多指标综合评价方法汇总

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多指标综合评价方法汇总

多指标综合评价方法汇总

一、 指标正向化

(1)指标:1. 正向指标(越大越好)

2. 逆向指标(越小越好)

3. 适度指标(不能太小也不能太大,接近某一值最好)

(2)逆向指标正向化

1. 倒数法: 1i i

y x = 上式作为指标的正向化公式时,当原指标值ij x 较大时,其值的变动引

起变换后指标值的变动较慢;而当原指标值较小时,其值的变动会引起变换后指标值的较快变动。特别是当原指标值接近0时,变换后指标值的变动会非常快,使得指标评价值的确定,也即指标的无量纲化变得困难。

2. 最小阈值法:min i i x y x =

3. 最大阈值法(互补法)max

1i i x y x =-

4. 倒扣逆变换法 {}1max i ij ij i ij i n y x x y x ≤≤=-=- 或

(3)适度指标的正向化

1. 绝对值倒数法:反应了实际值与标准值之间的偏差,偏差越小越好,对应的转化后的值越大,达到正向化的目的;

2. 距离倒数法:跟绝对值倒数法类似

3. 1max k k k i ij ij i ij i n

y x x y x ≤≤=---=-- 或

二、 指标的无量纲化

(1) 极差正规化法

{}{}{}min max min ij ij l i n ij ij ij l i n l i n x x y x x ≤≤≤≤≤≤-=

多指标综合评价中不可取。

(2) 标准化法—目前最普遍使用的无量纲化方法。

ij j

ij j x x y σ-=

消除了量纲和数量级的影响,同时标准化法也消除了各指标变异程度

上的差异,因此经标准化后的数据不能准确反映原始数据所包含的信息,会导致综合评价的结果不准确。

(3) 均值化法

ij ij j x y x

在实际问题中,情况是复杂的,有时需要保留指标的变异信息,有时需要消除指标的变异信息。

当综合评价的指标值都是客观数值时,一般来说应该用均值化方法对指标进行无量纲化; 而当综合评价的指标值是主观分数时, 则用标准化方法更好。

叶宗裕. 关于多指标综合评价中指标正向化和无量纲化方法的选择[J]. 统计科学与实践, 2003(4):24-25.

综合安全评估中的若干问题及未来发展趋势

综合安全评估中的若干问题及未来发展趋势 徐庆新1,赵俊豪2,刘晓平3 大连海事大学轮机工程学院, (116026) E-mail: haiguai2008@https://www.360docs.net/doc/8d14454826.html, 摘要:本文针对目前较流行的综合安全评估方法,分析了其在评估过程中存在的时间特性、常权和变权、非线性无量纲处理、结构模型的确定、评价集的确定和决策这几个问题,并对综合安全评估方法的未来发展趋势做出了预测。 关键词:综合安全评估,问题,发展趋势 1. 引 言 随着安全生产日益的重要,社会各界对于船舶安全营运的重视程度也越来越高,为了对船舶潜在的危险因素进行评价,许多安全评价及风险评估方法被引入到船舶日常管理与营运之中。其中综合安全评估(FSA)方法成为最近广泛应用的安全评价方法之一。它能较好地解决复杂、模糊、随机系统的安全评价问题。且在评价过程中,大多数学者都对评价对象系统建立系统模型,并将多指标综合成一个能从整体上衡量评价对象系统是否安全的综合指数。FSA正是一种系统性和规范化的综合评估方法,在船舶设计、航运与安全管理方面中采用合理的危险识别、风险评估、风险与控制方案的制定、费用与效益评估和提出解决方案这5个步骤来对船舶整体安全性、经济型进行综合指标的确定[1]。 虽然FSA其功能强大并逐渐广泛应用于航运界的管理,但如果在实际评价过程中,将众多指标综合到一起来对系统的整体进行分析时,就必须考虑指标的自身特征、指标间的逻辑关系、指标的权值和指标的量化处理问题,否则对整体的分析以及决策建议也就失去了其合理性和真正的价值。 2. 综合安全评估方法中存在的问题分析 在对船舶系统进行综合安全评估过程中,所获得的结果不仅部分地以来于数据(例如历史事故信息),也依赖于对这些数据的解释和对工业发展趋势的判断及未来可能发生的潜在事故的影响等。也就是说要得到FSA的结果,一方面需要那些可用来进行理性判断的相关数据,另一方面还需要进行合理的分析。但在很多情况下,历史数据没有记录,或是无法应用于FSA评价方法中去,一定程度上就要依赖于专家的观点来补充统计数据。目前,在FSA 的评价过程中,大多数数据的获得都需要制作调查表,由专家打分处理后在针对这些数据进行安全评判的。 要完成这样数据的综合评价,其评价次序应为:第一步,评价指标体系的建立;第二步 确定评价指标的权系数;第三步,评价指标的模糊无量纲化处理;第四步,确定评价结构,求综合评价值;第五步,评价集的确定和决策。 - 1 -

