TOPSIS模型

TOPSIS模型设有m个汽车供应商，n个评价指标，以表示第i个供应商的第j个指标的评价值，则供应商的指标评价值矩阵为: 由一于各个评价指标的量纲不同，为了便于比较，需要用以一下公式对其进行归一化处理。确定评价指标的权重指标时一般采用专家意见调查法或层次分析法(AHP)等方法，这些方法存在着较大的主观因素，不同人对各个指标的重要程度有不同的评价。本文对TOPSIS法改进采用信息嫡的概念来确定评价指标的权重，一定程度上避免了主观因素的影响。信息嫡是利用数学概率理论来衡量信息不确定性的一种测算方法，它表明数据分布越分散，其不...

设有m个汽车供应商，n个评价指标，以表示第i个供应商的第j个指标的评价值，则供应商的指标评价值矩阵为: 由一于各个评价指标的量纲不同，为了便于比较，需要用以一下公式对其进行归一化处理。确定评价指标的权重指标时一般采用专家意见调查法或层次分析法(AHP)等方法，这些方法存在着较大的主观因素，不同人对各个指标的重要程度有不同的评价。本文对TOPSIS法改进采用信息嫡的概念来确定评价指标的权重，一定程度上避免了主观因素的影响。信息嫡是利用数学概率理论来衡量信息不确定性的一种测算方法，它表明数据分布越分散，其不确定性也越大。各个指标的决策信息可以用其信息嫡值来表示：其中，一旦确定参与评选的供应商数目m，k将是一个常量，保证。而最理想和最不理想的指标加权评价值集合分别为: 例如：模型缺陷：

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