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        區(qū)間數(shù)指標(biāo)權(quán)重確定的熵值法改進(jìn)

        2012-09-26 09:11:50郭秀英
        統(tǒng)計(jì)與決策 2012年17期
        關(guān)鍵詞:指標(biāo)值信息熵賦權(quán)

        郭秀英

        0 引言

        多指標(biāo)決策問(wèn)題廣泛存在于經(jīng)濟(jì)、管理、工程和軍事等領(lǐng)域中。而多指標(biāo)決策中合理確定指標(biāo)權(quán)重是一個(gè)非常重要的工作,因?yàn)槠潢P(guān)系到方案優(yōu)選或排序的可靠性和準(zhǔn)確性[1]。因此,研究多指標(biāo)決策問(wèn)題指標(biāo)權(quán)重的確定,具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。指標(biāo)權(quán)重的確定方法主要有兩大類[2]:一類是主觀賦權(quán)法,另一類是客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法是由專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)實(shí)際問(wèn)題主觀判斷合理確定各指標(biāo)相對(duì)重要性程度,并通過(guò)數(shù)學(xué)處理獲得反映指標(biāo)實(shí)際重要程度的近似權(quán)重。這類方法已有成熟的研究成果,如:Delphi法、AHP法、最小平方和法、特征向量法等。其顯著的特點(diǎn)是確定的指標(biāo)權(quán)重能反映指標(biāo)實(shí)際重要程度的順序情況,但主觀隨意性大。適用于根據(jù)指標(biāo)本身含義確定權(quán)重,或決策者進(jìn)行多指標(biāo)決策時(shí)定性指標(biāo)較多且對(duì)各指標(biāo)有偏好的指標(biāo)權(quán)重的確定??陀^賦權(quán)法是根據(jù)決策矩陣中某指標(biāo)下各方案指標(biāo)值差異的大小來(lái)確定其權(quán)重,各方案指標(biāo)值差異越大,該指標(biāo)權(quán)重越大,反之,該指標(biāo)權(quán)重越小。其顯著的特點(diǎn)是確定的指標(biāo)權(quán)重具有絕對(duì)的客觀性,無(wú)主觀影響,但確定的權(quán)重有時(shí)與實(shí)際相悖,即最不重要的指標(biāo)可能具有最大的權(quán)重,最重要的指標(biāo)卻不一定具有最大的權(quán)重。因?yàn)樽钪匾闹笜?biāo)不一定使所有決策方案的指標(biāo)值具有最大的差異,最不重要的指標(biāo)卻有可能使所有決策方案的指標(biāo)值具有最大的差異。實(shí)際決策中,各方案指標(biāo)值無(wú)差異的指標(biāo)不予考慮。因此,該類方法適用于決策者進(jìn)行多指標(biāo)決策時(shí)定量化指標(biāo)較多且對(duì)各指標(biāo)無(wú)任何偏好的指標(biāo)權(quán)重的確定。多指標(biāo)決策問(wèn)題的指標(biāo)權(quán)重客觀確定已引起專家、學(xué)者的廣泛關(guān)注,取得了一些研究成果。指標(biāo)值為精確數(shù)的指標(biāo)權(quán)重客觀確定方法主要有:(1)離差最大化方法[3]—[6]。文獻(xiàn)[3]依據(jù)指標(biāo)下各方案指標(biāo)值的極差或均方差的大小確定各指標(biāo)的權(quán)重,不太合理,因?yàn)槟持笜?biāo)下各方案指標(biāo)值的極差或均方差大,不一定其各方案指標(biāo)值間的離差就大;文獻(xiàn)[4]、[5]依據(jù)各方案的加權(quán)規(guī)范化指標(biāo)值間的偏差最大確定各指標(biāo)的權(quán)重,計(jì)算煩瑣,且要求權(quán)重滿足單位化約束條件,這有別于人們的習(xí)慣用法——權(quán)重滿足歸一化約束條件,求得的權(quán)重不能充分反映各指標(biāo)提供信息的重要程度大?。晃墨I(xiàn)[6]綜合指標(biāo)值的離差最大化和指標(biāo)值權(quán)重信息熵最大化確定各指標(biāo)權(quán)重,其權(quán)重信息熵最大化有悖于多指標(biāo)決策的思想。因?yàn)?,?quán)重信息熵越大,權(quán)重信息的無(wú)序度越高,權(quán)重可利用程度越低[7],而求解多指標(biāo)決策問(wèn)題一般期望各指標(biāo)的權(quán)重區(qū)分度越高越好,即決策中權(quán)重的利用程度越高越好。(2)理想方案偏離法[8]—[10]。依據(jù)各方案的加權(quán)規(guī)范化指標(biāo)值與理想方案的偏差最小,或與負(fù)理想方案的偏差最大確定各指標(biāo)的權(quán)重。不太符合客觀賦權(quán)法的基本思想,因?yàn)椋孩傥闯浞掷弥笜?biāo)值的客觀信息;②各方案指標(biāo)值與理想方案指標(biāo)值的差異不能反映各方案指標(biāo)值間的差異狀況。因此,求得的指標(biāo)權(quán)重只是反映各方案與正理想方案指標(biāo)值偏差最小,與負(fù)理想方案指標(biāo)值偏差最大的指標(biāo)權(quán)重,不能反映指標(biāo)值提供的決策信息的重要程度[11]。(3)熵值法[12]。利用多指標(biāo)決策問(wèn)題各指標(biāo)下各方案指標(biāo)值提供的信息熵來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重,是多指標(biāo)決策的較成熟的一種客觀賦權(quán)法。指標(biāo)值為區(qū)間數(shù)的指標(biāo)權(quán)重客觀確定方法,借助于指標(biāo)值為精確數(shù)的指標(biāo)權(quán)重客觀確定方法的思想,增加區(qū)間數(shù)指標(biāo)值偏差的處理,也主要有三類研究成果:(1)離差最大化方法[13]—[15]。思想同文獻(xiàn)[4]、[5]。但指標(biāo)值規(guī)范化標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。(2)理想方案偏離法[16]—[19]。思想同文獻(xiàn)[8]—[10]。但文獻(xiàn)[17]的理想方案不合理,并要求權(quán)重向量滿足單位化條件,不符合人們的習(xí)慣用法;[16]、[18]、[19]指標(biāo)值規(guī)范化標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。(3)熵值法[20]。以各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值與理想方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值的相離度序列信息熵確定各指標(biāo)權(quán)重。不太符合客觀賦權(quán)法的基本思想,因?yàn)榇讼嚯x度序列信息熵,不能充分反映各方案指標(biāo)值間的偏差程度。另外,此三類方法在區(qū)間數(shù)指標(biāo)值偏差處理中,除[13]、[14]外,均存在區(qū)間數(shù)相離度或距離的定義與精確數(shù)相離度或距離的定義不符。綜上分析,離差最大化方法、熵值法符合客觀賦權(quán)法的基本思想和原理,是較好的客觀賦權(quán)方法論。但離差最大化賦權(quán)和區(qū)間數(shù)指標(biāo)熵值法賦權(quán)存在一定的不足,有必要對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的研究,以完善客觀賦權(quán)法的理論與方法。本文僅針對(duì)區(qū)間數(shù)指標(biāo)熵值法賦權(quán)的不足進(jìn)行研究,綜合利用區(qū)間數(shù)指標(biāo)值上、下界序列的信息熵,合理衡量各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值間的差異,提出一種新的區(qū)間數(shù)指標(biāo)客觀賦權(quán)的熵值法。