综合评价指标体系构建方法

大庆石油学院学报 JOURNA L OF DAQI NG PETRO LE UM I NSTIT UTE 第28卷 第3期 2004年6月V ol.28 N o.3 Jun. 2004 收稿日期:2004-03-09;审稿人:赵俊平;编辑:王文礼 基金项目:黑龙江省自然科学基金资助项目(G 01-25) 作者简介:邵 强(1963-),男,副教授,主要从事经济评价、企业经济活动分析等方面的研究. 综合评价指标体系构建方法 邵 强1,李友俊1,田庆旺2 (1.大庆石油学院经济管理学院,黑龙江大庆 163318; 2.大庆石油管理局人才劳动力交流中心,黑龙江大庆  163453) 摘 要:针对评价指标体系构建中存在的问题,提出用数理方法构建综合评价指标体系.给出了指标体系构建原则 的数学表达式,同时,根据指标重要程度是否相同分别建立了指标体系构建模型,并给出了指标体系构建的程序. 关 键 词:综合评价;指标体系构建;原则;方法;程序 中图分类号:F091.345 文献标识码:A 文章编号:1000-1891(2004)03-0074-03 多指标综合评价作为全面认识事物的重要方法,近年来受到了广泛的关注,据不完全统计,1994~2002年我国中文期刊发表的有关综合评价方面的学术论文达2770多篇,其研究范围涉及到了社会、经济、技术等方面.在多指标综合评价技术中,指标体系的构建是关键问题之一.构建合理的评价指标体系是科学评价的前提.目前,我国政府机构和专家学者们提出了涉及社会、经济乃至军事的上百种评价指标体系,由于缺乏严格的优选方法和程序,往往就同一评价对象给出了多种相差甚远的指标体系,因此,迫切需要对综合评价指标体系的构建方法进行研究.笔者从综合评价指标体系构建的原则出发,提出指标体系构建的数理方法,并给出指标体系建立的程序. 1 评价要素集与指标集的关系 综合评价某一事物所涉及的各相关要素构成评价要素集.各个要素的重要程度可能相同,也可能不同.用以评价该事物的一系列指标构成评价指标集.评价指标集是评价要素集的一个映射.一个评价要素集存在多个映射指标集.建立合理的评价指标体系就是在多个映射指标集中寻优.评价要素集和评价指标集之间存在4种映射关系,见图1.图1(a )是一对一关系,即一个评价指标只反映一个评价要素;图1(b )是多对一关系,即一个评价指标反映多个评价要素;图1(c )是一对多关系,即有多个指标共同反映同一个评价要素;图1(d )是多对多关系,即同时存在图1(b )和图1(c )的2种情况. 在4种映射关系中,一对一的关系最简单,也最理想,但在现实中很难找到;在一对一或多对一的映射关系中,指标间不存在重叠或交叉;在一对多或多对多的映射关系中,指标间存在重叠和交叉. 2 指标体系构建原则 关于建立指标体系的原则,目前有2种典型的表述:一是全面、不重叠(或交叉、或冗余)和指标易于取得;二是科学性、合理性和适用性[1-3].比较而言,第1种要比第2种更加明确.一套科学的指标体系首先应根据评价目的反映有关评价对象的各方面状况,如果指标体系不全面,就无法对评价对象做出整体判断;其次,指标间不能重叠过多,过多的重叠会导致评价结果失真,即使对重叠进行适当的修正[4],也会增加计算的难度和工作量;最后,计算指标所需要的数据应是容易采集的,指标容易计算或估计,否则指标体系就无法应用.因此,建立指标体系应遵循评价指标尽可能全面、不重叠和易于取得的原则. ? 47?

多指标综合评价方法

技术资料3: 多指标综合评价方法 评价是根据确定的目的来测定对象系统的属性,并将这种属性变为客观定量的计值或者主观效用行为,整个过程离不开评价者的参与,而综合评价作为评价的一种也需要评价者做出相应反应或指示,而很多综合评价过程易受到评价者的干预,使评价结果产生偏差。 主成分分析能将高维空间的问题转化到低维空间去处理,使问题变得比较简单、直观,而且这些较少的综合指标之间互不相关,又能提供原有指标的绝大部分信息。而且,伴随主成分分析的过程,将会自动生成各主成分的权重,这就在很大程度上抵制了在评价过程中人为因素的干扰,因此以主成分为基础的综合评价理论能够较好地保证评价结果的客观性,如实地反映实际问题。主成分综合评价提供了科学而客观的评价方法,完善了综合评价理论体系,为管理和决策提供了客观依据,能在很大程度上减少了上述不良现象的产生。 所以在社会经济、管理、自然科学等众多领域的多指标体系中,如节约型社会指标体系、生态环境可持续型指标体系、和谐社会指标体系、投资环境指标体系等,主成分分析法常被应用于综合评价。 一、主成分分析原理和模型 (一)主分成分析原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性(比如P个指标),重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标。最经典的做法就是用F 1 (选取的第 一个线性组合,即第一个综合指标)的方差来表达,即Var(F 1)越大,表示F 1 包 含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F 1应该是方差最大的,故称F 1 为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取 F 2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F 1 已有的信息就不需要再出 现再F 2中,用数学语言表达就是要求Cov(F 1 , F 2 )=0,则称F 2 为第二主成分,依 此类推可以构造出第三、第四,……,第P个主成分。(二)主成分分析数学模型 F2=a12ZX1+a22ZX2……+a p2ZX p …… F p =a 1m ZX 1 +a 2m ZX 2 +……+a pm ZX p

