基于 FTOPSIS 方法的路线方案比选分析

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利用TOPSIS法综合评价公路站场规划布局

利用TOPSIS法综合评价公路站场规划布局

利用TOPSIS法综合评价公路站场规划布局
何霞;远亚丽;孙雪花
【期刊名称】《交通科技与经济》
【年(卷),期】2008(010)004
【摘要】确定合理的评价指标体系,并在此基础上将熵权法和TOPSIS法相结合对公路站场规划方案进行综合评价.在评价过程中,利用熵权法科学地确定各评价指标的权重,通过TOPSIS法对各备选方案进行定量排序,从而作为选择公路站场布局方案的依据,以某市的站场规划布局为例,说明该方法的实用性.
【总页数】3页(P106-108)
【作者】何霞;远亚丽;孙雪花
【作者单位】长沙理工大学,交通运输学院,湖南,长沙,410076;长沙理工大学,交通运输学院,湖南,长沙,410076;长沙理工大学,交通运输学院,湖南,长沙,410076
【正文语种】中文
【中图分类】U492.11
【相关文献】
1.多层次模糊综合评价法在公路站场布局规划中的应用 [J], 张宁
2.关于沿海组团式城市公路客运站场规划的探讨——以中山市公路客运站场规划为例 [J], 胡琼虹;李良;夏长会
3.布局方案评价方法及在公路站场规划布局中的应用 [J], 张宁
4.公路站场规划布局方案综合评价的改进TOPSIS法 [J], 何霞;远亚丽;孙雪花
5.公路站场规划布局方案综合评价方法研究 [J], 刘琪;晏克非
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基于TOPSIS法的科研项目评价与选优

基于TOPSIS法的科研项目评价与选优

评价指 标
科研项目 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
表 2 某高校 2005 年度校立重点项目评审指标及结果
科学意义
先进性
可行性
立题 科学 课题 起点 学术 指标 预期 研究 工作 经费 依据 意义 设计 水平 思想 方法 成果 能力 基础 预算
7.25 7.08 7.43 7.01 6.53 6.89 7.56 7.34 6.55 7.58
一、 TOPSIS 法评价原理简介
TOPSIS 法 (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)是 一种距离综合评价法,也称逼近理想解排序法。TOPSIS 法的优点是能对各决策方案进行排 序比较,利用基于标准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,然后 获得某一方案与最优方案和最劣方案间的距离,从而得出该方案与最优方案的接近程度,然 后依据相对接近度的大小对评价结果排序。其中最优值向量和最劣值向量分别由各评价指标 的最优值和最劣值构成。
第六步,对相对接近程度进行从大到小排序。Ci越大,表明被评价的科研项目越接近最 优水平,该科研则越优;反之,则越劣。
三、 科研项目立项评价与选优应用
如何选择评价指标和确定权重值,对申报的科研项目进行科学、客观地评价和筛选是科 研项目立项的关键之一。本文在文献[6] [7]研究的基础上,确定科研项目须具有科学性、先进 性、可行性和效益评价 4 个一级评价指标,4 个一级指标又细分 12 个二级指标(见表 1)。
第四步,计算各被评价项目的评价指标值与最优值和最劣值的距离。
p
p
∑ ∑ Di+ =
[W j
(Zij

基于TOPSIS的公交线网布局方案评价方法研究

基于TOPSIS的公交线网布局方案评价方法研究
多地 吸引到 常规公 共交 通 方式 上 来 , 为 现有 交 通 成
领域探 讨 的热点 。 公 交 线 网 结 构 是 决 定 城 市 公 交 系 统 综 合 性 能 的
X= =
式中: n为线 网规划 的数 量 ; P为评 价 指标 数 量 ; X 为第 i 方案第 个指标 的评价值 。 个 ( )对数据 作无 量纲化 处理 , 到 y, 中 : 2 得 其
案 。若评 价方案 最靠 近 最理 想 解 , 同时又 最 远 离 负 理 想解 , 为最佳 ; 则 否则 为最差 。
12 T P I . O SS法的评 价步骤 ( )构造 初始矩 阵 。公 交线 网规划 方 案评 价初 1
相等 , 即指标 评价值 绝对集 中, 明该指 标在选 择规. 表
4 1
大 。第 项指标 的权 重 为

