,以此来评估每个指标的重要性。
其中,$ E_i $为第i个指标的熵值,$ \sum_{j=1}^{m}E_j $为指标集合的熵值之和。
根据以上公式,我们可以计算出每个指标的熵值和权重,并进行指标排序和评价。
3. 实例分析为了更好地理解熵权法的应用,我们可以以某电子产品公司的产品选型为例进行分析。
假设该公司正在开发一款新的产品,并需要在多个指标(如价格、功能、品质、颜色等)之间进行权衡和取舍。
为了确定最佳的决策方案,该公司采用熵权法进行了分析与评价。
下图是该公司对几个主要指标的熵值计算结果:指标 | 价格 | 功能 | 品质 | 颜色-----|-----|-----|-----|-----熵值 | 0.235 | 0.183 | 0.142 | 0.124由上表可知,价格这一指标的熵值最大,说明该指标在整个指标集合中的差异程度最大,因此价格是最重要的一个指标。
数学建模-熵权法
• (4)确定指标的综合权数 j : 假设评估者根据自己的目的和要求将指标重要性的权重
确定为 j ,j=1,2,…,n,结合指标的熵权 w j 就可以得到指
标j的综合权数:
j i wi
w
i 1 i
m
i
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3.利用熵权法计算权重
•当各备选项目在指标j上的值完全相同时,该指标的 熵达到最大值1,其熵权为零。这说明该指标未能向 决策者供有用的信息,即在该指标下,所有的备选项 目对决策者说是无差异的,可考虑去掉该指标。因 此,熵权本身并不是表示指标的重要性系数,而是表 示在该指标下对评价对象的区分度。
•故在具体应用时,可根据各指标值的变异程度,利 用熵来计算各指标的熵权,利用各指标的熵权对所 有的指标进行加权,从而得出较为客观的评价结果
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3.利用熵权法计算权重
•我们将综合指标的重要性和指标提供的信息量这两 方面来确定各指标的最终权重。
• 现有m个待评项目,n个评价指标,形成原始 数据矩阵 R rij mn :
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4.熵权法的适用范围
•可用于任何评价问题中的确定 指标权重; •可用于剔除指标体系中对评价 结果贡献不大的指标。
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5.熵权法的优缺点
优点
客观性 适应性
相对那些主观赋 值法,精度较高 客观性更强,能 够更好的解释所 得到的结果。
可以用于任何需 要确定权重的过 程,也可以结合 一些方法共同使 用。
pij rij
• (2)计算第j个指标的熵值 e j :
r
i 1
m
ij
• (3)计算第j个指标的熵权 w j :
e j k pij ln pij 其中,k 1 ln m
熵权法指标权重确定ppt课件
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严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
3.利用熵权法计算权重
• 求各指标值权重的过程为:
• (1)计算第j个指标下第i个项目的指标值的比重 p ij :
m
pij rij
rij
i1
i1
i1
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严格执行突发事件上报制度、校外活 动报批 制度等 相关规 章制度 。做到 及时发 现、制 止、汇 报并处 理各类 违纪行 为或突 发事件 。
2.熵权法的基本原理
• 从信息熵的公式可以看出:
如果某个指标的熵值 e j 越小,说明其指标值的变异程度 越大,提供的信息量越多,在综合评价中该指标起的作用 越大,其权重应该越大
3.利用熵权法计算权重
•当各备选项目在指标j上的值完全相同时,该指标的 熵达到最大值1,其熵权为零。这说明该指标未能向 决策者供有用的信息,即在该指标下,所有的备选项 目对决策者说是无差异的,可考虑去掉该指标。因 此,熵权本身并不是表示指标的重要性系数,而是表 示在该指标下对评价对象的区分度。
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i=1,2,……,m)时,则该系统的熵就定义为: m e pi ln pi i1
• 显然,当 p i =1/m(i=1,2,……,m)时,即各种状态出现的概率相同时
,熵取最大值,为:
em axlnm
•
现有m个待评项目,n个评价指标,形成原始评价矩阵
个指标
r
有信息熵:
j
m
m
Rrij
对于某
mn
ej pij lnpij ,其中 pij rij / rij
熵权法(客观赋权法)超详细解析
熵权法(客观赋权法)超详细解析熵权法 熵权法是⼀种客观赋权⽅法。
