熵权法在多因素评估系统中的应用与研究

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1、熵权法在多因素评估系统中的应用与研究　　摘要：阐述了熵权法的原理及运算流程，通过构造评估矩阵、计算指标权重、指标熵值、差异性系数等步骤，最终求出某指标的权数，并列举实例进行应用分析，得出结论：在多因素评估系统中，在参加评估的评委对评估指标和被评估人都比较了解的情况下，熵权法比其他方法能更好地解决这种情况下的指标赋权问题，可以说熵权法是非专业性评估系统中各指标的最佳赋权方法。　　关键词：熵；多因素；评估系统　　中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2015）27-0200-02　　Abstract：Describesth

2、eprincipleandoperationprocessofentropyweightmethod，byconstructingtheevaluationmatrix，calculatingtheindexweight，theindexentropy，thedifferencecoefficientofsteps，finallyfoundacertainindex'sweighting，andcitedanexampleapplicationanalysis，drawtheconclusion：assessmentinmultifactorsy

3、stem，participateintheassessmentofjudgesonevaluationindexandevaluatedpeoplehaveabetterunderstandingofthecase，entropyweightcomparetoothermethodscanbettersolvetheindexweight，entropyweightmethodisnonprofessionalevaluationsystemindexintheoptimalweighting4method..　　Keywords：entropy

4、；multifactor；evaluationsystem　　我们在日常工作生活中，经常需要对某一个人、某一件事进行考核评价，比如评价一个教师的教学质量，可能会从师德建设、课堂表现、课后辅导、学习提高几个范畴考虑，每个范畴又包括多个详细的评价指标，考核者对每个最末级的指标进行打分，经过逐级汇总后得出该教师的综合得分，这里面存在一个问题，就是如何确定各指标的权重，才能最客观地反映受评价者的真实性情况[1]，笔者认为熵权法是一种比较先进的方法，熵是对某种不确定的因素进行计算的方法，熵权法在是对具有不确定因素的多层指标进行权重分配并计算汇总的一种方法，

5、根据指标本身的计算结果实现客观赋权，避免了以人的主观判断进行赋权的局限性，能够更客观有效地反映受评者真实情况[2]　　1多因素评估系统中熵权法应用模型　　在多因素评估事件中，熵权法一般运算模型如下[3]：　　1）建立评分矩阵　　一组人[mi]对同一组指标[nj]进行评分，构造评分矩阵X。例如10个评委对5个指标进行评分，就可以建立一个5行10列或5列10行的二维矩阵表。　　2）计算权重4　　在多因素的评估系统中，使用熵权法进行计算，整个计算过程比较复杂，并且人的评委的主观因素很小，这个计算出来的结果就会更客观、准确。在我们的生活中，有很多种情况，

6、评委都是本身就是这个行业的业内人员，对指标很了解，对指标的把握也很准确，另外，被评的人也是身边的同事，或者是比较熟悉的人，这种情况下，熵权法有比较大的优势，能够更科学客观地对各指标进行赋权[4]。　　2熵权模型在汽车销售人员中的应用分析　　随着汽车逐步进入寻常百姓家的时候，汽车销品牌越来越多，汽车销售竞争也越来越激烈，对从事汽车销售工作的人员来讲，压力也是越来越大，汽车4S店会经常对销售人员进行评估考核，选拔优秀的员工。在汽车销售人员评估考核系统中，评委就是汽车销售行业的业务精英，评委们对评估指标都能准确地理解，有的情况下，评估指标就是评委们制定

7、的，并且评委们都熟悉本店的销售业务员，这种情况下，使用熵权法。　　例如连云港某品牌汽车4S店进行月度销售考核，由异地同品牌4S店的十名同岗位的销售人员（m）对四个评价指标进行打分，分值如下：　　汽车销售人员考核评估系统中，评价者只需要对某个未级指标进行打争，这个分值是建立在评价者对指标比较熟悉、对受评者比较了解的基础上的，根据评价者的分值，系统利用熵权法进行计算，得出指标的权重系数，汇总计算出受评者的综合得分。　　3结论4　　本文阐述了日常工作生活中多因素指标体系下熵权法的科学性与客观性，设计了建立多维矩阵、确定各指标权重系数、计算各指标熵值、分

8、析指标的差异性系数几个运算流程，并通过某品牌汽车4S店销售人员的考核评价实例进行分析，得出：在评价者对各评价指标比较熟悉、对受评者比较了