一 —
∑h
( )规划 方案加 权评 价值 矩阵 的计算 : 4
Z— Y × W
( )由各项 指标 最优值 和 最劣 值 分别 构成 最 优 5 值 向量 和最 劣值 向量 z 一:
线 网规 划 方 案评 价 指 标 体 系; 对 公 交 线 网评 价 指 标 , 传 统 的 T0PS S法 与 熵 权 法 相 结 合 , 出 针 将 I 提
了公 交 线 网 布局 方 案 评 价 方 法 , 运 用该 方 法 对 某 地 区公 交 线 网 布 局 方 案进 行 了评 价 , 中优 选 并 从
e j一 一 患 l nyo
1 T PI O SS法 的原 理 及 步骤
1 1 T P I 的 原 理 . O SS法
式 中 : 与 n有 关 的常数 , 忌为 k—l in 0≤ ≤ 1 /n ; 。

topsis方法

topsis方法

topsis方法
Topsis方法是一种多准则决策分析方法,用于帮助决策者从多
个备选方案中选择出最优解。

该方法将备选方案的各个准则指标进行标准化处理,并计算出各个备选方案相对于最理想方案和最负理想方案的接近程度。

在topsis方法中,每个备选方案都有多个准则指标,如成本、
效益、可行性等。

这些准则指标用来评估备选方案的优劣。

为了将这些准则指标进行比较,需要先进行标准化处理。

标准化可以将不同量纲和单位的指标转化为无量纲的相对指标,使得各个指标可以进行比较。

接下来,需要确定最理想方案和最负理想方案。

最理想方案是指在所有准则指标上都取得最优值的方案,而最负理想方案则是指在所有准则指标上都取得最差值的方案。

确定最理想方案和最负理想方案的目的是为了计算每个备选方案相对于这两个理想方案的接近程度。

通过计算每个备选方案与最理想方案和最负理想方案的欧氏距离,可以得到每个备选方案相对于这两个理想方案的接近程度。

欧氏距离越小,表示备选方案越接近于最理想方案;欧氏距离越大,表示备选方案越接近于最负理想方案。

最后,根据每个备选方案的接近程度,可以得出一个综合评价指标,用来衡量备选方案在各个准则指标上的综合表现。

综合评价指标越大,表示备选方案越优于其他方案。

通过topsis方法,决策者可以将备选方案的多个准则指标综合
考虑,选择出最优解。

这种方法可以帮助决策者做出更加科学、客观的决策。

topsis综合法

topsis综合法

topsis综合法Topsis综合法Topsis综合法,即Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution,是一种多属性决策分析方法,用于确定最佳选择方案。