多指标综合评价方法及权重系数的选择

多指标综合评价方法及权重系数的选择 来源:中国论文下载中心 [ 09-02-01 10:17:00 ] 编辑:studa20 作者:王晖,陈丽,陈垦,薛漫清,梁庆 【摘要】由于计算机的发展及一些相关领域的不断深入研究,综合评价方法得到了不断的发展和改进。而指标权重系数的确定方法作为综合评价中的重中之重,近几年来也取得了一些新的进展。本文对多指标评价方法和权重系数的选择进行概括介绍。 【关键词】多指标综合评价;评价方法;权重系数;选择 基金项目:广东药学院引进人才科研启动基金资助项目( 2005ZYX12)、广州市科技计划项目( 2007J1-C0281)、广东省科技计划项目(2007A060305006) 综合评价是利用数学方法(包括数理统计方法)对一个复杂系统的多个指标信息进行加工和提炼,以求得其优劣等级的一种评价方法。本文就近年来国内外有关多指标综合评价及权重系数选择的方法进行综述,以期为药理学多指标的研究提供一些方法学的资料。 1 多指标综合评价方法 1.1 层次分析加权法(AHP法)[1] AHP法是将评价目标分为若干层次和若干指标,依照不同权重进行综合评价的方法。 根据分析系统中各因素之间的关系,确定层次结构,建立目标树图→ 建立两两比较的判断矩阵→ 确定相对权重→ 计算子目标权重→ 检验权重的一致性→ 计算各指标的组 合权重→计算综合指数和排序。 该法通过建立目标树,可计算出合理的组合权重,最终得出综合指数,使评价直观可靠。采用三标度(-1,0,1)矩阵的方法对常规的层次分析加权法进行改进,通过相应两两指标的比较,建立比较矩阵,计算最优传递矩阵,确定一致矩阵(即判断矩阵)。该方法自然满足一致性要求,不需要进行一致性检验,与其它标度相比具有良好的判断传递性和标度值的合理性;其所需判断信息简单、直观,作出的判断精确,有利于决策者在两两比较判断中提高准确性[2]。 1.2 相对差距和法[3] 设有m项被评价对象,有n个评价指标,则评价对象的指标数据库为 Kj=(K1j,K2j,……,Knj),j=1,2,……,m。设最优数据为K0=(K1、K2、……Kn)。最优单位K0中各数据的确定如下:高优指标,取所有m个单位中该项评价指标最大者;低优指标,取所有m个单位中该项评价指标最小者。各单位与最优单位的加权相对差距和

评价指标体系构建原则及综合评价方法

评价指标体系构建原则及综合评价方法设置评价指标体系时一般要遵循以下原则: (1)区域性原则 衡量一个研究对象的运行情况,要从特定的区域出发因地制宜、发挥优势,评价指标要具有针对性。 (2)动态性原则 研究对象是一个动态的过程,指标的选取不仅要能够静态的反映考核对象的发展现状,还要动态的考察其发展潜力。选取的指标要能够具有动态性,可以衡量同一指标在不同时段的变动情况,并且要求所选指标在较长的时间具有实际意义。 (3)可量化原则 数据的真实性和可靠性是进行监测的前提条件和重要保障,需要大量的统计数据作为支持。选取的指标应该具有可量化的特点,在保证指标有较高反映考核对象的前提下,能够直接查到或者通过计算间接得到指标数据,以保证评价的可操作性,同时数据来源要具有权威性,这样能保证正确评估研究对象。(4)层次性原则 一级指标同时分别设立多个具体的子指标。在众多指标中,把联系密切的指标归为一类,构成指标群,形成不同的指标层,有利于全面清晰的反映研究对象。 综合评价方法的选取: 随着计算机技术飞速发展和普遍应用,用于定量评价多指标问题的多指标综合评价法被广泛应用到经济、生活的各个方面,特别是SAS、SPSS等统计软

件的使用更加提高综合评价法的实用性。目前用于分析多指标体系的综合评价方法主要有模糊综合评价法、灰色综合评价法、数据包络分析法(DEA 法)、层次分析法、主成分分析法以及因子分析法以等多种方法,不同方法的评价结果都是依据指数或分值对参评对象的综合状况进行排序评价。 在综合评价过程中,指标权重的确定十分重要。对指标赋值主要有主观赋值和客观赋值,也有将主观、客观赋值法结合起来的。对于指标数量比较大时,采用传统的主观赋值法确定指标的权重则难以全面把握众多指标,依赖主观判断会增大或降低一些指标的重要程度,导致实证的结果难以反映客观实际情况。客观赋值法如主成分分析法、变异系数法、熵值法等,权重的确定是根据各项指标的变异程度或者各指标之间的相互关系。具体采用哪一种方法需要根据所构建指标体系的特点以及实证的目的来确定。 综合评价方法的选取要依据研究对象的特点而定,采用客观赋权法的主成分分析能避免主观因素的影响,且提取主成分也能减少工作量。以下对常用的层次分析和主成分分析两种综合评价方法做简单介绍。 (1)层次分析法 层次分析法(The Analytic Hierarchy Process )简记AHP ,是美国运筹学家等人提出的一种定量和定性分析相结合的多准则决策方法,广泛应用于分析复杂的社会、经济以及科学管理领域的问题。其基本原理是通过构造层次分析结构,排列组合得出优劣次序来为决策者提供依据。具体步骤如下:首先构建包括目标层、准则层和指标层三个层次的层次分析结构模型,反映系统各因素之间的关系。其次是构造判断矩阵,将各层因素进行两两比较,对于各因素之间重要性的比较可以通过专家咨询法,判别主要依据常用的1-9标度法。然后对1.0<=RI CI CR

