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熵值法和层次分析法在权重确定中的应用
陆添超。康凯
(中国矿业大学计算机科学与技术学院,徐州221116)
摘要:在实际生产实践中,解决具体问题时。往往会/g至'l权重系数确定的问题,文中主要介绍了熵值法和基于模
糊数学的层析分析法,就其对这类问题的解决进行了详细介绍。结合具体的实例,应用以上两种方法分别进行了求
解,并做了比较,得出了较为理想的结果。
关键词:熵值法;模糊评价;指标;权重
TheApplicationofEntropyMethodandAHPinWeightDetermining
ZHENGWeiguo,TIANQichong
(SchoolofComputerScienceandTechnology。ChinaUniversityofMiningandTechnology,Xuzhou221116)
Abstract:Theproblemofdeterminingtheweightcoefficientsisoftenencounteredintheactualproductionsolvingthespe-
cificproblems.Thispaperintroducedtheentropymethodandfuzzymathematicsbasedonchromatographyanalysis.TheSO--
lutionoftheseproblemsweregivenindetail.Atlast,thespecificexampleswerecarriedouttosolveapplyingtheabovetwo
methods,andamorepositiveoutcomewasgotafterhavingacomparisonbetweentheresults.
Keywords:Entropymethod;Fuzzyevaluation;Indicators;Weight
l 引言
在实际的生活、生产实践中经常会遇到排序或是排名等问
题,往往这些问题的处理都包含不只一个指标,在问题的处理
过程中需要综合这几个指标的作用才能解决问题,然而这些指
标的权重往往是不知道的。所以这就需要在在解决问题前进行
必要的指标权重系数的确定。在解决这一类问题中有许多方
法,本文介绍了熵值法和基于模糊数学的层次分析法。
2熵值法
熵是系统无序程度的度量,可以用于度量已知数据所包
含的有效信息量和确定权重,在水质评价中得到了广泛的应
用。在水质模糊评价中,通过对“熵”的计算确定权重,就
是根据各项监测指标值的差异程度,确定各指标的权重。当
各评价对象的某项指标值相差较大时,熵值较小。说明该指
标提供的有效信息量较大,其权重也应较大;反之,若某项
指标值相差较小,熵值较大,说明该指标提供的信息量较小,
其权重也应较小。当各被评价对象的某项指标值完全相同时,
熵值达到最大,这意味着该指标无有用信息,可以从评价指
标体系中去除圆。
使用熵权法确定权重主要有以下3个步骤:
(1)原始数据矩阵归一化。设m个评价指标n个评价对
象的原始数据矩阵为,42(q,)。。,对其归一化后得到
R2(f,)。。对大者为优的指标(如Do)而言,归一化公式
为:
口f,一11"1113ta,,,
,J=——..——二————』————二—一。 max{a,,卜min{q,),
本文收稿13期:2009-9-3
而对小者为优的指标(如COD)而言,归一化公式为:
max{a,,}一口,,
“
max{a。,)一min{q,} (1)
(2)定义熵。在有m个指标、n个被评价对象的评估问
题中,第j个指标的熵为矗=一kZ,,。fjln厶,式中
‘2勺7乳/=1,其中,k=l/Inn;当时厶:0,令。
(3)定义熵权。定义了第j个指标的熵之后,可得到第i
个指标的熵权:
驴』}(o她乳羔旷1)
m一乙名
1
(2)‘_一, 、,
』-l
3 基于模糊数学的改进层次分析法
模糊综合评价的最终目的就是在论域个方案之间作相对
优劣的比较,从中选择相对最优的方案,这种优选与论域以
外的方案无关,根据这—优化的相对性可以确定各评价指标
值的相对隶属度和论域中相对优等方案与相对次等方案。不
失一般性,设有11个评价指标组成对全体fn个方案的评价指
标样本集数据{J(』,J)li=l~11,j=l~m},各指标值xU√J均
为非负值。为确定单个评价指标的相对隶属度的模糊评价矩
阵.消除各评价指标的量纲效应,使建模具有通用性,需对
样本数据集lx(i,朋进行
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
化处理M。为了尽可能保持各评
价指标值的变化信息,对越大越优型指标的标准化处理公式
可取:
——19~
万方数据
