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        一種多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)和決策的新方法

        2012-09-03 22:40:12王積建
        統(tǒng)計(jì)與決策 2012年24期
        關(guān)鍵詞:理想權(quán)重距離

        王積建

        (浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江 溫州 325027)

        一種多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)和決策的新方法

        王積建

        (浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江 溫州 325027)

        在多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)和決策問題中,文章通過引入負(fù)理想距離這一因素,解決了當(dāng)兩個(gè)方案在相似系數(shù)和正理想距離都相等時(shí)不能評(píng)判的問題.所建立的綜合評(píng)價(jià)函數(shù)既兼顧了相似系數(shù)、負(fù)理想距離和正理想距離這三個(gè)因素,又進(jìn)行了無量綱化處理而具備了直接可加性,使得評(píng)價(jià)結(jié)果更全面、更科學(xué)、更合理、更可靠。

        綜合評(píng)價(jià);相似系數(shù);理想解

        0 引言

        多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)是實(shí)踐中經(jīng)常采用的一種決策方法,任何一種綜合評(píng)價(jià)模型都可以表示為Z=f(R,W)的形式,于是關(guān)于綜合評(píng)價(jià)方法的研究大致可以歸結(jié)為4個(gè)方向:

        (1)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法的研究,即R的確定方法,以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響研究[1];

        (2)權(quán)重的確定方法研究,即W的確定方法有主觀權(quán)重、客觀權(quán)重和組合權(quán)重;

        (3)綜合評(píng)價(jià)函數(shù)的選取,即 f的確定方法.有線性加權(quán)法,模糊優(yōu)選法[2]等;

        (4)多方法評(píng)價(jià)結(jié)論的非一致性研究[3~6],以及由此引出的組合評(píng)價(jià)法[7~13]。

        本文從改進(jìn)綜合評(píng)價(jià)函數(shù) f的角度進(jìn)行探討。

        文獻(xiàn)[14]提出了多指標(biāo)評(píng)價(jià)的TOPSIS方法,即

        其中,di+表示方案Ai到正理想方案A+的距離,di-表示方案Ai到負(fù)理想方案A-的距離,fi越大表示方案Ai越優(yōu).這種評(píng)價(jià)函數(shù)有明顯的缺陷。

        文獻(xiàn)[15]提出多指標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)為:

        其中,Di表示方案Ai到正理想方案A+的投影,fi越大表示方案Ai越優(yōu)。文獻(xiàn)[16]指出,這種評(píng)價(jià)函數(shù)也有明顯的缺陷,如圖2所示,由于D1=D2,所以無法判定A1與A2的優(yōu)劣,建議將多指標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)改進(jìn)為

        fi越大表示方案Ai越優(yōu)。文獻(xiàn)[17]指出,這種評(píng)價(jià)函數(shù)也有明顯的缺陷,即在圖3的情況下,由 D1>D2,d1+=d2+而評(píng)判A1優(yōu)于A2是錯(cuò)誤的,建議將多指標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)改進(jìn)為:

        其中,ri表示方案Ai與正理想方案A+的相似系數(shù)(即向量Ai和A+的夾角余弦值),fi越大表示方案Ai越優(yōu)。

        筆者認(rèn)為,(4)式同樣有缺陷。首先,當(dāng) r1=r2,d1+=d2+時(shí),將無法判定A1與A2的優(yōu)劣;其次,由于ri測度的是方案Ai與正理想方案A+在方向上的差異性,而di測度的是方案Ai與正理想方案A+在距離上的差異性。由于方向和距離是相互獨(dú)立的,所以ri和di在數(shù)量上缺乏可比性,因而不具備直接可加性。

        基于以上分析,筆者認(rèn)為,首先,應(yīng)該將方向測度和距離測度進(jìn)行無量綱化處理,即將ri和di分別進(jìn)行無量綱化處理,然后再相加;其次,為了解決在r1=r2,d1+=d2+時(shí)無法評(píng)判的問題,需要引入負(fù)理想方案A-,并設(shè)di-表示方案Ai到負(fù)理想方案A-的距離,di-越大表示方案Ai越優(yōu)。由于d1->d2-,所以應(yīng)該判定A1優(yōu)于A2,于是我們建議將多指標(biāo)評(píng)價(jià)函數(shù)改進(jìn)為:

        1 基本原理

        問題描述:設(shè)有m個(gè)方案A1,A2,...,Am,每個(gè)方案有n個(gè)指標(biāo)C1,C2,...,Cn;xij為方案Ai在指標(biāo)Cj下的值;i=1,2,...,m; j=1,2,...,n;xij>0。于是初始化決策矩陣為X=(xij)m×n。現(xiàn)對(duì)m個(gè)方案A1,A2,...,Am進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)并排序。