该方法结合了最优和最差方案之间的相似度,通过计算每个方案与理想解决方案之间的距离来评估方案的优劣。

Topsis综合法的基本原理是将每个方案的各属性指标进行标准化处理,然后计算每个方案与理想解决方案之间的距离。

具体步骤如下:1. 确定决策矩阵:将每个方案的各属性指标列成矩阵形式,每一行代表一个方案,每一列代表一个属性。

2. 属性标准化:对于每个属性,根据其重要性确定权重,并将每个方案的属性值进行标准化处理。

标准化可以采用最大最小规范化、z-score规范化等方法。

3. 确定理想解决方案和负理想解决方案:根据属性的性质,确定理想解决方案和负理想解决方案。

理想解决方案是在每个属性上取得最大值的方案,而负理想解决方案是在每个属性上取得最小值的方案。

4. 计算方案与理想解决方案之间的距离:对于每个方案,计算其与理想解决方案之间的距离,可以采用欧氏距离、曼哈顿距离等方法。

5. 计算方案的相似度:根据方案与理想解决方案之间的距离,计算每个方案的相似度,相似度越高表示方案越接近理想解决方案。

6. 确定最佳选择方案:根据方案的相似度,确定最佳选择方案。

通常将相似度最高的方案视为最佳选择方案。

Topsis综合法的优点是可以考虑多个属性指标,并将其综合评估,避免了单一指标评价的局限性。

同时,该方法还考虑了各属性指标之间的权重,使得评价结果更加客观和准确。

然而,Topsis综合法也存在一些限制。

首先,该方法对属性的标准化要求较高,对数据的质量和准确性要求较高。

其次,该方法无法处理属性之间存在相互依赖关系的情况。

最后,该方法对于属性的权重设置较为敏感,权重的选取可能会影响最终的评价结果。

基于TOPSIS-FP法的公交线网规划方案评价研究

基于TOPSIS-FP法的公交线网规划方案评价研究
Au h n i a e t e meho s s i n ii n e s b e t e t t h t d i c e t c a d f a i l . c f
【 ywod 】 d xss m; u l rnint okpann ; rga vlao T P I P Ke r sI e yt P bi t s ew r ln ig Porm eaut n; O SSF n e c a t i
p bi rnsta d tempo e u lcta i n h i rv d TOP I .tepa e ie h u l rn i n t r a o te au t n meh d T S S h p rgv ste p bi ta st ewok ly u v lai to - OPSS— P.te sn n e a l o c o I F h n u iga x mpe t
并 通 过 实例 分析 验 证 了该 方 法 的 科 学性 和 可行 性 。
【 关键 词 】 标 体 系 ; 交 线 网规 划 ; 指 公 方案 评 价 ; OP I- F T SS P
The Pu i a i t r a i o r m a u to e h d Ba e bl Tr nstNe wo k Pl nn ng Pr g a Ev l a n M t o s d On TO P S c i SI —FP
南京
2 02 ) 1 0 9
【 摘 要 】 系统 分 析 影 响 公 交 线 网方 案 因素 的基 础 上 , 合 国 内 已有 研 究成 果 , 方 便 性 、 速 性 、 泛 性 、 靠 性 四 个 方 面 出发 , 立 了 在 结 从 迅 广 可 建
公 交线 网规 划方 案 评 价 指 标 体 系 : 对 公 交 线 网 评 价 指 标 . 传 统 的 T S S法 进 行 改进 。 建 了公 交 线 网规 划 方 案 评 价 方 法 一ToP I — P, 针 将 OP I 构 SS F

基于勾股模糊集理论TOPSIS的多属性决策方法及应用

基于勾股模糊集理论TOPSIS的多属性决策方法及应用

基于勾股模糊集理论TOPSIS的多属性决策方法及应用基于勾股模糊集理论TOPSIS的多属性决策方法及应用摘要:多属性决策问题是现实生活中一个常见的问题,TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)是一种常用的多属性决策方法。

本文以勾股模糊集理论为基础,对TOPSIS方法进行了改进,提出了基于勾股模糊集理论TOPSIS的多属性决策方法,并通过实例应用来验证该方法的有效性。

1 引言多属性决策是在各种有限的资源约束下,通过对多种属性进行评估和权衡,最终选择出最佳的方案或决策的过程。

在现实生活中,我们经常需要面临各种各样的多属性决策问题,例如选择供应商、选租房房源、选拔员工等。

因此,研究多属性决策方法对解决实际问题具有重要意义。

2 勾股模糊集理论勾股模糊集理论是一种用于处理模糊性的数学工具。

在传统的模糊集理论中,元素与隶属度的映射关系是线性的,而在勾股模糊集理论中,元素与隶属度的映射关系是非线性的。

勾股模糊集理论包含了线性隶属度和非线性隶属度两种情况,能够更好地反映元素与隶属度之间的关系。

3 TOPSIS方法TOPSIS方法是一种常用的多属性决策方法,用于确定最优解决方案。

该方法通过计算每个方案与理想解决方案之间的相似性度量值,来排序并选择最佳方案。

其主要步骤为:(1)构建决策矩阵:将各个方案的属性值以矩阵形式表示;(2)标准化决策矩阵:通过将决策矩阵中每个元素除以其所属属性列的范数来实现;(3)计算理想解和负理想解:选择最优和最差的方案作为理想解和负理想解;(4)计算方案与理想解和负理想解的相似性度量值:使用欧氏距离或其他相似性度量方法计算;(5)计算综合评价指标:根据正理想解和负理想解之间的距离,计算综合评价指标;(6)排序并选择最佳方案:根据综合评价指标进行排序,选择最佳方案。

