多属性决策方法在评价体育教练中的应用

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1、多属性决策方法在评价体育教练中的应用提要:为了更好地解决多因素评判体育教练的这一问题,该文提出了两种模型,分别是灰关联综合评价模型和多属性决策模型。利用这两种模型先通过独立计算进行教练实力的评价,再综合分析两种算法的结果,即可最终实现评价体育教练的目标。关键词:多属性决策;教练评价;灰色关联理论;TOPSIS算法中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2016)09-0008-031概述H前,一些媒体,例如美联社和《今日美国》,往往采取民意调查的方式来评价体育教练的能力[1]。然而,这些调查都只局限于定性分

2、析层面,很难进行定量计算。考虑到现在存在的问题,木文尝试为评价教练提供一种定量解决方案,更好地满足全世界球迷的需求。为解决教练评价的问题,本文构建出了基于灰色理论,TOPSIS算法和信息爛理论[2-5]可评估体育教练的模型,主要思想是寻求一种全面综合的定量评估方法。下文将着重阐述两种不同的评价模型,这两种算法均可独立计算出待评价教练的排名。最后,木文用NCAA①的实际数据对模型的结果进行检验。4经选择后的教练结果在第三节中将通过引入的两个模型:MCDM模型和GCE模型来给所有教练进行综合评定。根据在第二节的综合评价,得到了不同的结果

3、。结合上面的两个结果,我们得到预期的数据。通过上述两个模型,可得到相似的排名顺序。结果表明,虽然两种方法得到的顺序并不完全相符,但篮球、足球教练的前5名完全相同,曲棍球教练的前五名也只有一个不同。与网站上列出的排名相对照,五名中有三名匹配,另两名教练分列6、11名。排名前伍的篮球教练都是被篮球名人堂认定的经验丰富、优秀的人才。他们的学生也是竞技场上的传奇人物。5总结MCDM是一类复杂的多属性决策问题,需要根据多种指标对一个特定的H标进行决策。为了很好地评价教练,首先,数据的选释及处理是非常重要的环节。本文从NCAA的网站上获得的数据

4、被分为两大类,分别是普通指标和特殊指标。对于普通指标,我们可以直接使用;而对于特殊指标,我们运用了AHP层次分析法将其融合成一个数值。为了进一步计算,本文提出了基于灰色理论,TOPSIS以及信息爛理论的GCE和MCDM两种模型,这两种模型可以分别独立求解教练的排名,英中GCE模型的运行结果见与MCDM模型的结果比较相似。最终,通过两个排名的综合比较,我们得到了非常有效和准确的结果,因此最终的排名结果也验证了我们提出模型的有效性。对于将来,我们的方法可以被逐渐应用到一些个人能力的评价问题中。注释:①NCAA:全美大学生体育协会(Nat

5、ionalCollegiateAthleticAssociation)参考文献:[1]R.J.Paul,A.P.Weinbach,P.Coate,Expectationsandvotinginthencaafootballpolls:Thewisdomofpointspreadmarkets,JournalofSportsEconomics,2007,8(4):412-416.[2]Y.Deng,F.Chan,AnewfuzzydempsterMCDMmethodanditsapplicationinsupplierselectio

6、n,ExpertSystemswithApplications,2011,38(8):9854-9861.[3]J.N.Liu,Y.Hu,Applicationoffeature-weightedsupportvectorregressionusinggreycorrelationdegreetostockpriceforecasting,NeuralComputandApplic,2013,22(1):143-152.[4]H.C.L.,K.Yoon,MultipleAttributeDecisionMaking:Methodsa

7、ndApplications,Springer-Verlag,NewYork,1981.[5]D.H.C.H.Yeh,R・J.Willis,Inter-companycomparisonusingmodifiedtopsiswithobjectiveweights,ComputersandOperationsResearch,2000,27(10):963-973・[6]Y.Zhang,X.Deng,D.Wei,Y.Deng,AssessmentofE-CommercesecurityusingAHPandevidentialrea

8、soning,ExpertSystemswithApplications,2012,39(3):3611-3623・[7]E.W.T.Ngai,E.W.C.Chan,Evaluationofknowledgemanagementtoo

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