        第1步,將X=(xij)m×n矩陣進(jìn)行一致化、無量綱化處理,得標(biāo)準(zhǔn)化矩陣:

        區(qū)間型指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式為

        所有指標(biāo)值 xij經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后轉(zhuǎn)化為效益型,且rij∈[0 , 1]內(nèi)。

        第2步,確定權(quán)向量w=(w1,w2,...,wn)。權(quán)重分為主觀權(quán)重、客觀權(quán)重、主客觀組合權(quán)重,主觀權(quán)重有專家打分法、層次分析法等;客觀權(quán)重有標(biāo)準(zhǔn)差法、離差最大化法等。

        第3步,確定正理想方案A+和負(fù)理想方案A-。令

        第9步,根據(jù)貼近度的大小對(duì)所有方案的優(yōu)劣進(jìn)行排序,貼近度越大方案越優(yōu)。

        定義1稱方案Ai到正理想方案A+的距離為方案Ai的正理想距離;稱方案Ai到負(fù)理想方案A-的距離為方案Ai的負(fù)理想距離。

        定義2稱方案Ai與正理想方案A+的向量夾角余弦值為方案Ai的相似系數(shù)。

        2 實(shí)例

        我們?nèi)?009年全國31個(gè)省、市、自治區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主要經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)數(shù)據(jù),對(duì)這些省、市、自治區(qū)的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主要經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)并排序。原始數(shù)據(jù)如表1所示[18]。

        C1——總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率(單位:%);

        C2——資產(chǎn)負(fù)債率(單位:%);

        C3——流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)次數(shù)(單位:次/年);

        C4——工業(yè)成本費(fèi)用利用率(單位:%);

        本研究通過觀察右胸導(dǎo)聯(lián)(V3R、V4R、V5R)心電圖,發(fā)現(xiàn)V3R、V4R、V5R導(dǎo)聯(lián)的R波振幅比率在兩組之間比較,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,且根據(jù)V3R導(dǎo)聯(lián)R波振幅比率的心電圖算法,其ROC曲線下面積較大;以V3R導(dǎo)聯(lián)R波振幅比率≥0.41鑒別LVOT起源的敏感性為81.4%,特異性為83.3%。研究證實(shí),右胸導(dǎo)聯(lián)心電圖對(duì)室早左右室起源的鑒別具有一定的臨床價(jià)值,且V3R導(dǎo)聯(lián)R波振幅比率的診斷價(jià)值較高。

        C5——產(chǎn)品銷售率(單位:%);

        其中,C2為成本型指標(biāo),其余都是效益型指標(biāo)。

        使用公式(7)、(8)對(duì)表1數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,得標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)如表2所示。

        表1 2009年我國31個(gè)省市區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主要經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)

        取偏好系數(shù)α=0.5,計(jì)算結(jié)果和排序結(jié)果如表3所示。

        為了將本文結(jié)果與文獻(xiàn)[17]結(jié)果進(jìn)行比較,將文獻(xiàn)[17]的計(jì)算結(jié)果也放在表3的第8、9、10、11列.下面進(jìn)行比較分析:

        (1)在文獻(xiàn)[17]方法中,相似系數(shù)的總和是27.1534,正理想距離的總和是8.567,相似系數(shù)總和是正理想距離總和的3倍多,因此相似系數(shù)和正理想距離這兩個(gè)變量具有顯著的不可忽略的數(shù)量級(jí)差異,如果把它們直接相加作為公式(4)的分母,就會(huì)出現(xiàn)“大數(shù)吃小數(shù)”的現(xiàn)象,相當(dāng)于夸大了相似系數(shù)的作用而削弱了正理想距離的作用,評(píng)價(jià)結(jié)果就會(huì)傾向于方向的一致性而忽視距離的一致性,評(píng)價(jià)結(jié)果必然出現(xiàn)偏差。

        表2 2009年我國31個(gè)省市區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主要經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值

        (2)兩種評(píng)價(jià)方法的排序結(jié)果在6個(gè)省市區(qū)上是一致的,分別是第1、4、20、23、25、31名,這說明兩種方法在最優(yōu)方案和最劣方案的評(píng)價(jià)上是一致的。

        (3)兩種評(píng)價(jià)方法的排序結(jié)果在其余的25個(gè)省市區(qū)上有差異,有些差異還很大,說明兩種方法具有顯著的差異,不可互相代替。

        (4)差異最大的是西藏,其次是吉林、湖北、廣東和云南.以西藏來說,在本文方法中,西藏排名于云南之前,而在文獻(xiàn)[17]的方法中卻相反.西藏在指標(biāo)C2、C4、C5上的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)值分別大于云南,而且這三個(gè)指標(biāo)的權(quán)重之和為0.5984,大于其余指標(biāo)的權(quán)重之和,所以西藏排名于云南之前是合理的。