信息安全保障评价指标体系的研究

1、前言 为了更好地保障我国的信息安全,中央办公厅下发了《国家信息化领导小组关于加强信息安全保障工作的意见》(中办发[2003]27号)。27号文明确了加强信息安全保障工作的总体要求和主要原则,对加强信息安全保障工作做出了全面部署,提出了5年内建成国家信息安全保障体系IA(Information Assurance)的构想。目前,关系国家安全、经济命脉和社会稳定等方面的3大基础信息网络(电信网络、广电网络和互联蜘络)和8个重要信息系统行业(金融、电信、证券、保险、民航、铁路、税收和海关)的信息安全保障系统逐渐建成,并投入使用。 信息化是信息技术系统与社会系统相互作用、紧密耦合,且有大量人的行为参与其中的综合发展进程。然而安全因素和系统因素相互制约,使得信息安全具有很大的综合性、复杂性和不确定性。同时,信息安全保障会伴随信息化的发展而不断变化。为了保证国家基础网络设施和重要信息系统等关键部门所建设的信息安全保障体系的长效机制,迫切需要针对不同重要行业、业务系统研究建立科学的、可度量的,可操作的信息安令保障评价指标体系(Indicator),对其信息安全保障的整体状态进行科学的、客观的评价与描述,从而确定所建设的信息安全保障体系的保障水平、保障实效和保障周期等问题。闪此。信息安全保障评价指标体系就是用一组科学的、可度量的指标作对信息安全保障系统的保障功能、保障效果和保障周期进行综合的考核和评价。 2、相关工作 现有的安全评估方式可以大致归结为4类:安全审计、风险分析、安全测评和系统安全工程能力成熟度模型SSECMM(Systems Security Engineering Capability Maturity Model)等。大部分通用的信息安全标准,如ISO17799,ISO13335等,其核心思想都是基于风险的安全理念。信息技术先进的国家,例如美国、俄罗斯和日本等在信息安全保障评价指标体系方面已经率先开展了研究工作。特别是美国,利用卡内基梅隆大学系统安全工程能力成熟度模型SSECMM较早地建立了信息安全保障评价指标体系。Rayford B.Vaughn和Nabil Seddigh等人研究了信息安全保障评价的概念和范畴,给出了信息安全保障评价的框架。在国内,国家信息中心研究了网络

多指标评分加权综合法

多指标评分加权综合法 这一方法的内容就是:对每项指标的实际值,按评分标准打分,一般按五级评分,最优5分,最差1分。除评分外,对各项指标还要确定权数。最后用权数(w)对各项指标的得分(p)进行加权综合,其结果即为多项指标的综合评价值。这种方法的一般步骤就是: 第一步,选择进行评价的各项指标并收集指标值。 第二步,对指标进行评分。首先规定各指标值的评分标准,制定评分标准的方法 就是:用各项指标最大值减最小值的差除以所定的评分等级数,得出每个分数段的“组距”;然后以此组距从最低值开始,划出各分数段的上限与下限。用计算公式表示,即: n R R A min max -= 式中,R max 代表指标最大值;R min 代表指标最小值;n 代表评分级数,采用5分制时,n =5;100分制时,n =100;A 代表组距。 有了评分标准后,对各指标实际值评出相应的分数: 0~A 1; A~2A 2; 2A~3A 3; 3A~4A 4; 4A~5A 5 第三步,确定各指标的权数。各项指标对信息化发展水平的作用不完全相同,为了能正确衡量信息化总水平,需分别确定各个指标的权数。权数大小应根据各个指标的作用或影响程度的大小而定,各指标权数之与应等于1或100%。 第四步,加权综合,得出总分,并做出分析。具体做法就是:将各项指标的评分乘以相应的权数,然后进行综合得出总分,即多项信息化指标的综合评价值。 上述计算过程可归结为下列公式: F =P 1W 1+P 2W 2+P 3W 3+……+P n W n =∑P i W i (i=1,2,……,n) 式中,F 代表多项指标综合评价值;p i 代表第i 项指示的评分;w i 代表第i 项指标的

多指标安全综合评价方法

多指标安全综合评价方法 概述 对指标体系的安全综合评价方法,叫多指标安全综合评价法,它是把多个描述被评价对象不同方面且量纲不同的定性和定量指标,转化为无量纲的评价值,并综合这些评价值以得出对该评价对象的一个整体评价。多指标安全综合评价法具有多指标、多层次特性,能较好地处理大型复杂系统的安全评价问题,因而得到了广泛的应用。其评价步骤包括: 明确评价对象; 建立评价指标体系; 定性与定量指标评价值的确定; 评价指标权系数的确定; 确定指标间合成关系,求综合评价值; 根据评价过程得到的信息,进行系统分析和决策。 其中,最为关键的问题是指标体系的建立、指标评价值和权系数的确定以及合成关系的处理。只有解决好上述问题,才能得到较为切合实际的安全评价结果。 指标体系的建立的原则 安全评价的核心问题,是确定评价指标体系。指标体系是否科学、合理,直接关系到安全评价的质量。为此,指标体系必须科学地、客观地、合理地、尽可能全面地反映影响系统安全的所有因素。但是,要建立一套

