基于最大熵原理的线性组合赋权方法

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1、第20卷第1期2011年2月运筹OPERATl0NSRESEARCH与管理ANDMANAGEMENTSCIENCEV01.20,No.1Feb.20ll基于最大熵原理的线性组合赋权方法姜昱汐卜2,迟国泰1,严丽俊2(1.大连理工大学管理学院.辽宁大连116024;2.大连交通大学竹理学院.辽宁大连116028)摘要:在被评价对象的指标值与理想值之间的广义距离和充分小的情况下,追求不同赋权方法权重组合系数的信息分配最合理。随着广义距离和不断变小,得到一组不同方法赋权后的组合权重,进而得到了评价结果。本文的特色与创新一是本文得到的权重兼顾了信息分配最合理与

2、指标数据距离理想值的广义距离和最小两个目标。二是提出一个单目标模型求解多目标问题Pareto解集的方法,并根据解集对评价对象进行排序.增加了排序的可靠性,也为多目标模型求解提供了一种新思路。三是改变了组合赋权系数为近似平均的结果。四是解决了多目标线性加权求解时多个目标组合系数不确定问题。关键词:线性组合赋权;最大熵原理;对偶规划;组合系数计算中图分类号:N945.16文章标识码:A文章编号:1007-3221(2011)01·0053-07TheLinearCombinationWeightsMethodBasedonMaximumEntropyPri

3、ncipleJIANGYu.xil”,CHIGuo.tail,YANLi-jun2(1.SchoolofManagement,DalianUniversityofTechnology,Dalian16024,China;2.SchoolofManagement,DalianJiaotongUniversity,Dalian16028,China)Abstract:Consideringtheminimt,msumofgeneralizeddistancebetweentheactualvaluesandidealvaluesofthealternati

4、ves,thispaperpresentsamodelfordistributingtheinformationofthecombinationcoefficientsofdiffer-entweightingmethodsmorereasonably.Withthesumofgeneralizeddistancebecomingsmallergradually,thecombinationweightsareobtainedbydifferentweightingmethods.Thevaluationsofalternativesarecalcul

5、atedandtherankofalternativesisgiven.Thecontributionofthepaperisasfollows.Firstly,thecombinationweightscanreflectthemostreliableinformationdistributionandtheminimumgeneralizeddistancesum.Secondly,anewmethodispresentedtocalculatetheParetosolutionsetofmulti·objectivesprogrammingbya

6、singleobjectiveopti-mizationmodel.Therankofalternativesisgivenaccordingtothesolutionset.Therefore.theresuhofthevalua-tionismorereliable.Atthesametime,anewideaisprovidedforsolvingmulti-objectivesmodel.Thirdly,thecombinationcoefficientsarenotequalwiththedecreasingsum,whicharemorer

7、easonable.Fourthly,theuncer·taintyofthecombinationcoefficientsbetweentheobjectivesiseliminated.Keywords:linearcombinationweighting;maximumentropyprinciple;dualprogramming;combinationcoeffi-cientscaletl】ation0引言多属性决策问题中,属性的权重对评价结果有重要的影响.合理的确定属性权重是多属性决策的核心收稿日期:2009.09.03基金项目:阖謇社会科

8、学基金重大资助项目(06&ZD039);大连理工大学人丈社会科学研究基全重大资助项目(DUTH

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