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(,,P)=x(i,,,)/【x。(,)+J。。(i)J
对越小越优型指标的标准化处理公式:
,(tp)=[】;。(D+j‘。(f)一J(,,p)】/【—.。(f)+j.哪,“)】
根据模糊评价矩阵R=(r(i,/)L,.构造用于确定各评价指标
权重的判断矩阵B=(6,,o模糊综合评价的实质是一种优选过
程,从综合评价的角度看,若评价指标il的样本系列
{r(il√)Ij=l~111}的变化程度比评价指标标i2的样本系列
{,(,2.川j=J~m}的变化程度大,则评价指标传递的综合评
价信息比评价指标i2传递的综合评价信息多。基于此,可用
r。 ]¨‘
各评价指标的样本标准差“『)2i荟p“,p)一FJ二/所l反映各
评价指标对综合评价的影响程度,并用于构造判断矩阵成其
一卫
中‘2善‘,(7,p)/m为各评价指标下样本系列的均值,i:1一
n。于是,按照上式可得到1-9级判断尺度的判断矩阵:
既=
型生业(氏~I)+1.s(『)>j(.,J
Snm—Sm“
,。Vs%(。j、)一-。s。(。i)f匆。一,)+-]:.rt,,<“/,
式中:5乙、‰分别为{.y(圳i=l~n}的最小值和最大
值 ; 相 对 重 要 性 程 度 参 数 值
b,=rain{9,int[sm。、/S。。+O.5】},rain和int分别为取小
函数和取整函数[I】。
由于实际评价系统的复杂性、人们认识上的多样性以及
主观上的片面性和不稳定性,判断矩阵口的一致性条件不完
全满足在实际应用中是客观存在、无法完全消除的,AHP法
只
要求
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判断矩阵B具有满意的一致性,以适应各种复杂系统。
若B不具有满意的一致性,则需要修正。设B的修正判断矩
阵为y={Y。)。。,y各要素的权重值仍记为{Wi=l~n},
则称使上式最小的y矩阵为B的最优一致性判断矩阵:
minc/c(打)2善若I,i一钆I/疗:+芝芝k;Wq--w,I/月z
¨=1.(,=l~,J.-,=j十1~”)
l/乃=乃∈h一鸭,%+嘞M=卜”=⋯~")
”J|>o,(,_I~门)
为了度量判断矩阵是否具有满意的一致性,这里引入判
断矩阵的平均随机一致性指标系RIC(n)值。用随机模拟方法
分别对3~n阶各构造500个随机判断矩阵,它们满足判断矩
阵的单位性和倒数性,但不保证判断矩阵满足一致性条件,
计算这些随机矩阵的一致性指标系数值,然后平均即得RIC
(n)值,参见
表
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1。经大量的计算,当判断矩阵的一致性指标
系数RIC(n)<0.10时,可认为该判断矩阵具有满意的一致性,
据此计算的各评价指标的权重值w.是呵以接受的;否则需提
一20一
高参数,直到具有满意的一致性为止。
表1判断矩阵平均随机一致性指标系数RIC(n)值
阶数n 3 4 5 6 7 8 9
5l 77 2l 08 77
现对上述AHPFCE法再作初步的理论分析。AHP法的
主要内容,就是将待评价的复杂系统各要素按其关联隶属关
系建立递阶层次结构模型,构造两两比较的判断矩阵,并据
此求解各要素权重和检验、修正判断矩阵的一致性。
AHP_FCE法直接从原判断矩阵B的一致性程度出发构造上式
的修正判断矩阵的准则函数,根据上式,原判断矩阵B具有
完全一致性的充要条件是上式取全局最小CIC(n)=O,该修
正准则较为直观和简便;AHP_FCE法通过原判断矩阵B各要
素的调整来修正,因此该法的修正具有全局性;AHP_FCE的
灵敏度分析的结果表明了AHP_FCE的计算结果是稳定的。
4 实例求解
4.1用熵值法求解四个安全指标的权重系数
利用熵值法,确定各指标的权重。原始数据矩阵归一化,
4个指标对35个评价对象的原式数据矩阵为‘口.,J。。。
对大者为优的指标(如DO)而言,应根据公式(I)进行
归一化。脚个指标中第j个指标的熵由公式
H'-L
曩=一七善.‘ln‘可以求得。其中工5,.,7善%,
k:l/ln以;当厂,=O时,令‘In厶=0,求得‘的值。
最后根据公式(2)定义熵权,定义了第个指标的熵之后,
可得到第个指标的熵权:
彤【0.278812230.28782830.17071736O.2626421]。
4.2评价法评价四个安全指标的权重系数
先求出样本标准差s(订,构造判断矩阵B,得到样本系列
的均值r和判断矩阵b.
经过以上计算,求解各影响因素的权重。最后进行归一
化处理,归一化后得到的数据如表2所示:
表2各影响因素的权重
在得到各指标的权重后,对模糊综合评价进行检验。通
过计算机编程求解得到判断矩阵的一致性指标系数CIC(n)=
0.0025。
当CIC(II)
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