(客观 = 数据本⾝就可以告诉我们权重) 依据的原理:指标的变异程度越⼩,所反映的信息量也越少,其对应的权值也应该越低。
⽂章⽬录熵权法⼀、⽅法介绍⼆、熵权法的计算步骤三、模型扩展(★)四、模型总结⼀、⽅法介绍 熵权法就是根据⼀项指标的变化程度来分配权重的,举个例⼦:⼩张和⼩王是两个⾼中⽣,⼩张学习好回回期末考满分,⼩王学习不好考试常常不及格。
在⼀次考试中,⼩张还是考了满分,⽽⼩王也考了满分。
那就很不⼀样了,⼩王这⾥包含的信息就⾮常⼤,所对应的权重也就⾼⼀些。
上⾯的⼩例⼦告诉我们:越有可能发⽣的事情,信息量越少。
越不可能发⽣的事情,信息量就越多。
其中我们认为概率就是衡量事情发⽣的可能性⼤⼩的指标。
那么把信息量⽤字母 I \bf I I 表⽰,概率⽤ p \bf p p 表⽰,那么我们可以将它们建⽴⼀个函数关系: 那么,假设 x 表⽰事件 X 可能发⽣的某种情况,p(x)表⽰这种情况发⽣的概率情况如上图所⽰,该图像可以⽤对数函数进⾏拟合,那么最终我们可以定义: I ( x ) = − ln ( p ( x ) ) I(x) = -\ln(p(x)) I(x)=−ln(p(x)),因为 0 ≤ p ( x ) ≤ 1 0 ≤ p(x) ≤ 1 0≤p(x)≤1,所以 I ( x ) ≥ 0 I(x) ≥ 0 I(x)≥0。
接下来引⼊正题:信息熵的定义 假设 x 表⽰事件 X 可能发⽣的某种情况,p(x) 表⽰这种情况发⽣的概率我们可以定义: I ( x ) = − ln ( p ( x ) ) I(x)=-\ln(p(x)) I(x)=−ln(p(x)) ,因为 0 ≤ p ( x ) ≤ 1 0≤p(x)≤1 0≤p(x)≤1 ,所以 I ( x )≥ 0 I(x)≥0 I(x)≥0 。
如果事件 X 可能发⽣的情况分别为: x 1 , x 2 , ⋯ , x n x_1,x_2,\cdots,x_n x1 ,x2,⋯,xn,那么我们可以定义事件 X X X 的信息熵为:H ( X ) = ∑ i = 1 n [ p ( x i ) I ( x i ) ] = − ∑ i = 1 n [ p ( x i ) ln ( p ( x i ) ) ] H(X)=\sum_{i=1}^{n}[p(x_i)I(x_i)]=-\sum_{i=1}^{n}[p(x_i)\ln(p(x_i))] H(X)=i=1∑n[p(xi)I(xi)]=−i=1∑n[p(xi)ln(p(xi))]那么从上⾯的公式可以看出,信息上的本质就是对信息量的期望值。
熵权法 ppt课件
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当各备选项目在指标j上的值完全相同时,该指 标的熵达到最大值1,其熵权为零。这说明该指标未 能向决策者供有用的信息,即在该指标下,所有的备 选项目对决策者说是无差异的,可考虑去掉该指标。 熵权并非实际意义上的重要性系数,而是各指标在 竞争意义上的相对激烈程度系数。
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四、熵权法的适用范围及优缺点
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2
一、熵权法的概述
熵的概念源于热力学,表示不能用来做功的热能为 热能的变化量除以温度所得的商。 在信息论中,信息是系统有序程度的一个度量, 熵是系统无序程度的一个度量。二者绝对值相等,方 向相反。 熵是对不确定信息的度量,如果一个指标的信息 熵越小,该指标提供的信息量越大,在综合评价中所 起的作用理应越大,权重就应该越高。
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三、熵权法的计算步骤
1、确定评价对象,建立评价指标体系,构造指标水 平矩阵 R 。
r11 r21 R r m1
r1n r2n 2 rmn rm mn
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r12 r22
适用范围: 1、可用于任何评价问题中的确定指标权重; 2、可用于剔除指标体系中对评价结果贡献不大的 指标。
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优点
客观性 相对那些主观赋 值法,精度较高 客观性更强,能 够更好的解释所 得到的结果。 适应性 可以用于任何 需要确定权重 的过程,也可 以结合一些方 法共同使用。
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j 1
n
j
1 H j nHj
j 1 n
)
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5、计算指标的综合权数 j 假设评估者根据自己的目的和要求将指标重 要性的权重确定为 j ,j=1,2,…,n,结合指标 的熵权 w j 就可以得到指标j的综合权数:
熵权法
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90
90
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评价的理论基础:理想解法综合评价的步骤 本文将权重 wj与目标矩阵 R=(rij)m×n中相对应的各
1. 构造加权规 范化矩阵 V
类指标分别相乘,得到加权规范化矩阵 V。 根据“大中取最大,小中取最小”的原则,确定理想解和负理想解 为: V max vij j J 1 , min vi j j J 2 i 1,2,3...,m
然后根据式(4)确定理想解和负理想解如下:
V+=(0.0267 ,0.0266,0.0144,0.0255,0.0355,0.0370,0.0171,0.0327,0.0198,0.0301) V-=(0.0239,0.0235,0.0133,0.0232,0.0316,0.0329,0.0157,0.0290,0.0180,0.0270)
有中国水电一局
四局
,水电九局
,广东二局
,水电六局
,水电十
,水电四局
6家单位参加竞标,6
家单位标书初审均有效。评标专家组从商务标,技术标2个 方面对标书进行评审。商务标指标为:投标价 比 ,速动比 ,资金利用比 ,流动 ,
(完整版)指标权重确定方法之熵权法(计算方法参考
指标权重确定方法之熵权法一、熵权法介绍熵最先由申农引入信息论,目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。
熵权法的基本思路是根据指标变异性的大小来确定客观权重。
一般来说,若某个指标的信息熵越小,表明指标值得变异程度越大,提供的信息量越多,在综合评价中所能起到的作用也越大,其权重也就越大。
相反,某个指标的信息熵越大,表明指标值得变异程度越小,提供的信息量也越少,在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小。
二、熵权法赋权步骤1.数据标准化将各个指标的数据进行标准化处理。
假设给定了k个指标,其中。
假设对各指标数据标准化后的值为,那么。
2.求各指标的信息熵根据信息论中信息熵的定义,一组数据的信息熵。
其中,如果,则定义。
3.确定各指标权重根据信息熵的计算公式,计算出各个指标的信息熵为。
通过信息熵计算各指标的权重:。
三、熵权法赋权实例1.背景介绍某医院为了提高自身的护理水平,对拥有的11个科室进行了考核,考核标准包括9项整体护理,并对护理水平较好的科室进行奖励。
下表是对各个科室指标考核后的评分结果。
但是由于各项护理的难易程度不同,因此需要对9项护理进行赋权,以便能够更加合理的对各个科室的护理水平进行评价。
2.熵权法进行赋权1)数据标准化根据原始评分表,对数据进行标准化后可以得到下列数据标准化表表2 11个科室9项整体护理评价指标得分表标准化表科室X1X2X3X4X5X6X7X8X9A 1.000.00 1.000.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00B 1.00 1.000.00 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00C0.00 1.000.33 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.00D 1.00 1.000.00 1.000.50 1.000.87 1.00 1.00E 1.000.00 1.00 1.00 1.000.00 1.00 1.000.00F 1.00 1.00 1.00 1.000.50 1.00 1.000.00 1.00G 1.00 1.000.00 1.000.50 1.000.00 1.00 1.00H0.50 1.000.33 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00I 1.00 1.000.67 1.000.00 1.00 1.00 1.00 1.00J 1.000.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 K 1.00 1.000.67 1.000.50 1.00 1.00 1.00 1.002)求各指标的信息熵根据信息熵的计算公式,可以计算出9项护理指标各自的信息熵如下:表3 9项指标信息熵表X1X2X3X4X5X6X7X8X9信息熵0.950.870.840.960.940.960.960.960.963)计算各指标的权重根据指标权重的计算公式,可以得到各个指标的权重如下表所示:表4 9项指标权重表W1W2W3W4W5W6W7W8W9权重0.080.220.270.070.110.070.070.070.073.对各个科室进行评分根据计算出的指标权重,以及对11个科室9项护理水平的评分。