        1 區(qū)間數(shù)指標(biāo)權(quán)重確定的熵值法原理與算法

        定 義1[21]設(shè) 非 負(fù) 序 列 X={x1,x2,…,xm} ,且。則稱:

        為序列X的信息熵。規(guī)定:0ln0≡0

        可見(jiàn),信息熵 E≥0;當(dāng) x1=x2=…xm=1/m時(shí),E=1。因此,0≤E≤1,E值越大,序列X越趨于常數(shù)列,即序列X中的元素偏差程度越小;E值越小,序列X中的元素偏差程度越大。即序列X的信息熵E是反映序列X中元素的偏差程度的。

        設(shè)多指標(biāo)決策問(wèn)題有m個(gè)可行方案:A1、A2、…、Am,n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo):G1、G2、…、Gn,可行方案 Ai在評(píng)價(jià)指標(biāo)Gj下的指標(biāo)值為非負(fù)區(qū)間數(shù),i=1,2,…,m,j=1,2,…,n。決策矩陣為:。評(píng)價(jià)指標(biāo)Gj的權(quán)重為 wj( j=1,2,…,n)未知,并且

        由客觀賦權(quán)法的原理,評(píng)價(jià)指標(biāo)Gj下各方案指標(biāo)值偏差越大,則該評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)方案優(yōu)選或排序的作用越大,該評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重也應(yīng)越大;反之,則該評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)方案優(yōu)選或排序的作用越小,該評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重也應(yīng)越小。

        評(píng)價(jià)指標(biāo)Gj下各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值序列的偏差體現(xiàn)在其上界值序列的偏差和下界值序列的偏差。而定義的序列信息熵能準(zhǔn)確度量評(píng)價(jià)指標(biāo)Gj下各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值的上界值序列偏差程度和下界值序列偏差程度。

