冉茂亮 黃浩 鐘穎
摘要:本文主要研究了熵權(quán)法的基本原理,并利用熵權(quán)法構(gòu)建了評(píng)價(jià)模型,通過最后的打分來判斷評(píng)價(jià)對(duì)象的情況。為了保證評(píng)價(jià)模型的準(zhǔn)確性,我們對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)用層次分析法對(duì)評(píng)價(jià)因素的選取進(jìn)行了優(yōu)化,最終再利用熵權(quán)法進(jìn)行建模。
關(guān)鍵詞:熵權(quán)法;信息熵;層次分析法
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的迅速發(fā)展,熵權(quán)法已經(jīng)在工程技術(shù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)甚至社會(huì)能源等領(lǐng)域都得到了廣泛的利用。簡(jiǎn)單來說,所謂的熵權(quán)法,就是通過數(shù)據(jù)分析,求得信息熵和相關(guān)的權(quán)重最終確定指標(biāo)的得分情況。熵權(quán)法適合用于評(píng)價(jià)一組對(duì)象集在多個(gè)指標(biāo)下的“好與壞”。
1 基于熵權(quán)法的評(píng)價(jià)模型的建立
1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)預(yù)處理即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理,數(shù)據(jù)集成,數(shù)據(jù)規(guī)約和數(shù)據(jù)變換。那么在處理大量數(shù)據(jù),我們最應(yīng)該做的是進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)變換。
1.2 確定因素集
評(píng)價(jià)指標(biāo)體系就是因素集,記為:U={u1,u2,u3…,un}
1.3 確定對(duì)象集
對(duì)象集就是評(píng)價(jià)打分的對(duì)象。記為:V={v1,v2,v3…,vm}
1.4 確定各個(gè)因素的權(quán)重
由于這是一個(gè)評(píng)價(jià)模型,那么我們的最終目的就是對(duì)每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行比較,然后排名。那么在本模型中,我們的最終是為每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行分?jǐn)?shù)的計(jì)算,其中最重要的步驟就是權(quán)重的計(jì)算,那么可以得到:
A=(a1,a2,a2…,an),其中ai表示第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,滿足。
1.5 模型的建立
①使用如下公式計(jì)算出評(píng)價(jià)對(duì)象的得分矩陣:
xij表示矩陣第i行第j列的數(shù)值,
xj表示矩陣第j列的數(shù)值。
min(xi)是第j個(gè)指標(biāo)的最小值,
max(xj)是第j個(gè)指標(biāo)的最大值。由于數(shù)量和比率的數(shù)值相差比較的大,所以在建模的時(shí)候,應(yīng)該分開討論:
數(shù)量模型:
(1)
比例/比率模型:
(2)
②將評(píng)價(jià)矩陣歸一化處理后得到Y(jié)ij,其計(jì)算公式如下:
(3)
③求解信息熵:信息熵的值就是利用歸一化的數(shù)據(jù)矩陣通過某種變換得到具體的數(shù)值,如公式(4)所示。
aij為歸一化后的數(shù)據(jù),一組數(shù)據(jù)的信息熵為:
(4)
④求解權(quán)重:通過公式(4),解出題目所需要的信息熵(信息熵往往越小,代表數(shù)據(jù)所提供的信息量就越多,那么在綜合評(píng)價(jià)的時(shí)候,所占的比重也會(huì)越大。)可以得出,信息熵和權(quán)重在某個(gè)程度上來說,是呈不規(guī)則反比關(guān)系。通過公式(5)求出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重:
(5)
⑤根據(jù)計(jì)算出的指標(biāo)權(quán)重以及得分表。設(shè)Mi為選取的第i個(gè)指標(biāo)的最終得分,其表達(dá)式為:
(6)
2 模型的優(yōu)化
在文章中,我們直接選取了若干個(gè)比較重要的指標(biāo),但是為了減少不必要的數(shù)據(jù)計(jì)算以及讓結(jié)果更加的精確,我們可以用層次分析法來篩選指標(biāo)。
2.1 層次分析法的引入
層次分析法[2]是一種定性分析和定量計(jì)算相結(jié)合的系統(tǒng)化、層次化的分析方法。由于很多外界條件,我們沒有足夠的時(shí)間或者能力對(duì)某些問題作出過細(xì)致的定量分析,只需要做大致的判別就足夠了。下面是層次分析法的基本操作過程:
1)建立層次分析結(jié)構(gòu)模型。2)構(gòu)造成對(duì)比較陣。
用成對(duì)比較法和1~9尺度,構(gòu)造各層對(duì)上一層每一因素的成對(duì)比較陣。
3)計(jì)算權(quán)向量并做一致性檢驗(yàn)。
對(duì)每一成對(duì)比較陣作一致性檢驗(yàn),只有通過檢驗(yàn)的向量才可以作為權(quán)向量。
4)計(jì)算組合權(quán)向量并做組合一致性檢驗(yàn)。
2.2 基于層次分析法的指標(biāo)選取體系的構(gòu)建
①假如我們已經(jīng)建立了一個(gè)含有六個(gè)一級(jí)指標(biāo)的層次分析結(jié)構(gòu)模型,
②對(duì)這6個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析后,我們建立了層次分析法來篩選主要指標(biāo)。根據(jù)satty 9級(jí)標(biāo)度法,對(duì)6個(gè)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較,得到類似如下矩陣(此處數(shù)據(jù)是自己虛擬的):
利用求根法得出相對(duì)權(quán)重向量為:
W=[ w1,w2…,wn];
③接下來應(yīng)該進(jìn)行成對(duì)比較陣和權(quán)量的計(jì)算。
進(jìn)行對(duì)每一成對(duì)比較陣,即對(duì)6個(gè)指標(biāo)兩兩構(gòu)建判斷矩陣,從而求得各屬性的最大特征值和相應(yīng)的特征向量。
接下來利用已經(jīng)篩選好的指標(biāo)體系再使用熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重。
3 結(jié)論
本文構(gòu)建了基于熵權(quán)法的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并建立了基于熵權(quán)法和層次分析法的優(yōu)化模型。
本文遵循系統(tǒng)性、客觀性、實(shí)用性、可行性等原則,其中指標(biāo)的選取是結(jié)合專家意見構(gòu)建了一套完整的評(píng)價(jià)體系。本文著重引入熵權(quán)法得到已經(jīng)確定的對(duì)象集的權(quán)重大小。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法,如果指標(biāo)的信息熵越小,那么他的離散程度就越大,權(quán)重也越高。對(duì)于權(quán)重相同指標(biāo),我們采取直接剔除的措施。
此外,本文建議首先使用層次分析法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行初步篩選,再用熵權(quán)法進(jìn)行權(quán)重的分析,避免不必要的因素牽扯在里面加大計(jì)算難度。
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作者簡(jiǎn)介:第一作者冉茂亮(1997),女,重慶巫溪人,本科在讀,重慶郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;第二作者黃浩(1997),男,四川內(nèi)江人,本科在讀,重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;第三作者鐘穎(1996),女,重慶永川人,本科在讀,重慶郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院。