多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法及權(quán)重系數(shù)的選擇(參考版)
2024-08-16 04:40本頁(yè)面
【正文】 【參考文獻(xiàn)】例如主成分分析法與因子分析法的相互聯(lián)用［32］、Delphi法和Topsis法聯(lián)用［33］等方法的應(yīng)用。但是如何使綜合評(píng)價(jià)更加客觀、準(zhǔn)確，仍需要進(jìn)一步的研究。 由于計(jì)算機(jī)的發(fā)展及一些相關(guān)領(lǐng)域的不斷深入研究，綜合評(píng)價(jià)方法得到了不斷的發(fā)展和改進(jìn)。 展望 該法計(jì)算簡(jiǎn)單易行，與其它方法相比較更加客觀。 αj=aj=ajo∑ni=1ajo。 對(duì)Ao=［a1o，a2o，a3o……amo］進(jìn)行歸一化處理即可得到新的權(quán)重aj: ajo=∑mi=1(aijij*)∑mi=1ij* ij*=maxi aij*aij*maxi aij*maxiaij* 由于偏移量越小，指標(biāo)權(quán)重在實(shí)際權(quán)重中所占比例越大，通過設(shè) j=∑mi=1aij/k,j表示第j個(gè)指標(biāo)的平均權(quán)重，k是專家的總?cè)藬?shù)。通過如下公式計(jì)算關(guān)于每個(gè)指標(biāo)的平均權(quán)重： 王宇亮等［31］提出了一種新的權(quán)重確定方法。 其它 該方法以三角模糊數(shù)判斷矩陣為基礎(chǔ)，通過一系列的數(shù)學(xué)處理轉(zhuǎn)換，得到模糊綜合評(píng)價(jià)因素權(quán)重，使確定因素權(quán)重過程中的主觀判斷更符合人們的思維習(xí)慣與表達(dá)方式，在一定程度上改善了傳統(tǒng)模糊綜合評(píng)價(jià)的某些缺陷，使該方法的準(zhǔn)確性和有效性得到一定的提高。 非模糊數(shù)判斷矩陣法是通過把三角模糊數(shù)判斷矩陣轉(zhuǎn)化為非模糊數(shù)，將新矩陣調(diào)整為互反矩陣，同時(shí)對(duì)其一致性進(jìn)行檢驗(yàn)，再利用AHP法來確定權(quán)重的一種方法。 非模糊數(shù)判斷矩陣法［10］對(duì)指標(biāo)較多的項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，可在正相關(guān)較高的幾個(gè)指標(biāo)中去除一些指標(biāo)，以減少計(jì)算量而不會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生很大的影響。當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)差一定時(shí)，指標(biāo)間的沖突性越小，權(quán)重越??；沖突性越大，權(quán)重也越大。第j個(gè)指標(biāo)的客觀權(quán)重Wj應(yīng)為： Cj=σj∑nt=1(1rij)設(shè)Cj表示第j各指標(biāo)所包含的信息量，則Cj可表示為：若兩個(gè)指標(biāo)之間具有較強(qiáng)的正相關(guān)，說明兩個(gè)指標(biāo)沖突性較低。標(biāo)準(zhǔn)差越大，各方案之間取值差距越大。 CRITIC（criteria importance through intercriteria correlation）法的基本思路是確定指標(biāo)的客觀權(quán)數(shù)以評(píng)價(jià)指標(biāo)間的對(duì)比強(qiáng)度和沖突性為基礎(chǔ)。 CRITIC法［29］ wj=σj∑nj=1σj其計(jì)算權(quán)重的公式為：通常，某個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差越大，表明指標(biāo)值的變異程度越大，提供的信息量越多，在綜合評(píng)價(jià)中所起的作用越大，其權(quán)重也越大。 j=1，2，3……n 利用熵計(jì)算各指標(biāo)客觀權(quán)重公式為： wj=1Ejn∑nj=1Ej相反，某個(gè)指標(biāo)的信息熵Ej越大，表明指標(biāo)值的變異程度越小，提供的信息量越少，在綜合評(píng)價(jià)中所起的作用越小，其權(quán)重也越小。其基本思路是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來確定客觀權(quán)重。 以優(yōu)序圖中黑字方格為對(duì)角線，把這對(duì)角線兩邊對(duì)稱的空格數(shù)字對(duì)照一番，如果對(duì)稱的兩欄數(shù)字正好一邊是1，則表示填表數(shù)字無誤，即完成互補(bǔ)檢驗(yàn)。 設(shè)n為比較對(duì)象（如方案、目標(biāo)、指標(biāo)）的數(shù)目，優(yōu)序圖是一個(gè)棋盤格的圖式共有nn個(gè)空格，在進(jìn)行兩兩比較時(shí)可選擇1，0兩個(gè)基本數(shù)字來表示何者為大、為優(yōu)。 