4 基于勾股模糊集理论TOPSIS的多属性决策方法4.1 构建勾股模糊决策矩阵:将各个方案的属性值以勾股模糊集的形式表示,并构建勾股模糊决策矩阵。

基于TOPSIS的出行方案评价指标权重的确定方法_王爽

基于TOPSIS的出行方案评价指标权重的确定方法_王爽

C2, ,, Cn} , 第 k ( k = 1, 2, ,, K ) 类旅客对可选
乘车方案的决策矩阵为 Xk =
(
xkij )
m@ n
,
其中
x
k ij

示第 k ( k = 1, 2, ,, K ) 类旅客对乘车方案 A i ( i =
1, 2, ,, m ) 属性指标 Cj ( j = 1, 2, ,, n) 的可接受 程度( 或满意程度) 的平均值, Xkj ( j = 1, 2, ,, n)
indexes, have their limitations. Based on the preference of passenger. s travel and choice behaviour, this paper analyzes
and determines the weights of evaluating indexes, which was ruled by the appraisal criterion of multiple attribute decision
effectiveness of the method has been verified by an example. And the rationality of the result has been testified by the
Multinomial Logit Model. Furthermore, the presented method is easy to calculate, convenient to implement and univer-
3 利用TOPSIS 方法确定方案属性指标权重
3. 1 问题的描述 假设在现有铁路网络条件下, 旅客的出发地与
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基于 FTOPSIS 方法的路线方案比选分析发表时间:2019-06-14T11:14:45.430Z 来源:《基层建设》2019年第8期作者:殷晓潇夏学良[导读] 摘要:本文简要介绍国内外高速公路路线方案设计的理念、方法的研究现状,并以FTOPSIS方法具体进行选线分析,结果表明,三种方案的相对接近度分别为 RC1=0.61,RC2=0.56,RC3=0.54,方案排序为 A1>A2>A3。

中交一公局公路勘察设计院有限公司摘要:本文简要介绍国内外高速公路路线方案设计的理念、方法的研究现状,并以FTOPSIS方法具体进行选线分析,结果表明,三种方案的相对接近度分别为 RC1=0.61,RC2=0.56,RC3=0.54,方案排序为 A1>A2>A3。

关键词:公路选线;国内外研究现状;FTOPSIS0绪论在我国基础建设不断完善下,我国高速公路不断发展,尤其在平原、沿海以及经济快速发展地区,其高速公路的路线密度不断扩大,而随着这些区域高速公路的修建项目逐渐完成,对地势复杂、地质灾害较多的山区道路修建投入逐步扩大。

与平原地区高速公路选线不同的是由于高速公路本身对路线设计及道路修建要求,且山区中地质变化多端、气候不定,因此这些因素不仅加大了山区高速公路项目施工的难度,而且对保护道路周边自然环境的难度加大。

对此,需要对山区高速公路的工程项目可行性、路线设计、山区地质勘测、施工安全性以及自然环境保护等展开深入研究。

山区高速公路的载体为自然环境以及周边村庄农田,通常情况下山区的地势地貌复杂多变,规律性小,其地下水、地表水丰富且贯穿四周,山体险峻陡峭,在地震、大雨等自然条件下易发生各类自然灾害;而高速公路修建过程不可避免采取深挖高填、穿山隧道、过河架桥等工程手段,对周边环境必然造成不可恢复破坏,施工及后期处理不当还会进一步诱发其他不同地质灾害甚至破坏已建道路,加大工程项目总投资、延长工期。

