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TOPSIS模型

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设有m个汽车供应商,n个评价指标,以表示第i个供应商的第j个指

标的评价值,则供应商的指标评价值矩阵为:

由一于各个评价指标的量纲不同,为了便于比较,需要用以一下公式对其进行归一化 处理。

确定评价指标的权重指标时一般采用专家意见调查法或层次分析法(AHP)等方法,这些方法存在着较大的主观因素,不同人对各个指标的重要程度有不同的评价。本文对TOPSIS法改进采用信息嫡的概念来确定评价指标的权重,一定程度上避免了主观因素的影响。

信息嫡是利用数学概率理论来衡量信息不确定性的一种测算方法,它表明数据分布越分散,其不确定性也越大。各个指标的决策信息可以用其信息嫡值

来表示:

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其中,一旦确定参与评选的供应商数目m,k将是一个常量,保证。

而最理想和最不理想的指标加权评价值集合分别为:

例如:

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模型缺陷:

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