既科学又合理的安全评价指标体系,却是一个非常困难的问题。为此必 须按照一定的原则去分析和判断,才有可能较好地解决这一难题。 ⒈目的性原则 指标体系要紧紧围绕改进系统安全这一目标来设计,并由代表系统 安全各组成部分的典型指标构成,多方位、多角度地反映系统的安全水 平。 ⒉科学性原则 指标体系结构的拟定,指标的取舍,公式的推导等都要有科学的依 据。只有坚持科学性的原则,获取的信息才具有可靠性和客观性,评价 的结果才具有可信性。 ⒊系统性原则 指标体系要包括系统安全所涉及到的众多方面,使其成为一个系 统: 相关性--要运用系统论的相关性原理不断分析,而后,组合设计安全评价指标体系; 层次性--指标体系要形成阶层性的功能群,层次之间要相互适应并具有一致性,要具有与其相适应的导向作用,即每项上层指标都要有相应的下层指标与其相适应; 整体性--不仅要注意指标体系整体的内在联系,而且要注意整体的功能

各种综合评价方法简介

综合评价 评价是人类社会中一项经常性的、极重要的认识活动,是决策中的基础性工作。 在实际问题的解决过程中,经常遇到有关综合评价问题,如医疗质量的综合评价问题和环境质量的综合评价等。它是根据一个复杂系统同时受到多种因素影响的特点,在综合考察多个有关因素时,依据多个有关指标对复杂系统进行总评价的方法;综合评价的要点:(1)有多个评价指标,这些指标是可测量的或可量化的;(2)有一个或多个评价对象,这些对象可以是人、单位、方案、标书科研成果等;(3)根据多指标信息计算一个综合指标,把多维空间问题简化为一维空间问题中解决,可以依据综合指标值大小对评价对象优劣程度进行排序。 综合评价的一般步骤 1.根据评价目的选择恰当的评价指标,这些指标具有很好的代表性、区别性强,而且往往可以测量,筛选评价指标主要依据专业知识,即根据有关的专业理论和实践,来分析各评价指标对结果的影响,挑选那些代表性、确定性好,有一定区别能力又互相独立的指标组成评价指标体系。 2.根据评价目的,确定诸评价指标在对某事物评价中的相对重要性,或各指标的权重; 3.合理确定各单个指标的评价等级及其界限; 4.根据评价目的,数据特征,选择适当的综合评价方法,并根据已掌握的历史资料,建立综合评价模型; 5.确定多指标综合评价的等级数量界限,在对同类事物综合评价的应用实践中,对选用的评价模型进行考察,并不断修改补充,使之具有一定的科学性、实用性与先进性,然后推广应用。 目前,综合评价有许多不同的方法,如综合指数法、TOPSIS法、层次分析法、RSR 法、模糊综合评价法、灰色系统法等,这些方法各具特色,各有利弊,由于受多方面因素影响,怎样使评价法更为准确和科学,是人们不断研究的课题。下面仅介绍综合评价的TOPSIS法、RSR法和层次分析法的基本原理及简单的应用。 8.1 TOPSIS法(逼近理想解排序法) Topsis法是系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常用方法。是基于归一化后的原始数据矩阵,找出有限方案中的最优方案和最劣方案(分别用最优向量和最劣向量表示),然后分别计算诸评价对象与最优方案和最劣方案的距离,获得各评价对象与最优方案的相对接近程度,以此作为评价优劣的依据。 8.1.1 基本原理 TOPSIS法是Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution 的缩写,即逼近于理想解的技术,它是一种多目标决策方法。方法的基本思路是定义决策问题的理想解和负理想解,然后在可行方案中找到一个方案,使其距理想解的距离最近,而距负理想解的距离最远。 理想解一般是设想最好的方案,它所对应的各个属性至少达到各个方案中的最好值;负理想解是假定最坏的方案,其对应的各个属性至少不优于各个方案中的最劣值。方案排队的决策规则,是把实际可行解和理想解与负理想解作比较,若某个可行解最靠近理想解,同时又最远离负理想解,则此解是方案集的满意解。 8.1.2 距离的测度

多指标综合评价方法汇总

多指标综合评价方法汇总 一、 指标正向化 (1)指标:1. 正向指标(越大越好) 2. 逆向指标(越小越好) 3. 适度指标(不能太小也不能太大,接近某一值最好) (2)逆向指标正向化 1. 倒数法: 1i i y x = 上式作为指标的正向化公式时,当原指标值ij x 较大时,其值的变动引 起变换后指标值的变动较慢;而当原指标值较小时,其值的变动会引起变换后指标值的较快变动。特别是当原指标值接近0时,变换后指标值的变动会非常快,使得指标评价值的确定,也即指标的无量纲化变得困难。 2. 最小阈值法:min i i x y x = 3. 最大阈值法(互补法)max 1i i x y x =- 4. 倒扣逆变换法 {}1max i ij ij i ij i n y x x y x ≤≤=-=- 或 (3)适度指标的正向化 1. 绝对值倒数法:反应了实际值与标准值之间的偏差,偏差越小越好,对应的转化后的值越大,达到正向化的目的; 2. 距离倒数法:跟绝对值倒数法类似 3. 1max k k k i ij ij i ij i n y x x y x ≤≤=---=-- 或 二、 指标的无量纲化 (1) 极差正规化法 {}{}{}min max min ij ij l i n ij ij ij l i n l i n x x y x x ≤≤≤≤≤≤-= 多指标综合评价中不可取。 (2) 标准化法—目前最普遍使用的无量纲化方法。 ij j ij j x x y σ-= 消除了量纲和数量级的影响,同时标准化法也消除了各指标变异程度

