吳丹青 陳志婷

（江南大學 商學院工商管理系，江蘇 無錫 214122）

1 權重方法的引入

本文權重值是通過信息熵的方法確定的。信息熵是C.E.Shannon對事物出現(xiàn)的不確定性的科學稱謂，C.E.Shannon提出此概念是為了解決隨機事件或信號所含信息量大小的評價?；诟怕收摰男畔㈧厥峭ㄟ^隨機抽樣實驗時抽樣結果的不確定性來定義信息熵的大小的。信息熵可以用來解決信息冗余以及不確定多屬性問題，計算公式為：H（x）＝－ （xi）log（xi），式中： xi—隨機事件獨立出現(xiàn)的可能狀態(tài)，p（xi）—某一狀態(tài)出現(xiàn)的概率，C—調節(jié)系數(shù)。因為熵與有序度之間存在一定的關系，即熵值越大，其有序程度越低，不確定性越大。因此可以采用信息熵根據(jù)指標值的差異程度確定指標體系的權重，以便進行多指標的綜合評價。

2 權重值的計算

本文是以德系三品牌為例，分析消費者在選擇品牌車型時所考慮的因素。本文在只考慮質量特性的情況下，選用了六大質量特性，分別是動力性、燃油經(jīng)濟性、安全性、操作穩(wěn)定性、平順性、車身及空間，而這些質量特性各自需要指標來衡量，我們采用發(fā)動機排量、百公里耗油量、制動性能、剎車距離、最小轉向半徑、前后懸掛類型、車身長度。至于這六個指標的權重是多少呢？對于權重的確定，本文決定通過構造決策矩陣，來確定各質量特性的權重。

2.1 構造決策矩陣

S1、S2、.......S9 表示 9 類車型，它們

構成了集合S稱作為對象的樣本空間，則S={S1,S2,.....,S9}。對于9類車型的質量我們用了六類質量特性指標u1、u2、......、u9，構成U={u1,u2,.....,u9}作為指標空間，得決策初始矩陣X：

2.2 構造決策矩陣 A=（aij）m×n與 R=（rij）m×n

在這里引用一個計算公式，用來計算每項指標值之間的差距大小，此分值會用在后面決策矩陣的計算中。分值計算式如下所示：

根據(jù)數(shù)值越小越好還是數(shù)值越大越好，將數(shù)值分為成本型指標和效益型指標。由以下公式：除發(fā)動機排量u1、前后懸掛類型u5、車身長度u6為效益型指標以外，其余都為成本型指標，將X中的每個數(shù)值帶入上述公式中，計算出規(guī)范化矩陣R。

2.3求矩陣 ）m×n

2.5 指標權重的確定

汽車產(chǎn)品的質量受多種指標因素的影響，不同的指標的影響程度不同。權重向量由上式可算出權重向量wj（w1,w2,....w6）。 有：

w1=0.1475，w2=0.1148，w3=0.1172，w4=0.3204，w5=0.1449，w6=0.1552

六個質量特性的代表指標所對應的權重：動力性的權重：0.1475；燃油經(jīng)濟性的權重：0.1148；安全性的權重：0.1172操縱穩(wěn)定性的權重：0.3204；平順性的權重：0.1449；車身及空間的權重：0.1552。

3 結語

本文為消費者選擇汽車產(chǎn)品的品牌車型等提供了思路，上文求出的權重即是消費者在衡量汽車產(chǎn)品質量時各考慮因素在消費者心中所占比重。這不僅為消費者選購汽車產(chǎn)品產(chǎn)品提供參考，更是給汽車制造廠商提供借鑒。

［1］彭海軍，孫啟國.基于信息熵機械產(chǎn)品質量多屬性決策[J].機械設計與制造，2007(04).