        評(píng)價(jià)指標(biāo)Gj下各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值的下界序列信息熵E-j:

        目前,地鐵軌道建設(shè)規(guī)模已經(jīng)成為衡量城市水平的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn),發(fā)達(dá)的地鐵軌道可以提升人們的出行速度,降低交通壓力,提升城市效率。我國(guó)的地鐵軌道建設(shè)項(xiàng)目規(guī)模不斷增大,其質(zhì)量安全問(wèn)題必須得到充分的關(guān)注。加強(qiáng)施工中的重點(diǎn)難點(diǎn)分析,并提出科學(xué)合理的應(yīng)對(duì)措施對(duì)提高地鐵軌道項(xiàng)目的質(zhì)量至關(guān)重要,對(duì)延長(zhǎng)工程項(xiàng)目的使用壽命、降低工程成本有很大的作用。

        其中:

        上界序列信息熵E+j:

        其中:

        因此,評(píng)價(jià)指標(biāo)Gj下各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值序列的偏差程度,可以其下界序列信息熵E-j和上界序列信息熵的平均值反映。

        稱Ej為評(píng)價(jià)指標(biāo)Gj下各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值序列的信息熵。

        熵值Ej越大,Gj指標(biāo)下各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值間的偏差越小,也即Gj對(duì)方案優(yōu)選或排序的重要程度越小,則Gj指標(biāo)的權(quán)重越小;熵值Ej越小,Gj指標(biāo)下各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值間的偏差越大,也即Gj對(duì)方案優(yōu)選或排序的重要程度越大,則Gj指標(biāo)的權(quán)重越大。

        因此,Gj指標(biāo)對(duì)方案優(yōu)選或排序的重要程度dj為:

        區(qū)間數(shù)指標(biāo)Gj的權(quán)重為:

        綜上所述,熵值法確定區(qū)間數(shù)指標(biāo)權(quán)重的算法:

        (3)按式(6)計(jì)算各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值序列信息熵Ej(j=1,2,…,n)。

        (4)按式(7)計(jì)算Gj指標(biāo)對(duì)方案優(yōu)選或排序的重要程度 dj( j=1,2,…,n)。

        (5)按式(8)計(jì)算Gj指標(biāo)的權(quán)重 wj( j=1,2,…,n)。

        2 實(shí)例分析

        新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)投資方案評(píng)價(jià)問(wèn)題[15][20]。為開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品,擬定了5個(gè)投資方案 A1、A2、A3、A4、A5,各方案的4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值如表1所示。試根據(jù)各方案評(píng)價(jià)指標(biāo)值信息確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。

        下面用本文給出的熵值法求4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。

        (1)各方案指標(biāo)值的下界決策矩陣:

        表1 各方案指標(biāo)值

        由式(2)、(3)計(jì)算出各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值的下界序列信息熵:

        (2)各方案指標(biāo)值的上界決策矩陣:

        由式(4)、(5)計(jì)算出各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值的上界序列信息熵:

        (3)由式(6)計(jì)算各區(qū)間數(shù)指標(biāo)值序列信息熵:

        (4)由式(7)計(jì)算各指標(biāo)對(duì)方案優(yōu)選或排序的重要程度:

        (5)由式(8)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重:

        此計(jì)算結(jié)果與文獻(xiàn)[15]的結(jié)果相近,并且權(quán)重的大小順序完全一致。說(shuō)明本文的方法是有效可行。

        3 結(jié)論

        針對(duì)指標(biāo)值為區(qū)間數(shù)的多指標(biāo)決策中指標(biāo)權(quán)重確定的客觀賦權(quán)問(wèn)題,本文提出了一種基于評(píng)價(jià)指標(biāo)下各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值的差異程度確定區(qū)間數(shù)指標(biāo)權(quán)重的分析方法。該方法中,依據(jù)客觀賦權(quán)的原理和序列信息熵的含義,利用各指標(biāo)下各方案區(qū)間數(shù)指標(biāo)值的上、下界序列的信息熵,反映各方案指標(biāo)值的偏差程度,給出了確定各區(qū)間數(shù)指標(biāo)權(quán)重的一種熵值法。該方法簡(jiǎn)捷合理,計(jì)算量小,可操作性強(qiáng)。實(shí)例分析表明,該方法分析思路清晰,能充分運(yùn)用多指標(biāo)決策問(wèn)題各指標(biāo)值的信息,合理有效,簡(jiǎn)單實(shí)用。因此,本文的研究對(duì)完善權(quán)重信息未知的區(qū)間數(shù)多指標(biāo)決策問(wèn)題的權(quán)重客觀確定,有一定的理論意義和實(shí)用價(jià)值。

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