        在本文方法中,吉林排名于廣東之前,而在文獻(xiàn)[17]的方法中卻相反.吉林在指標(biāo)C1、C2、C3上的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)值分別大于廣東,而且這三個(gè)指標(biāo)的權(quán)重之和為0.5540,大于其余指標(biāo)的權(quán)重之和,所以吉林排名于廣東之前是合理的。

        在本文方法中,湖北排名于湖南之后,而在文獻(xiàn)[17]的方法中卻相反.湖北在指標(biāo)C1、C3、C5上的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)值分別小于湖南,而且這三個(gè)指標(biāo)的權(quán)重之和為0.6074,大于其余指標(biāo)的權(quán)重之和,所以湖北排名于湖南之后是合理的。

        表3 2009年我國31個(gè)省市區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主要經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)及排序

        3 結(jié)束語

        本文在多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)和決策問題中,在評(píng)價(jià)函數(shù)中引入了負(fù)理想距離這一因素,解決了當(dāng)兩個(gè)方案在相似系數(shù)和正理想距離都相等時(shí)不能評(píng)判的問題,所建立的綜合評(píng)價(jià)函數(shù)兼顧了相似系數(shù)、負(fù)理想距離和正理想距離這三個(gè)因素,使得評(píng)價(jià)結(jié)果更全面、更可靠;同時(shí),將相似系數(shù)、負(fù)理想距離和正理想距離進(jìn)行了無量綱化處理,使得評(píng)價(jià)函數(shù)更合理、更科學(xué)。

        [1]周惠成,朱永英.優(yōu)劣方案及規(guī)格化公式選取對(duì)模糊優(yōu)選模型評(píng)價(jià)結(jié)果影響研究[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào),2008,48(1).

        [2]楊志輝,陳鐵牛,劉龍章.基于改進(jìn)層次分析法的模糊優(yōu)選模型[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2010,40(10).

        [3]陳衍泰,陳國宏,李美娟.綜合評(píng)價(jià)方法分類及研究進(jìn)展[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào),2004,(4).

        [4]李光,吳祈宗.基于粒度的多方法評(píng)價(jià)結(jié)論一致性研究[J].數(shù)學(xué)的認(rèn)識(shí)與實(shí)踐,2010,40(7).

        [5]Thomas Ray.Evangelos Triantaphyl?lou.Procedures For the Evaluation of Conflicts in Rankings of Alternatives[J].Computers&Industrial Engineer?ing,1999,36.

        [6]Stefan Hajkowicz,Andrew Higgins.A Comparison of Multiple Criteria Analysis Techniques for Water Re?source Management[J].European Journal of Operational Research,2008,184.

        [7]陳國宏,李美娟,陳衍泰.組合評(píng)價(jià)及其計(jì)算機(jī)集成系統(tǒng)研究[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007.

        [8]王彭德,熊明.醫(yī)院管理綜合評(píng)價(jià)方法的組合與優(yōu)化[J].數(shù)學(xué)的認(rèn)識(shí)與實(shí)踐,2010,40(7).

        [9]郭顯光.一種新的綜合評(píng)價(jià)方法——組合評(píng)價(jià)法[J].統(tǒng)計(jì)研究,1995,(6).

        [10]曾憲報(bào).關(guān)于組合評(píng)價(jià)法的事前事后檢驗(yàn)[J].統(tǒng)計(jì)研究,1997,(6).

        [11]毛定祥.一種最小二乘意義下主客觀評(píng)價(jià)一致的組合評(píng)價(jià)方法[J].中國管理科學(xué),2000,8(5).

        [12]陳國宏.組合評(píng)價(jià)系統(tǒng)綜合研究[J].復(fù)旦學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2003,(5).

        [13]馬溪駿.基于兼容一致性方法集成組合評(píng)價(jià)研究[J].中國管理科學(xué),2006,(4).

        [14]岳超源.決策理論與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2003.

        [15]王應(yīng)明.一種多指標(biāo)決策與評(píng)價(jià)的方法——投影法[J].統(tǒng)計(jì)研究,1998,(4).

        [16]邱根勝.一種多指標(biāo)決策與評(píng)價(jià)的新方法[J].數(shù)學(xué)的認(rèn)識(shí)與實(shí)踐,2004,34(11).

        [17]張慧穎.另一種新的多指標(biāo)綜合評(píng)判方法[J].數(shù)學(xué)的認(rèn)識(shí)與實(shí)踐,2010,40(7).

        [18]中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局.中國統(tǒng)計(jì)年鑒2010[ED/OL].http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2010/indexch.htm,2011/11/19.

        C81;F224

        A

        1002-6487(2012)24-0032-04

        王積建(1966-),男,甘肅景泰人,碩士,副教授,研究方向:數(shù)學(xué)建模。

        (責(zé)任編輯/亦 民)

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