多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法及權(quán)重系數(shù)的選擇-全文預(yù)覽
【正文】 標(biāo)分為若干層次和若干指標(biāo)，依照不同權(quán)重進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的方法。 層次分析加權(quán)法（AHP法）［1］選擇基金項(xiàng)目：廣東藥學(xué)院引進(jìn)人才科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目( 2005ZYX12)、廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目（ 2007J1C0281）、廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2007A060305006） 綜合評(píng)價(jià)是利用數(shù)學(xué)方法（包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法）對(duì)一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的多個(gè)指標(biāo)信息進(jìn)行加工和提煉，以求得其優(yōu)劣等級(jí)的一種評(píng)價(jià)方法。 【關(guān)鍵詞】【摘要】 作者：王暉，陳麗，陳墾，薛漫清，梁慶本文對(duì)多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法和權(quán)重系數(shù)的選擇進(jìn)行概括介紹。權(quán)重系數(shù)。 多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法 該法通過建立目標(biāo)樹，可計(jì)算出合理的組合權(quán)重，最終得出綜合指數(shù)，使評(píng)價(jià)直觀可靠。 相對(duì)差距和法［3］ 設(shè)有m項(xiàng)被評(píng)價(jià)對(duì)象，有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，則評(píng)價(jià)對(duì)象的指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)為 Kj=(K1j，K2j，……，Knj)，j=1，2，……，m。該法考慮了各評(píng)價(jià)對(duì)象在全體評(píng)價(jià)對(duì)象中的位置，避免了各被評(píng)價(jià)對(duì)象之間因差距較小，不易排序的困難。 應(yīng)用本法時(shí)，當(dāng)指標(biāo)數(shù)越多，且各指標(biāo)間相關(guān)程度越密切，即相應(yīng)的主成分個(gè)數(shù)越少，本法越優(yōu)越；對(duì)于定性指標(biāo)，應(yīng)先進(jìn)行定量化；當(dāng)指標(biāo)數(shù)較少時(shí)，可適當(dāng)增加主成分個(gè)數(shù)，以提高分析精度。 TOPSIS法［6］ 該法是基于歸一化后的原始數(shù)據(jù)矩陣，找出有限方案中的最優(yōu)方案和最劣方案，然后獲得某一方案與最優(yōu)方案和最劣方案間的距離（用差的平方和的平方根值表示），從而得出該方案與最優(yōu)方案的接近程度，并以此作為評(píng)價(jià)各方案優(yōu)劣的依據(jù)。 侯志東等［8］提出的基于Hausdauff度量的模糊Topsis方法，首先通過模糊極大集和模糊極小集來確定模糊多屬性決策問題的理想解與負(fù)理想解，再由Hausdauff度量獲得不同備選方案到理想解與負(fù)理想解的距離及其貼近度，根據(jù)貼近度指標(biāo)對(duì)方案進(jìn)行優(yōu)劣排序?！ ? 該方法以實(shí)際資料作為計(jì)算基礎(chǔ)，較為客觀，它在算法上是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為序值，雖計(jì)算簡(jiǎn)單，但未充分利用資料的原始信息。 j=1，2，……k 以Xij表示第j個(gè)指標(biāo)下的第i個(gè)測(cè)定值，以Sj 表示第j個(gè)指標(biāo)下各次試驗(yàn)結(jié)果的和，即 Sj=Σni=1Xij j=1，2……k 則P（Bi/Aj）=Xij/Sj 全概率公式為： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［11］與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)方法相比，具有大規(guī)模信息處理、分布式聯(lián)想存儲(chǔ)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)及自組織的特點(diǎn)；作為一個(gè)高度的非線性動(dòng)態(tài)處理系統(tǒng)，既可處理線性問題，又可處理非線性問題，且具有很強(qiáng)的容錯(cuò)能力。 簡(jiǎn)易公式評(píng)分法［12］ 式中aij、bij、cij分別為第i項(xiàng)的第 j 個(gè)指標(biāo)，ss2和s3分別為樣本的標(biāo)準(zhǔn)差，bb2和b3分別為權(quán)重系數(shù)。 一般步驟如下：根據(jù)各指標(biāo)屬性，進(jìn)行數(shù)據(jù)生成（生成的數(shù)據(jù)應(yīng)滿足無量綱化、標(biāo)準(zhǔn)化和測(cè)度統(tǒng)一化）→ 產(chǎn)生隨機(jī)重向量→ 計(jì)算加權(quán)值→排序向量。