TOPSIS分析方法研究

TOPSIS分析方法研究 摘要 本文主要介绍了TOPSIS分析方法理论及其主要思想，运用数学理论，对其算法进行了详细的分析，并指出原始方法存在的优缺点；在此基础上提出了一种改进的TOPSIS分析方法，给出具体求权重的方法，突出其客观公正性.本文还分析了TOPSIS方法逆序产生的原因及其改进的方法，突出其实用性，推广其应用范围. 关键词  TOPSIS法; 改进的TOPSIS; 权重；逆序 TOPSIS ANALYSIS METHOD ABSTRACT This paper describes a method of theory—TOPSIS, and its main idea. Using mathematical theory, its algorithm for a detailed analysis and noted the advantages and disadvantages of the original methods. On this base ,an improved TOPSIS method is given, and specific for weight, in order to highlight its objective impartiality. The paper also analyzes the causes of TOPSIS Reverse and its improved methods, highlight its practicality and the promotion of its use. Keywords  TOPSIS method; Improved TOPSIS; weight; Reverse 目  录 中文摘要 ....................................................………………………………………………….Ⅰ 英文摘要 ....................................................………………………………………………….Ⅱ 引言 .......................................................……………………………………………………...1 1  一般TOPSIS分析方法 1.1 TOPSIS分析方法概念................................………………………………2  1.2 TOPSIS分析方法的一般解题步骤........................………………………2 1.3 应用实例...................……………………………………………………..4 2  改进的TOPSIS法 2.1 一般TOPSIS解法的缺点……………….......................................……………5 2.2 改进的TOPSIS法...……………………………………………………………….5 2.2.1统一指标，确定理想解…………………………………………………..5 2.2.2 指标权重的确定……………………………………………………….…..6 2.2.3 各 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 优劣排序…………………………………………………………...7 2.3 实例分析…………………………………………………………………………….7 3. 关于TOPSIS法的逆序问题……………………………………………………………9 3.1 逆序产生的原因…………………………………………………………………..9 3.1.1 由于增加新的方案产生逆序................…………………………………9 3.1.2 由于指标权重改变原始数据结构产生逆序........……………………10 3.2 逆序消除的方法……………………………………………………………….….11 结论………………………………………………………………………………………….....13 参考文献..................................................……………………………………………………..13 致谢......................................................………………………………………………………...14 引  言 TOPSIS的全称是“逼近于理想值的排序方法”(Technique for Order Preference bv Similarity to Ideal Solution)，是Hwang和Yoon于1981年提出的一种适用于根据多项指标、对多个方案进行比较选择的分析方法.这种方法的中心思想在于首先确定各项指标的正理想值和负理想值，所谓正理想解是一设想的最好值(方案) ,它的各个属性值都达到各候选方案中最好的值,而负理想解是另一设想的最坏值(方案)，然后求出各个方案与理想值、负理想值之间的加权欧氏距离，由此得出各方案与最优方案的接近程度，作为评价方案优劣的 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 . TOPSIS法是有限方案多目标决策的综合评价方法之一，它对原始数据进行同趋势和归一化的处理后，消除了不同指标量纲的影响，并能充分利用原始数据的信息，所以能充分反映各方案之间的差距、客观真实的反映实际情况，具有真实、直观、可靠的优点，而且其对样本资料无特殊 要求 对教师党员的评价套管和固井爆破片与爆破装置仓库管理基本要求三甲医院都需要复审吗 ，故应用日趋广泛. TOPSIS法较之单项指标相互分析法，能集中反映总体情况、能综合分析评价，具有普遍适用性.例如，其在评价卫生质量、 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 免疫工作质量、医疗质量；评价专业课程的设置、顾客满意程度、软件项目风险评价、房地产投资选址；评价企业经济效益、城市间宏观经济效益、地区科技竞争力、各地区农村小康社会等方面都已得到广泛、系统的应用. 尽管如此，该方法在评价各类不同问题过程中还存在着不同的问题，例如权重信息是事先给定，因此结果有一定主观性；另外此方法在应用中由于新增加方案而容易产生逆序问题等，需要对其进行更加具体深入的分析研究. 1．一般TOPSIS分析方法 1．1 TOPSIS分析方法概念 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)称为逼近于理想解的排序方法.它的基本思想是：对归一化后的原始数据矩阵，确定出理想中的最佳方案和最差方案，然后通过求出各被评方案与最佳方案和最差方案之间的距离，得出该方案与最佳方案的接近程度，并以此作为评价各被评对象优劣的依据. 假设有m个目标，每个目标都有n个属性，则多属性决策问题的数学描述如式(1)所示： Z=max／min{ | i=l，2，…m，j=l，2，….n}                  (1) 1．2 TOPSIS分析方法的一般解题步骤 ．设有m个目标(有限个目标)，n个属性,专家对其中第i个目标的第j个属性的评估值为 ,则初始判断矩阵V为： (2) ．由于各个指标的量纲可能不同，需要对决策矩阵进行归一化处理： (3) 其中                  = / , i=1,2…m; j=1,2…n.                          （4） ．根据DELPHI法获取专家群体对属性的信息权重矩阵B，形成加权判断矩阵：             =                                   （5） ．根据加权判断矩阵获取评估目标的正负理想解： 正理想解：   (6) 负理想解：    (7) 其中， 为效益型指标， 为成本型指标. ．计算各目标值与理想值之间的欧氏距离： (8) (9) ．计算各个目标的相对贴近度： (10)             ．依照相对贴近度的大小对目标进行排序，形成决策依据. 1.3应用实例 某公司需要对其信息化建设方案进行评估，方案由4家信息咨询公司分别提供，记为方案一(S1)、方案二(S2)、方案三(S3)、方案四(S4). 每套方案的评估标准均包括以下6项内容：Pl(目标指标)、P2(经济成本)、P3(实施可行性)、P4(技术可行性)、P5(人力资源成本)、P6(抗风险能力).，四个方案作为4个目标，6个评价标准作为6个属性. 其中，P2和P5是成本型指标，其他为效益型指标. 这里每个目标所对应的属性值均由4名评估专家分别给出， 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf l列出了去模糊化之后4位专家评估值的集结结果，并把它作为多属性决策的初始矩阵，每个属性在评估结果中所占的比重(W)根据德尔菲法获得，整个决策方法的处理步骤如下所述：               表1  专家评估值结果表 目标 属性 P1 P2 P3 P4 P5 P6 S1 8.1 255 12.6 13.2 76 5.4 S2 6.7 210 13.2 10.7 102 7.2 S3 6.0 233 15.3 9.5 63 3.1 S4 4.5 202 15.2 13 120 2.6               ．初始条件：根据表l的专家决策结果生成初始判断矩阵V 利用德尔菲法则，生成集结后的群体偏好矩阵： . ．正、负理想解如下： ．结果(计算贴近度)： = （0.6621，0.4666，0.6106，0.5851），依据 从小到大的顺序对决策方案进行排序可知 〈 〈 〈 ，表明方案一更优. 结果分析: 根据方案的排序结果，可以看出, 技术可行性占方案的比重最大，经济成本次之，他们对整个评估结果的影响也最大.