上的差异,因此经标准化后的数据不能准确反映原始数据所包含的信息,会导致综合评价的结果不准确。 (3) 均值化法 ij ij j x y x 在实际问题中,情况是复杂的,有时需要保留指标的变异信息,有时需要消除指标的变异信息。 当综合评价的指标值都是客观数值时,一般来说应该用均值化方法对指标进行无量纲化; 而当综合评价的指标值是主观分数时, 则用标准化方法更好。 叶宗裕. 关于多指标综合评价中指标正向化和无量纲化方法的选择[J]. 统计科学与实践, 2003(4):24-25.

数学建模综合评价方法

建模参考资料 综合评价方法 一、关于评价指标 所谓指标就是用来评价系统的参量.例如,在校学生规模、教学质量、师资结构、科研水平等,就可以作为评价高等院校综合水平的主要指标.一般说来,任何—个指标都反映和刻画事物的—个侧面. 从指标值的特征看,指标可以分为定性指标和定量指标.定性指标是用定性的语言作为指标描述值,定量指标是用具体数据作为指标值.例如,旅游景区质量等级有5A 、4A 、3A 、2A 和1A 之分,则旅游景区质量等级是定性指标;而景区年旅客接待量、门票收入等就是定量指标. 从指标值的变化对评价目的的影响来看,可以将指标分为以下四类: (1)极大型指标(又称为效益型指标)是指标值越大越好的指标; (2)极小型指标(又称为成本型指标)是指标值越小越好的指标; (3)居中型指标是指标值既不是越大越好,也不是越小越好,而是适中为最好的指标; (4) 区间型指标是指标值取在某个区间内为最好的指标. 例如,在评价企业的经济效益时,利润作为指标,其值越大,经济效益就越好,这就是效益型指标;而管理费用作为指标,其值越小,经济效益就越好,所以管理费用是成本型指标.再如建筑工程招标中,投标报价既不能太高又不能太低,其值的变化范围一般是(10%,5%)-+×标的价,超过此范围的都将被淘汰,因此投标报价为区间型指标.投标工期既不能太长又不能太短,就是居中型指标. 在实际中,不论按什么方式对指标进行分类,不同类型的指标可以通过相应的数学方法进行相互转换 1 评价指标的处理方法 一般情况下,在综合评价指标中,各指标值可能属于不同类型、不同单位或不同数量级,从而使得各指标之间存在着不可公度性,给综合评价带来了诸多不便.为了尽可能地反映实际情况,消除由于各项指标间的这些差别带来的影响,避免出现不合理的评价结果,就需要对评价指标进行一定的预处理,包括对指标的一致化处理和无量纲化处理. 1.指标的一致化处理 所谓一致化处理就是将评价指标的类型进行统一.一般来说,在评价指标体系中,可能会同时存在极大型指标、极小型指标、居中型指标和区间型指标,它们都具有不同的特点.如产量、利润、成绩等极大型指标是希望取值越大越好;而成本、费用、缺陷等极小型指标则是希望取值越小越好;对于室内温度、空气湿度等居中型指标是既不期望取值太大,也不期望取值太小,而是居中为好.若指标体系中存在不同类型的指标,必须在综合评价之前将评价指标的类型做一致化处理.例如,将各类指标都转化为极大型指标,或极小型指标.一般的做法是将非极大型指标转化为极大型指标.但是,在不同的指标权重确定方法和评价模型中,指标一致化处理也有差异. (1) 极小型指标化为极大型指标 对极小型指标j x ,将其转化为极大型指标时,只需对指标j x 取倒数:

多指标综合评价方法在上海市水闸安全鉴定中的应用

第30卷第7期2 0 1  2年7月水 电 能 源 科 学 Water Resources and PowerVol.30No.7 Jul.2 0 1  2文章编号:1000-7709(2012)07-0109- 04多指标综合评价方法在上海市水闸安全鉴定中的应用 李 达,王春树,杜晓舜,金鹏飞 (上海市水利管理处,上海200002 )摘要:针对上海市中小型水闸的安全鉴定缺乏统一标准的问题,基于各种实际检测数据,采用多指标综合评价方法从安全性、适用性和耐久性3方面对水闸进行了综合评价。选用模糊综合评价方法确定了水闸安全评价指标的构成,由不同领域的专家根据各损伤部位对水闸安全鉴定的影响程度给定指标权重,并对指标进行了无量纲化处理,进而获得指标评价标准和综合评价公式。在此基础上对上海市水闸进行了安全综合评价,确定了各水闸的安全性能。 关键词:中小型水闸;安全鉴定;多指标综合评价方法;上海市中图分类号:TV66 文献标志码:A 收稿日期:2012-02-02,修回日期:2012-03- 15作者简介:李达(1984-),男,硕士研究生,研究方向为水闸工程管理及水资源调度,E-mail:lidawater@1 26.com 上海市现有1  959座中小型水闸,大部分建于20世纪80年代以前,普遍存在防洪标准低、混凝土裂缝和碳化、表面冲刷磨损、内部钢筋锈蚀、部件倾斜和位移、地基渗透破坏、不均匀沉陷等问题,工程安全隐患突出, 严重威胁着人民生命财产安全,也影响了水闸兴利效益的发挥。由于上海市的水闸均为中小型水闸,不同位置的水闸安全性也不尽相同,且不同水闸功能亦不同, 这导致各水闸的安全性、适用性和耐久性存在较大差别,因此对水闸安全鉴定统一建立一种科学合理的评价方法就显得十分重要。我国的水利工程安全评价研究工作始于大坝安全性 综合评价, 随之赵然杭等[1 ]提出了水闸工程评价方法。根据《水闸安全鉴定规定》[2 ],上海市在2001年 实质性启动了水闸安全鉴定工作,将病险水闸除险加固工程列入到上海市实施防汛保安工程体系建设 中。但在具体实施过程中,由于每个人对规定[2 ]的 理解和掌握程度不同,在内容和深度上的把握也不同,因此选取的检测或复核内容并不统一,故现行规 定[2]对水闸系统安全检测和评估方面的实际指导性 有些薄弱, 这也导致上海市水闸可靠性检测、评估工作在具体操作时缺乏统一的标准,影响了鉴定的一致性。鉴此,本文从安全性、适用性和耐久性3方面考虑,采用多指标综合评价方法对上海市中小型水闸进行了综合评价,确定了各水闸的安全性能。该评价方法降低了人为因素的影响,保证了水闸可靠性评价工作的科学性和严肃性。 1 构建水闸安全综合评价指标体系 1.1 水闸综合评价指标体系的构成 本文选用多层次模糊综合评价方法[3] 分析水 闸综合评价指标体系的构成。指标不超过20个,且合并重复的指标,并剔除对项目评价影响性小的指标。针对上海市水闸的特点,对一些共性问题在指标中要体现出来,如水闸建设年代久导致防洪标准相差较大,且上海市地势低洼,地面沉降和海平面上升同时存在, 很多闸室高程有可能低于建成时的高程,因此防洪能力和闸室沉降两指标要单列。随着上海市水闸自动化控制系统的不断普及,自动化控制指标亦作为安全鉴定的重要考核因素。最终以水闸工程结构的安全性、适用性和耐久性作为一级指标,将其再细分为若干二级指标,具体水闸安全评价指标构成见表1。 表1 水闸安全评价指标构成Tab.1 Security  evaluation indicators of sluice项目一级指标权重Wi二级指标分项权重Wj上海市水安全性B10.647 1混凝土结构C10.166 8闸安全综启闭机C2 0.129 0合评价A钢闸门C30.132 8自动化控制系统C40.102 7防洪能力C50.171 7抗渗和抗滑稳定性C60.171 7闸室沉降观测C7 0.125 4适用性B20.170 6相对过水能力C80.179  5相对漏水流量C90.247 2消能防冲能力C10 0.210 6闸门启闭机控制力C110.237 5辅助设备(观测、防雷)完好情况C120.125 2  耐久性B30.182  3混凝土强度C130.212  3钢筋锈蚀C140.230 0表面裂缝C150.249 1碳化深度C160.148 1运维能力C17 0.160  5

人效指数评价方法20160629

人效指数的评价方法 郭昀 现代企业发展,钱(财力资源)重要还是人(人力资源)重要? 对这一问题的回答,85%以上企业家都会说人重要,但85%以上的企业家又都会用财力资源指标评价企业的效益。这是为什么呢?我们以为,从定性来说,企业家普遍意识到人的重要性;从定量来说,缺乏有效的定量的评价指标评价人力资源的效率。 本文试图用经济指标与人力指标相结合,定量化的评价人力资源的效率(人效),形成评价企业的竞争力和价值的人效指数。 一、什么是人效指数? 顾名思义,人效是指人创造的产出效益,指数是反映现象总体数量变动的相对数。人效指数就是反映人力资源创造效益的计量指标,不仅是度量人力资源管理成效的核心指标,而且是反映企业竞争力的关键指标,反映企业价值的基础性指标。 (一)理论基础 人效指数的理论基础是劳动生产率论和现代企业效益理论。 1、劳动生产率 劳动生产率理论最早可以追述到古希腊。到机器大工业时代,生产率理论体系逐步建立并日臻完善起来。由于研究者研究问题的角度