在實(shí)際應(yīng)用中，采用模糊綜合評(píng)判法能夠得到全面和合理的評(píng)判結(jié)果［15］。 X0j=max(Xij)本法既適合大樣本，也適合小樣本的評(píng)價(jià)系統(tǒng)。同時(shí)根據(jù)不同因子以及進(jìn)一步旋轉(zhuǎn)，可以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行較為科學(xué)和清晰的分類。在模型中，特殊因子起著殘差的作用，且他們彼此不相關(guān)且與公共因子也不相關(guān)。 功效函數(shù)法［19］ 功效函數(shù)法是根據(jù)多目標(biāo)規(guī)劃原理提出來的，其基本思想是通過功效函數(shù)將不同量綱的各指標(biāo)實(shí)際值轉(zhuǎn)化為無量綱的功效系數(shù)，再根據(jù)各指標(biāo)的權(quán)重關(guān)系得到綜合評(píng)價(jià)值，以綜合評(píng)價(jià)值作為綜合評(píng)價(jià)的依據(jù)。 （2） dij=rij/r1 {Xij} 1不能偏大也不能偏小 （3） 1+(r2rij)/rmax，jdij(4） 該方法直觀明了，可使不可比的、相互補(bǔ)的指標(biāo)，按照某種規(guī)則成為相互可比的量化指標(biāo)；同時(shí)又兼顧了各指標(biāo)在評(píng)價(jià)中的重要程度。首先要選擇適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)，確定權(quán)重后依據(jù)下列公式把指標(biāo)進(jìn)行指數(shù)化： 高優(yōu)指標(biāo)指數(shù)化計(jì)算公式:Yj=Xj/Mj 低優(yōu)指標(biāo)指數(shù)化計(jì)算公式:Yj=Mj/Xj 然后按照同類指標(biāo)指數(shù)相乘、異類指標(biāo)指數(shù)相加的方法進(jìn)行指數(shù)綜合得出I值進(jìn)行比較。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行相對(duì)化處理，消除了不同指標(biāo)量綱的影響。 該法邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，計(jì)算簡(jiǎn)便，可用于同一時(shí)間各指標(biāo)的橫向評(píng)價(jià)，也可用于同一指標(biāo)不同時(shí)間的縱向評(píng)價(jià)。主觀權(quán)重系數(shù)（又稱經(jīng)驗(yàn)權(quán)數(shù)）是指人們對(duì)分析對(duì)象的各個(gè)因素，按其重要程度，依照經(jīng)驗(yàn)，主觀確定的系數(shù)，例如Delphi法、AHP法和專家評(píng)分法。 專家咨詢權(quán)數(shù)法（特爾斐法）［23］ 該法又分為平均型、極端型和緩和型。 因子分析權(quán)數(shù)法［24］ 根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)中因子分析方法，對(duì)每個(gè)指標(biāo)計(jì)算共性因子的累積貢獻(xiàn)率來定權(quán)。采用變異系數(shù)法，變異系數(shù)越大，所賦的權(quán)數(shù)也越大。 計(jì)算每項(xiàng)指標(biāo)與其它指標(biāo)的復(fù)相關(guān)系數(shù)，計(jì)算公式為R=（SS回/SS總）1/2，R越大，重復(fù)信息越多，權(quán)重應(yīng)越小。 一種多元分析法?！ ∵@種判斷通過引入1～9比率標(biāo)度進(jìn)行定量化?！?”表示兩兩相比中相對(duì)“大的”、“優(yōu)的”、“重要的”，而用“0”表示相對(duì)“小的”、“劣的”、“不重要的”。 熵權(quán)法［27］ 熵最先由申農(nóng)引入信息論，現(xiàn)已在工程技術(shù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域得到比較廣泛的應(yīng)用。把實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后轉(zhuǎn)變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)dij后，依據(jù)以下公式計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的信息熵： Ej＝(lnm)1∑mi=1pijlnpij 其中m為被評(píng)價(jià)對(duì)象的數(shù)目，n為評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)目，并且pij=dij∑mi=1dij，如果pij=0，則定義limpij→0pijlnpij=0。 標(biāo)準(zhǔn)離差法［28］ 標(biāo)準(zhǔn)離差法的思路與熵權(quán)法相似。 j=1，2，3，……n 而各指標(biāo)間的沖突性是以指標(biāo)之間的相關(guān)性為基礎(chǔ)。 wj=Cj∑nj=1Cj但是值得注意的是如果兩個(gè)指標(biāo)間的沖突性較小，則表示兩個(gè)指標(biāo)在評(píng)價(jià)方案的優(yōu)劣上反映的信息有較大的相似性
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