对此,修建一条满足交通需求、保护生态环境、节约生态资源的高标准山区高速公路必须重视前期道路地质勘测,认真严格完成选线任务,以此保证道路修建的顺利完成,确保安全施工及运营,减少多周边自然、动植物生活习性的影响,从源头避免地质灾害及对自然环境的破坏。

FTOPSIS(Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)中文翻译为称模糊优劣解距离法,通过计算方案与最优解和最差解的距离,对方案进行排序。

然而,路线规划的选择不同于其他决策问题。

公路建设具有成本高、工程量大、社会影响大的特点。

在模糊决策过程中,微小决策信息的变化可能会产生较大的影响。

因此,在解决路由方案选择问题时,有必要建立一种更能反映决策信息的FTOPSIS方法。

1国内外研究现状对道路建设的系统性研究最早起步为欧美国家,经过几十年的发展这些发达国家的基础设施建设以及规划基本完成且较为健全,他们的很多基础设计理论以及工程应用经验可以为后面的类似工程提供良好的技术支持,尤其对于美国在经过二次世界大战不仅国内经济建设未受到影响反而促进,其公路建设得到大力发展,建设等级处于世界领先水平。

由于西方发达国家对科学性、合理性的高水平要求,在实际道路规划及修建中进行了大量研究,并取得丰富成果,具备完善的路线方案设计方法体系,并创新出许多新设计理论。

其中,最具代表性的背景敏感性设计(CSD)为欧美发展国家在总结过去道路建设的经验基础上提出的一种具有系统的协调方法和新理念,其增加了沿线地区有价值的多种因素,可以较好满足道路修建以及投入使用中安全、环保、快速、经济且美学的高要求。

CSD应用中最大的特点为灵活用于道路设计标准,设计方法上较为注重将设计标准具体投入到应用中,完成性能的转变,并预知设计中可能存在的对道路质量和安全影响因素,由被动防治转变为主动预防。

在道路线性设计中,人性化观念不断提出,在道路修筑的同时,对大自然多种多样的野生动植物的保护必不可少,道理设计者在考虑满足道路线性基本设计要求的同时也开始花费大量的精力设计出有利于生态平衡的线性。

在美国最早提出“绿道”概念,其意义可通过字面意思大体了解,就是在道路设计中要为道路周边野生动植物提供接近原有生存环境,利于野生动植物的可持续生活。

这样的例子也较为多见,例如美国东海岸线边上的游步道、经过整治后最受欢迎迈阿密河绿道、新加坡的绿化网络公园连接栈道。

国内相关研究由最初满足道路使用要求逐渐转变为保护生态环境和满足道路安全的双向要求。

为满足此类要求,在国家大力倡导“以人为本”思想下先关研究加强对设计标准以及指标的灵活应用,总结出“安全、舒适、环保、和谐”的新道路规划设计新理念。

具体研究有:高进科在《基于AHP方法的山区公路路线方案比选》中创新提出利用层次分析法(AHP)对山区道路公路选线方案设计,达到减少道路选线中设计者的主观性、盲目性、片面性,从而减少对线路比选结果的影响,确定出最佳公路路线设计方案。

周林在《基于遗传算法的道路选线优化方法研究》中提出采用GIS进行公路路线设计方案比选,通过利用GIS搭建路线设计优选设计模型平台,建立相应数据库并采用遗传算法求解得出最佳公路路线方案解。

2 FTOPSIS决策方法多准则决策(MCDM)包括两大类:多目标和多属性决策,其中多目标决策是在两个及两个以上的决策目标下考虑的决策问题,而多属性则是在多个评价属性下考虑的决策问题。

而FTOPSIS作为最为经典的多属性多准则决策方法,首次由K.Yoon和C.L.Hwang提出,在处理问题时,利用模糊数对每一个方案进行替代,从而评价出其等级,获得FTOPSIS的具体方法,具体方法见式2.1。

其中:X—决策矩阵W—决策标准的相对权向量。

正理想解和负理想解是 FTOPSIS 方法中重要的两个概念,正理想解A为一最优解,它的各个评价标准都为决策方案中的最优,负理想解为一最劣解,它的各个评价标准都为决策方案中的最劣。