不同,对生产率认识的层次不一,研究方法的多样,形成了不同的认识。主要集中在以劳动价值论为基础和以西方经济学经济增长理论为基础的生产率质的研究:二是劳动生产率的计量经济模型等领域,并且推及到全员劳动生产率。 从计量来说,劳动生产率是指劳动者在一定时期内创造的劳动成果与其相适应的劳动消耗量的比值,可以用同一劳动在单位时间内生产某种产品的数量来表示,单位时间内生产的产品数量越多,劳动生产率就越高;也可以用生产单位产品所耗费的劳动时间来表示,生产单位产品所需要的劳动时间越少,劳动生产率就越高。全员劳动生产率指根据产品的价值量指标计算的平均每一个从业人员在单位时间内的产品生产量,反映从业人员在生产经营过程中的劳动效率,也是是企业生产技术水平、经营管理水平、职工技术熟练程度和劳动积极性的综合表现。一般以平均每个职工在一定时期内完成的总产值(量)表示。计算公式是:期内完成的总产值(量)/期内平均职工人数 2、现代企业业绩理论 产值是以货币形式表现的,企业在一定时期内生产的工业最终产品或提供工业性劳务活动的总价值量,包括已经卖出的和没有卖出的部分。它表明企业生产总规模和总水平,反映的是生产总成果,但不能反映市场的接受程度,不是准确的产出指标。在计划经济时代,由于产品是按统一的计划生产和销售的,售价也是相对固定和统一的,产值基本上等于销售收入;因此,在计划经济时代,用产值衡量产出的状况是准确和真实的。企业作为商品的生产者和经营

多指标综合评价中指标正向化和无量纲化方法的选择

多指标综合评价中 指标正向化和无量纲化方法的选择 叶宗裕 摘要:本文用实例说明了多指标综合评价中,用“倒数逆变换法”进行指标正向化时会完全改变原指标的分布规律,影响综合评价结果的准确性;对三种常用无量纲化方法——极差变换法、标准化法和均值化法的选择使用问题,用实例进行了比较分析。 关键词:综合评价,正向化,无量纲化,标准化法,均值化法 在多指标综合评价中,有些是指标值越大评价越好的指标,称为正向指标(也称效益型指标或望大型指标);有些是指标值越小评价越好的指标,称为逆向指标(也称成本型指标或望小型指标),还有些是指标值越接近某个值越好的指标,称为适度指标。在综合评价时,首先必须将指标同趋势化,一般是将逆向指标和适度指标转化为正向指标,所以也称为指标的正向化。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,直接将它们进行综合是不合适的,也没有实际意义。所以必须将指标值转化为无量纲的相对数。这种去掉指标量纲的过程,称为指标的无量纲化(也称同度量化),它是指标综合的前提。在多指标评价实践中,常将指标无量纲化以后的数值作为指标评价值,此时,无量纲化过程就是指标实际值转化为指标评价值(即效用函数值)的过程,无量纲化方法也就是指如何实现这种转化。从数学角度讲就是要确定指标评价值依赖于指标实际值的一种函数关系式,即效用函数f j。因此,指标的无量纲化是综合评价的一项重要容,对综合评价结果有重要影响。 指标的正向化和无量纲化都有多种方法,应用时,应根据实际情况选择合适的方法,否则将会使综合评价的准确性受到影响。本章就如何选择正向化和无量纲化方法作些讨论。 (一)关于指标正向化方法 对于指标的正向化,在实际应用中许多学者常使用将指标取倒数的方法(为华教授称其为“倒数逆变换法”[1]),写成公式为: y =C/x ij(1) ij 其中C为正常数,通常取C=1。很明显,用(1)式作为指标的正向化公式时,当原指标值x ij较大时,其值的变动引起变换后指标值的变动较慢;而当原指标

综合评价方法大全

多指标综合评价方法及权重系数的选择 作者:王晖,陈丽,陈垦,薛漫清,梁庆 【摘要】由于计算机的发展及一些相关领域的不断深入研究,综合评价方法得到了不断的发展和改进。而指标权重系数的确定方法作为综合评价中的重中之重,近几年来也取得了一些新的进展。本文对多指标评价方法和权重系数的选择进行概括介绍。 【关键词】多指标综合评价;评价方法;权重系数;选择 基金项目:广东药学院引进人才科研启动基金资助项目( 2005ZYX12)、广州市科技计划项目(2007J1-C0281)、广东省科技计划项目(2007A060305006)综合评价是利用数学方法(包括数理统计方法)对一个复杂系统的多个指标信息进行加工和提炼,以求得其优劣等级的一种评价方法。本文就近年来国内外有关多指标综合评价及权重系数选择的方法进行综述,以期为药理学多指标的研究提供一些方法学的资料。 1 多指标综合评价方法 1.1 层次分析加权法(AHP法)[1] AHP法是将评价目标分为若干层次和若干指标,依照不同权重进行综合评价的方法。 根据分析系统中各因素之间的关系,确定层次结构,建立目标树图→ 建立两两比较的判断矩阵→ 确定相对权重→ 计算子目标权重→ 检验权重的一致性→ 计算各指标的组合权重→计算综合指数和排序。 该法通过建立目标树,可计算出合理的组合权重,最终得出综合指数,使评价直观可靠。采用三标度(-1,0,1)矩阵的方法对常规的层次分析加权法进行改进,通过相应两两指标的比较,建立比较矩阵,计算最优传递矩阵,确定一致矩阵(即判断矩阵)。该方法自然满足一致性要求,不需要进行一致性检验,与其它标度相比具有良好的判断传递性和标度值的合理性;其所需判断信息简单、直观,作出的判断精确,有利于决策者在两两比较判断中提高准确性[2]。

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