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熵值 熵权 值
(3).确定理想解和负理想 解
经过计算,加权规范化矩阵 V 如下:
0.2390 0.0267 v 0.0252 0.0258 0.0240 0.0251 0.0235 0.0266 0.0144 0.0140 0.0138 0.0133 0.0238 0.0252 0.0232 0.0255 0.0340 0.0324 0.0316 0.0355 0.0333 0.0370 0.0350 0.0329 0.0169 0.0157 0.0165 0.0171 0.0301 0.0327 0.0290 0.0309 0.0189 0.0198 0.0180 0.0187 0.0301 0.0291 0.0277 0.0270
熵权法及其改进
主要内容
1、背 景 2、理 论 3、应 用举例 4、方法改进
熵权法
5、软 件实现
一、背 景
熵概念的产生
1948 年,申 农和维纳将通 信过程中信息 源信号的不确 定性称为信息 熵。
德国物理学家克劳 修斯于1856年创立 熵理论。
20 世纪 30 年代后熵理论进入 到化学研究领域。1945 年, 薛定谔把熵的概念运用到了生 物学领域中。
2. 确定理想 解 V+和负理 想解 V-
V
min v
ij
j J , max vi
1
j
j J i 1,2,3...,m
2
(4)
其中 J1代表效益型指标集合,该集合中指标值越大,表明评价对 象在该项指标上的表现越好;J2代表成本标型集合,该集合中的指 标值越小,表明评价对象在该项指标上的表现越好。
84
81
82
90
90
81
87
84
83
79
评价的理论基础:理想解法综合评价的步骤 本文将权重 wj与目标矩阵 R=(rij)m×n中相对应的各
1. 构造加权规 范化矩阵 V
类指标分别相乘,得到加权规范化矩阵 V。 根据“大中取最大,小中取最小”的原则,确定理想解和负理想解 为: V max vij j J 1 , min vi j j J 2 i 1,2,3...,m
有中国水电一局
四局
,水电九局
,广东二局
,水电六局
,水电十
,水电四局
6家单位参加竞标,6
家单位标书初审均有效。评标专家组从商务标,技术标2个 方面对标书进行评审。商务标指标为:投标价 比 ,速动比 ,资金利用比 ,流动 ,
申农定义的信息熵 是一个独立于热力 学熵的概念, 但具 有热力学熵的基本 性质(单值性、可加 性和极 值性),并且 具有更为广泛和普 遍的意义,所以称 为广义熵。它是熵 概念和熵理论在非 热力学领域泛 化应 用的一个基本概念。
熵权法是一种客 观赋权方法。在 具体使用 过程中, 熵权法根据各指 标的变异程度, 利 用信息熵计算 出各指标的熵权, 再通过熵权 对各 指标的权重进行 修正,从而得出 较为客 观的指标 权重。
二、基本原理
•
根据信息论的基本原理 , 信息是系统有序程度的一个度量; 而熵是系统无序程度的一个度量。 若系统可能处于多种不同的状态。而每种状态出现的概率 为 p( i i=1,2,……,m)时,则该系统的熵就定义为:
e pi ln pi
i 1 m
•
•
显然,当 p i =1/m(i=1,2,……,m)时,即各种状态出现的 概率相同时,熵取最大值,为:
1870年玻尔兹曼发现了处于
同能级状态的分子个数的对 数值与熵值成正比。爱因斯 坦和普朗克也利用熵原理解 决科学研究中遇到的问题,
20 世纪后期,熵理论进入了 科技含量较高的高新技术行 业。
熵权法简述
熵原本是一热 力学概念,它 最先由申农 C. E.Shannon 引入信息论 , 称之为信息熵。 现已在工 程 技术,社会经 济等领域得到 十分广泛的应 用。
p ij rij
〉
r
i 1
ij
(1)
(2)计算第j个指标的熵值 e j :
e j k pij ln pij
i 1 m
其中
k 1 ln m
(2)
(3)计算第j个指标的熵权 w j :
w j (1 e j ) (1 e ) Nhomakorabeaj 1 j
n
(3)
(4)确定指标的综合权数 j:
项目建设工程的质量评
价涉及很多内容。我们的例子是根据工
程建设质量控制的关键点,参考有关研
究资料,从安全性、适用性和协调性三
个方面建立了房地产项目建设工程质量
评价标体系。如下图
工程质量评价指标体系
安全性
适用性
协调性
强
防
抗
通
采
隔
隔
度
火
震
风
光
音
热
社 会 环 境
生 态 环 境
基 础 设 施
邀请了有关专家对这些评价指标进行打分,结果如表 1 所示。该表中某一数值越大,则说明该数值对应的项目在此
i 1
建设工程 质量评价
三、应 用举例
利用熵权法对项目建设 的质量进行评价,以更 客观 地反映工程质量的 实际情况,保证工程的 顺利进行.