决策过程便是方案的排序过程,而排序则是以与正负理想解的距离为标准,方案与正理想解距离越近则方案越优,与负理想解距离越远则方案越优。

在上述计算中,由两个三角模糊数之间的欧几里得距离定义可知,每个决策方案与正理想解和负理想解之间的距离都是分明的值,因此获得相对接近度清晰的点估计,流失了部分有效的模糊信息,造成决策的误差。

为此本文在接下来的方法中进行了改进。

通过评分和计算得到三角模糊数,具体见图2.1和图2.2。

图2.1属性重要性的语言变量图2.2方案评级的语言变量结合项目背景,建立路线比选的数学问题模型如下:3 个决策方案分别为 C8 线,C7 线和 K 线,本文分别记为 A1、A2 和 A3;评价标准为施工难易程度、工程造价、运营风险、对保护区保护及后期运营成五个评价指标,分别记为 C1、C2、C3、C4 和 C5,其中对保护区保护为效益标准,其余四个评价指标均为成本标准;三位决策者分别记为 DM1、DM2和DM3。

决策者使用图 2-3 中的语言变量对各评价指标权重进行评估,得到的原始结果如图 2-4 所示,使用图 2-3 中的语言变量对标准下的方案进行评级,原始决策结果如图 2-4 所示。

图2.3决策者对评价指标的权重评估图2.4决策者在标准下对各方案的评级各方案的相对接近度分别为 RC1=0.61, RC2=0.56, RC3=0.54,由 FTOPSIS方法分析出的方案优劣排序为 A1>A2>A3,其中,“>”代表“优于”的概念。

3结论对潮惠高速公路建设背景及现状,莲花山段建设条件和路线方案情况进行了介绍,并选取了合理的评价指标,建立评价体系,构建数学模型。

介绍了模糊集和三角模糊数等相关基础知识,FTOPSIS 方法计算原理及步骤。

邀请三位专家对案例方案进行比选决策,并运用 FTOPSIS 方法进行分析,给出FTOPSIS 方法下的方案优劣排序。

由计算结果可知,三种方案的相对接近度分别为 RC1=0.61,RC2=0.56,RC3=0.54,方案排序为 A1>A2>A3。

参考文献:[1] Trietsch D. A family of methods for preliminary highway alignment[J].Transportation Science,1987,21(1):17-25.[2] Kang M W, Jha M K, Schonfeld P. Applicability of highway alignment optimization models[J]. Transportation Research Part C:Emerging Technologies,2012,21(1):257-286.[3] JHA Manoj K. Criteria-based decision support system for selecting highway alignments.Journal of Transportation Engineering,2003,129(1):33 -41.[4] Jha M K, Kim E. Highway route optimization based on accessibility,proximity, and land-use changes[J]. Journal of transportation engineering,2006,132(5):435-439.[5] Pineda P J G, Liou J J H, Hsu C C, etal.An integrated MCDM model for improving airline operational and financial performance[J]. Jou rnal of Air Transport Management,2017(68):103-117.[6] Ouenniche, Jamal, Blanca Pérez-Gladish, and Kais Bouslah. An out-of-sample framework for TOPSIS-based classifiers with application in bankruptcy prediction[J].Technological Forecasting and Social Change,2017(131):111-116 [7] Sun Guidong,et al. An innovative TOPSIS approach based on hesitant fuzzy correlation coefficient and its applications[J]. Applied Soft Computing, 2018(68):249-267.[8] Yang Weichao, et al. Integrated flood vulnerability assessment approach based on TOPSIS and Shannon entropy methods[J]. Ecological Indicators,2018(89):269-280.[9] Serrai W, Abdelli A, Mokdad L, et al. Towards an efficient and a more accurate web service selection using MCDM methods[J]. Journal of Computational Science,2017(22):253-267.[10] Mufazzal S,Muzakkir S M.A new multi-criterion decision making(MCDM)method based on proximity indexed value for minimizing rank reversals[J].Computers & Industrial Engineering,2018(119):427-438.。

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