基于变权和TOPSIS方法的灰色关联决策模型

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1、第29卷第6期(总第210期)系统工程Vol.29,No.62011年6月SystemsEngineeringJun.,2011文章编号:1001-4098(2011)06-0106-07基于变权和TOPSIS方法的灰色关联决策模型杨宝臣,陈跃(天津大学管理与经济学部,天津300072)摘要:为提高现行灰色关联模型决策结果的可靠性,将惩罚型变权方法引入到模型指标权重设定中,使各方案指标权重随指标状态值的变化而变化;同时借鉴TOPSIS方法的思想,分别考察各候选方案与正、负理想方案间的关联程度并予以集成;构建了基于变权和TOPSIS方法的灰色关联决策模型。将其应用于

2、项目评标决策案例,通过与现行方法的对比分析,证明了该模型有助于优选出指标间较为均衡的方案,决策结果更为合理可靠;通过不同惩罚水平下结果的对比分析,表明该模型具有较强灵活性,可以适应不同的均衡决策要求。关键词:决策;灰色关联模型;变权;TOPSIS;均衡中图分类号:C934文献标识码:A均衡(如同时存在最优指标与最劣指标)的方案可能被作1引言为优秀方案选出,造成评价或决策失误。另外,前述不少研社会经济系统中,多属性(多指标)决策问题随处可究只基于候选方案与正理想方案间的关联程度进行决策,见,已成为国内外决策分析研究的热点之一[1]。灰色关联由于某些方案在相似于正理想方

3、案的同时,与负理想方案决策因具有灰色系统理论在处理“小样本”“贫信息”、不确间的关联性也很强,一定程度上也会造成评价失真或决策定问题上的优势,以及计算量小、便于与其他方法相融合失误。而在多属性决策研究中得到广泛应用,其自身也得到进一为弥补现行灰色关联决策研究的上述缺陷,提高决策步发展[2-10]。其中,文献[2]介绍了灰色关联决策的原理、结果的科学性与可靠性,使之最大程度贴近人们的决策要概念与计算公式;文献[3]拓展了经典灰色关联决策方法,求,本文将变权理论引入到灰色关联模型中,同时借鉴建立了灰色区间关联分析方法;文献[4]将遗传算法与灰TOPSIS方法的思想,分别

4、考察各候选方案与正、负理想色关联分析相集成,用于软件工程所投入工作量的预测;方案间的关联程度并予以集成,构建基于变权和TOPSIS文献[5]构建了可拓层次分析与灰色关联分析相结合的决方法的灰色关联决策模型。最后,通过实例计算与对比研策模型,将其用于供应商选择问题;文献[6]考虑决策者风究,证明该模型的可行性与有效性。险态度的影响,建立了基于累积前景理论的灰色关联决策2变权理论方法;文献[7]~[10]分别将灰色关联模型应用于设施布局与调度规则选择决策、财富管理银行业绩评价与定级、变权思想由汪培庄教授首先提出,强调因素权重应随顾客满意度评价与选优、工程评标决策等方面。

5、因素状态值的变化而变化,以弥补常权决策带来的偏差。以上灰色关联评价与优选研究中,指标权重往往被设例如:在同时考察方案的可行性与必要性这两个属性的决计为常权形式,即权重不随指标值的变化而变化。这样,在策中,常权下假设其权重均为0.5,决策函数为f=0.5x1由各指标灰色关联系数线性加权得到方案灰色关联度的+0.5x2(x1为可行性,x2为必要性)。若对方案甲,x1=过程中,个别表现较差(与理想值灰色关联较低)的指标,0.1,x2=0.9;对方案乙,x1=x2=0.5;则有f1=f2=其消极影响很有可能被其他指标所中和或掩盖而不能在0.5。很明显,这样的决策结果不符合实

6、际,因为人们在决方案灰色关联度中得到客观反映,一些指标间表现极为不策时总是会考虑因素间的均衡性,对于非可行但必要或者收稿日期:2011-02-11基金项目:“十一五”国家科技支撑计划项目(2006BAB08B01);天津大学自主创新基金资助项目作者简介:杨宝臣(1966-),男,河北遵化人,天津大学管理与经济学部技术经济研究所所长,教授,博士生导师,研究方向:决策理论与方法,技术经济理论及应用,管理定量分析等;陈跃(1982-),男,河南唐河人,天津大学管理与经济学部博士研究生,研究方向:决策理论与方法,技术经济理论及应用。第6期杨宝臣,陈跃:基于变权和TOPSI

7、S方法的灰色关联决策模型107可行但非必要的方案,都不会予以考虑,这两种方案的决3基于变权和TOPSIS方法的策值应明显偏小[11]。李洪兴教授基于因素空间理论给出了变权和状态变灰色关联模型构建权向量的公理化定义,构建了变权综合决策的一整套公理传统灰色关联决策理论认为,与正理想方案间关联度[11-12]化体系。之后学者们相继研究了状态变权向量或均(正灰色关联度)越大或与负理想方案间关联度(负灰色关衡函数的构造、基于变权效果的状态变权向量选取、多层联度)越小的方案越优。然而,某个方案的正、负灰色关联次变权决策等问题,得到了和型与积型均衡函数、指数型度之间并不具有严

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