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正文內(nèi)容

topsis方法(第8講)(編輯修改稿)

2025-11-17 06:59 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 程度 權(quán)重應(yīng)綜合反映三種因素的作用,2.3 權(quán)重確定,第二十九頁,共七十五頁。,2.3 權(quán)重確定,第三十頁,共七十五頁。,2.3 權(quán)重確定,第三十一頁,共七十五頁。,心理學(xué)的實(shí)驗(yàn)表明,大多數(shù)人對不同事物在相同屬性上差別的分辨能力在5~9級之間,采用1 ~ 9的標(biāo)度反映了大多數(shù)人的判斷能力; 大量的社會調(diào)查表明,1~9的比例標(biāo)度早已為人們所熟悉和采用; 科學(xué)考察和實(shí)踐表明,1~9的比例標(biāo)度已完全能區(qū)分引起人們感覺差別的事物的各種屬性。,為什么采用1~9級的指標(biāo)比例呢?,2.3 權(quán)重確定,第三十二頁,共七十五頁。,判斷矩陣和積法計(jì)算步驟:,(1)將判斷矩陣每一列歸一化: (2)對按列歸一化的判斷矩陣,再按行求和: (3)將向量 歸一化,則: 即為所求的特征向量,2.3 權(quán)重確定,第三十三頁,共七十五頁。,列向量歸一化,(4)計(jì)算最大特征根:,2.3 權(quán)重確定,第三十四頁,共七十五頁。,精確計(jì)算,得,2.3 權(quán)重確定,第三十五頁,共七十五頁。,表3-1給出的決策矩陣是一個(gè)鉆探工藝方案評價(jià)與優(yōu)選的多屬性決策問題,原先有5個(gè)方案 ,3個(gè)屬性 ——壽命, ——時(shí)效, ——成本,其中 和 為效益型屬性, 為成本型屬性,權(quán)向量 。下面分析當(dāng)增加一個(gè)決策方案 時(shí)TOPSIS法的逆序問題。,表3-1 工藝方案基本數(shù)據(jù),課堂練習(xí),第三十六頁,共七十五頁。,5個(gè)方案時(shí)的相對貼近度依次為 (0.4759,0.7096,0.5094,0.4294,0.4798), 其優(yōu)劣順序?yàn)?6個(gè)方案的相對貼近度為 (0.3773,0.5696,0.4145,0.3800,0.3291,0.6058) 其優(yōu)劣順序?yàn)?比較兩種結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),只有5個(gè)方案時(shí), 優(yōu)于 ,而6個(gè)方案時(shí), 優(yōu)于 ,再現(xiàn)了逆序現(xiàn)象。,課堂練習(xí),第三十七頁,共七十五頁。,經(jīng)計(jì)算發(fā)現(xiàn),TOPSIS法同樣存在逆序現(xiàn)象。當(dāng)增加決策方案時(shí)出現(xiàn)了逆序,其根本原因是當(dāng)引進(jìn)新的決策方案后,理想點(diǎn)發(fā)生了變化,5個(gè)方案時(shí)的正理想點(diǎn)為(31.5,2.05,225),負(fù)理想點(diǎn)是(18.4,1.51,268),而6個(gè)方案時(shí)的正正想點(diǎn)為(31.5,2.60,225),負(fù)理想點(diǎn)是(18.4,1.51,280)。理想點(diǎn)的變化,實(shí)際上就是決策評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的變化,而評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的變化必然導(dǎo)致評價(jià)結(jié)果的不同,即引起方案優(yōu)劣順序的變化,這是很自然的事情,不足為怪。,課堂練習(xí),第三十八頁,共七十五頁。,采用TOPSIS方法計(jì)算大學(xué)排名 數(shù)據(jù)獲取(高校20所以上,屬性值10個(gè)以上) 采用TOPSIS方法進(jìn)行計(jì)算,并得出結(jié)論 提交形式:PPT演示文檔(1520頁) 合理分工(每組34人,注明每人工作量) 如有雷同,絕對零分,分組作業(yè),第三十九頁,共七十五頁。,可能的一些觀點(diǎn): 高校應(yīng)無為而治; 浙大是如何崛起的; 西交應(yīng)如何快速崛起; 國外高校的先進(jìn)模式; 高校排名工作的改進(jìn)。,分組作業(yè),第四十頁,共七十五頁。,三、TOPSIS方法的主要改進(jìn),三、TOPSIS方法的主要改進(jìn),第四十一頁,共七十五頁。,用熵值法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重 消除人為因素造成的誤差 結(jié)論客觀公正,為科學(xué)評價(jià)提供了新途徑,3.1基于信息熵的TOPSIS模型,第四十二頁,共七十五頁。,熵是一種描述系統(tǒng)總體特性的統(tǒng)計(jì)量,信息熵,即平均信息量 一般情況下 狀態(tài)空間: 概率分布: 且 ,假設(shè)各狀態(tài)都是獨(dú)立的出現(xiàn) 的不確定性: 信息熵:,3.1基于信息熵的TOPS
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