熵权法完全根据决策矩 阵求出能代表权重的熵 权,能有效规避专家主 观判断误差对权重分析 的影响。
评标工作 是否客观
1、基于熵权法的房地产项目建筑质量评价
房地产
根据评价准则可知,项目 3 的贴近度为 0.7228,所以其房地产项目建筑整体最 好,其次为项目 1(0.5566)和项目4(0.5339),最后是项目 2(0.3243)。
根据决策矩阵求出能 代表权重的熵权
2.熵权法在 评标工作 中的运用
引入评价指标,在数 据的标准化过程中引 入指标值合理区间。
0.2356 0.2628 V= 0.2477 0.2538 0.2522 0.2639 0.2463 0.2375 0.2602 0.2515 0.2485 0.2398 0.2435 0.2580 0.2377 0.2609 0.2544 0.2426 0.2367 0.2663 0.2412 0.2676 0.2529 0.2382 0.2552 0.2374 0.2493 0.2582 0.2445 0.2665 0.2365 0.2515 0.2507 0.2627 0.2388 0.2478 0.2643 0.2553 0.2432 0.2372
评价对象与理想解的相对贴近度为: ci Si /(Si Si )(0 ci 1, i 1,2,3...m) 根据计算出的 ci值对各企业的投资价值进行排序,ci较大的 (7) 企业投资价值较优,反之,则较差。
评价过程
(1).指标数据标准化 因为全部的评价指标越大越好,应用公式 (1)对指标数据进 行标准化,结果如下所示:
r
j
emax ln m
i 1
现有 m 个待评项目, n 个评价指标,形成原始评价矩阵 m m r j 对于某个指标 有信息熵: R rij mn e j pij ln pij 其中 p r / r
•
ij ij
i 1
ij
从信息熵的公式可以看出:
11
1 如果某个指标的熵值越小,说明其指标值的变异程度越大, 提供的信息量越多,在综合评价中该指标起的作用越大, 其权重应该越大 如果某个指标的熵值越大,说明其指标值的变异程度越 小,提供的信息量越少,在综合评价中起的作用越小, 其权重也应越小
(2).熵权值的计算
将 R 中标准化后的指标数据代入式(2),求得各指标的 熵值ej,将熵值代入式(3),可得到各指标的熵权值 wj, 结果见表 2:
表 2评价指标熵值及熵权值计算结果
指标 强度 0.999 4 0.101 6 防火 0.999 5 0.095 2 抗震 0.999 7 0.055 5 通风 0.999 5 0.097 7 采光 0.999 3 0.133 5 隔音 0.999 6 0.138 2 隔热 0.999 2 0.066 2 社会 环境 0.999 3 0.122 7 生态 环境 0.999 6 0.075 5 基础 设施 0.994 0.113 9
然后根据式(4)确定理想解和负理想解如下:
V+=(0.0267 ,0.0266,0.0144,0.0255,0.0355,0.0370,0.0171,0.0327,0.0198,0.0301) V-=(0.0239,0.0235,0.0133,0.0232,0.0316,0.0329,0.0157,0.0290,0.0180,0.0270)
指标上比其他项目更优。本例就是在表 1 的基础上对各项
目进行分析、评价和排序的。
表 1工程质量评价指标数据表 评价 指标 强度 78 87 82 防火 86 90 84 抗震 89 86 85 通风 84 89 82 采光 86 82 80 隔音 82 91 86 隔热 86 80 84 社会 环境 82 89 79 生态 环境 84 88 80 基础 设施 88 85 81
评价指标的分类
指标一般可分为效益型指标,成本性指标和区间型指标。应
先由招标人根据工程需要确定各指标的合理区间 对区间型指标,还需确定中间最适值 数进行归一 化。设原始数据矩阵 ,再根据归一化函
归一化后得到决策矩阵
分别建立归一化函数: 效益型指标
(1)
成本型指标
区间型指标
( 2)
(3)
式中: 为指标下界; 为指标上界; 为归一化 后数据; 为原始数据。
将式(4)结果代入式(5),可得指标权重向量
求综合评估向量 由式(6)对各方案的各指标值加权求和