優(yōu)序圖法［26］ 該法的優(yōu)點(diǎn)是綜合考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各層因素的重要程度而使各指標(biāo)權(quán)重趨于合理；缺點(diǎn)是在構(gòu)造各層因素的權(quán)重判斷矩陣時(shí)，一般采用分級(jí)定量法賦值，容易造成同一系統(tǒng)中一因素是另一因素的5倍、7倍，甚至9倍，從而影響權(quán)重的合理性。它的信息主要是基于人們對(duì)于每一層次中各因素相對(duì)重要性作出判斷。 層次分析法是一種多目標(biāo)多準(zhǔn)則的決策方法，是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家薩迪教授基于在決策中大量因素?zé)o法定量地表達(dá)出來而又無法回避決策過程中決策者的選擇和判斷所起的決定作用，于20世紀(jì)70年代初提出的。 層次分析法（AHP法）［25］ 其中bij為第i個(gè)主成分與第j個(gè)因素間的系數(shù)，di=λi/Σλk為貢獻(xiàn)率。bij wj=dj它從所研究的全部指標(biāo)中，通過探討相關(guān)的內(nèi)部依賴結(jié)構(gòu)，將有關(guān)主要信息集中在幾個(gè)主成分上，再現(xiàn)指標(biāo)與主成分的關(guān)系，指標(biāo)Xj的權(quán)數(shù)為： 主成分分析法取復(fù)相關(guān)系數(shù)的倒數(shù)作為得分，再經(jīng)歸一化處理得權(quán)重系數(shù)。 利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)中多元回歸方法，計(jì)算復(fù)相關(guān)系數(shù)來定權(quán)的，復(fù)相關(guān)系數(shù)越大，所賦的權(quán)數(shù)越大。 獨(dú)立性權(quán)數(shù)法［25］ 計(jì)算各指標(biāo)的變異系數(shù)CV=s/，將CV作為權(quán)重分值，再經(jīng)歸一化處理，得信息量權(quán)重系數(shù)。 根據(jù)各評(píng)價(jià)指標(biāo)包含的分辨信息來確定權(quán)數(shù)。 信息量權(quán)數(shù)法［24］累積貢獻(xiàn)率越大，說明該指標(biāo)對(duì)共性因子的作用越大，所定權(quán)數(shù)也越大?！ ≈饕鶕?jù)專家對(duì)指標(biāo)的重要性打分來定權(quán)，重要性得分越高，權(quán)數(shù)越大。 這類方法人們研究的較早，也較為成熟，但客觀性較差。權(quán)重系數(shù)可分為主觀權(quán)重系數(shù)和客觀權(quán)重系數(shù)。 2但由于該法缺乏對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重估計(jì)，因而其評(píng)價(jià)結(jié)果客觀性不高。多指標(biāo)把正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)結(jié)合起來考慮，提高了分析效能，同時(shí)引用自身內(nèi)部指標(biāo)作參比，使評(píng)判結(jié)果更為全面、合理。 密切值法是多目標(biāo)決策中的一種優(yōu)選方法，它將評(píng)價(jià)指標(biāo)區(qū)分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)并結(jié)合在一起考慮，所有指標(biāo)進(jìn)行同向化處理，然后找出各評(píng)價(jià)指標(biāo)的“最優(yōu)點(diǎn)”和“最劣點(diǎn)”，分別計(jì)算各評(píng)價(jià)單元與“最優(yōu)點(diǎn)”和“最劣點(diǎn)”的距離(即密切程度) ，將這些距離轉(zhuǎn)化為能綜合反映各樣本質(zhì)量?jī)?yōu)劣的綜合指標(biāo)—密切值，最后根據(jù)密切值大小確定各評(píng)價(jià)單元的優(yōu)劣順序。 密切值法［22］但是由于權(quán)重作用較明顯，易夸大權(quán)重大的因素和掩蓋權(quán)重小的因素的作用。對(duì)數(shù)據(jù)的分布、指標(biāo)的多少無嚴(yán)格要求，適用范圍廣。具體方法有加權(quán)線性和法、乘法合成法、混合法等［21］?！ ? c（Ai）=∑nj=1uj {Xij}越小越好 越大越好 （1） dij=1＋rmin，j／rmax，j－rij/ rmax，jj=1，2，…，m)，取第j個(gè)指標(biāo)的最大值rmax，j=max(rij)與第j個(gè)指標(biāo)的最小值rmin，j=min(rij)，
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