一种多属性主客观对比评价模型及应用

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1、一种多属性主客观对比评价模型及应用摘要：提出了一种多属性主客观对比评价模型，用以分析被评价者对自身评价与专家评价的异同，以期提升评价的效能。首先针对所有被评价数据集，依托于聚类分析方法，提出了一种典型样本选取策略。然后应用优势粗糙集理论对典型样本集进行了专家知识学习，形成决策规则集，并将规则应用于分析所有的数据，获得客观评价结果，与主观评价结果进行比较分析。最后应用该模型对研究生学习能力进行了分析，证明了模型的有效性。关键词：多属性决策；主客观评价对比；聚类分析；优势粗糙集；研究生学习能力中图分类号：C934文献标志码：A文章编号：1005-261501-0104-09评价是

2、指人们为实现预定的目标，在通过充分地信息收集的基础上，根据一定的主客观条件，采用科学的方法和手段，通过必要的分析与判断，从所有可供选择的方案中找出决策者最满意的一个方案进行实施，直至目标实现的过程。随着人类社会活动日益复杂多变，实际问题研究过程中涉及的系统和相应需要考虑的问题越来越庞大和复杂，需要从多个角度进行全面、系统地分析，才能获得较好的决策效果。这一趋势推动了多属性评价研究和应用的产生和不断发展，成为现代决策科学的一个重要组成部分，在工程设计、经济、管理和军事等诸多领域中都有着广泛的理论与实际应用背景，如投资决策问题、项目评估、上厂选址、投标招标、产业部门发展排序、及经

3、济效益综合评价等。早期的经典的多属性决策方法有AHP,MAUT,OUTRANKING等，随着研宄在深度和广度的拓展，出现了依托于模糊数学、灰色系统理论、神经网络以及粗糙集等的多属性决策模型，以及多种方法的结合用以解决不同决策场旦O图1归纳了多属性决策分析的大体步骤和决策分析输出结果。具体而言，多属性决策分析过程就是在对一个复杂决策问题进行详细分析和数据收集的基础上，进行建模分析，构建评价指标集和备选方案集；在此基础上，通过一定的决策模型，分析决策者对不同备选方法在不同评价指标下的客观表现偏好并进行偏好集成；最后，获得决策分析结果，一般包括多属性排序、多属性分类和多属性选最优3

4、种形式。当被评价者为具有主观能动性的个人或群体时，决策者除了考虑自身对不同被评价者的偏好外，往往还需要考虑被评价者对评价结果的接受程度或反馈信息，进行相应结果调整，否则评价的结果可能会难以被被评价者认可并起到正向激励作用。专门针对这一问题的多属性评价研宄较少，但类似的研究可以归纳为以下几点：通过指标权重的变权体现主客观信息互动：考虑被评价者的不同因素，如成长性表现，在进行评价时对不同被评价者赋予不同的指标权重，从而达到一定的激励机制。由于目前没有一个统一公认的研宄范式，不同的学者提出的变权方法差异较大。这一思想可以认为是权变理论在决策评价领域的一个应用。通过熵权法体现主客观信

5、息互动：按照信息论基本原理的解释，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序程度的一个度量；如果指标的信息熵越小，该指标提供的信息量越大，在综合评价中所起作用理当越大，权重就应该越高。这种方法一般是通过构建权重使指标之间的离差最大化，使评价结果差异性显著，体现了一定的客观公正性。通过数据包络分析体现主客观信息互动：借鉴数据包络分析中计算投入产出效率时构建优化模型，被评价者可以自主确定投入和产出指标的权重。不同学者探索了如何将数据包络分析与多属性评价结合的方法。这类方法允许被评价者通过优化模型设置对自己最有利的权重，体现了一定被评价者的主观能动性。此外，类似考虑主观与客观的信息

6、互动的分析还可以包括从博弈和冲突分析方面的研究。然而现有研究主要是从调节指标权重，实现主观与客观信息的互动，缺少从整体上描述主观与客观信息对比和差异分析的机制。同时现实乍活中存在着大量自我评价问卷信息，目前常规方法是进行统计分析，如假设检验、多元统计分析。但这些方法均是针对问卷信息进行的主观分析，如何有效地结合客观分析工具，进行对比分析研宄，是本文研宄的主要目的。由于这些问卷往往数据较大，上述模型针对大数量计算会导致过程复杂，因此不适合这类数据分析。本文针对多属性分类问题.综合多属性评价、统计和知识学习等研究领域，提出一种主客观对比方法，其优点包括:基于结果的主客观系统对比分

7、析模型：针对不同的主客观结果对比以及主观结果内部特点情况，构建了主客观评价结果集成和调整策略，从而实现了系统的分析和对比；基于统计和粗糙集的典型样本学习方法：针对自我评价问卷类大总样信息，应用知识学习的思路，构建了基于粗糙集的客观评价模型，并针对如何有效发现典型学习样本，提出了基于k-means的典型样本选取策略；本文方法简洁、易于理解，不需要预设评价函数的约束，对决策者的偏好提炼不需要服从特定模型假设条件。1多属性主客观对比评价模型框架1.1主客观对比评价模型基本流程图2为模型的整体分析流程，包括5个