熵权法+AHP
基于AHP—熵权法的旅游环境容量评价
基于AHP—熵权法的旅游环境容量评价摘要：随着旅游业的快速发展，旅游环境容量的关注在增强，如何在发展旅游的同时提高环境容量成为众多学者研究的关注点。
本文选取生态空间、旅游空间、社会经济空间这三大空间，对16个指标运用AHP-熵权法进行主客观评价。
结果显示，旅游环境容量承载弱势的方面主要体现在景区服务、旅游产品提供及当地政府支持力度上。
关键词：“旅游”；“环境容量”；“评价体系”1.前言环境容量概念于19世纪末出现在日本，用于衡量某一区域内可容纳某种污染物的阈值。
Peter Mason等人对旅游环境承载容量从三个方面进行了阐释，生态环境、经济环境和社会环境[1]。
对于旅游环境容量测算，传统的方法有线路法[2]、面积法[3]等，主要从景区面积、线路或特殊瓶颈点着手，测算出研究区的旅游环境容量。
胡斌清[4]借鉴生态学的理论提出了旅游环境容量的限制性因子和最低量定律，并依此提出了旅游环境容量的数学模型，定量地给出了旅游人数的评价方法。
2.环境容量评价指标体系的建立环境容量涉及社会经济、人口、文化、生态地理等诸多要素，相互影响，相互促进，形成完整的环境体系。
因地理区域环境的不同，影响环境容量的因素存在不同的差异。
根据前人对不同地理空间选取指标的结果，笔者建立旅游环境容量指标体系主要包含自然生态空间、社会空间、人文空间、管理空间几大类，涵盖了水环境、大气环境、景点、交通、游览、住宿、文化、经济等众多指标，最终形成四层级指标体系（见下表 1）。
3.AHP—熵权法计算指标权重指标权重是指在评估流程中,对评估对象各指标的重要性加以定量分配,对各因素在总体评估中产生的影响区别对待,赋权方法可分为主观赋权法和客观赋权法。
主观赋权法是按照专家经验赋权，所得出的结论符合指标体系的内部属性，准确体现了专家的主观意愿。
而客观赋权法则是在对原始资料进行分类统计的基础上，通过数据间的关联判断指标体系权重。
其所使用的方式有了现代数学理论支撑，具备了更强的逻辑性。
基于ANP-熵权法的大学生创新创业能力综合评价
基于ANP-熵权法的大学生创新创业能力综合评价大学生创新创业能力是指大学生具备进行创新创业活动所需的知识、能力、素质和意识，并能在实际工作中获得较好的成果和效益的能力。
大学生创新创业能力的培养对于提升大学生的综合素质和就业竞争力、促进经济社会发展具有重要意义。
为了对大学生的创新创业能力进行综合评价，本文将采用ANP-熵权法。
ANP（Analytic Network Process）是一种基于层次分析法（AHP）的方法，能够解决多准则和多级指标的综合评价问题。
熵权法是一种灵活的权重确定方法，能够考虑指标之间的相对重要性。
确定创新创业能力的指标体系。
创新创业能力包括创新思维能力、创新问题解决能力、创业素质和创业技能。
在每个能力方面，可以进一步细分为多个具体的指标，如创新思维能力可以包括创意生成能力、创新意识和创新价值观等。
建立创新创业能力的评价模型。
将指标体系构建成一个层次结构，分为目标层、创新创业能力层和具体指标层。
目标层是评价的最终目标，创新创业能力层是核心评价层，具体指标层是对创新创业能力进行具体测量的层次。
在每个层次上，可以通过对两两指标进行比较，建立判断矩阵。
然后使用层次单排序法（AHP）计算每个指标在其所在层次上的权重。
确定创新创业能力的权重。
对于判定创新创业能力的权重，可以通过使用ANP方法分别计算创新创业能力各指标在根据不同评价准则的子层次上的权重。
通过比较判断矩阵的一致性指标CR（Consistency Ratio）的大小，判断判断矩阵的一致性。
使用熵权法确定各指标的权重。
熵是评价指标信息量分布的不确定程度的度量，熵越大表明指标之间的差异越大。
根据指标的信息熵，可以使用熵权法计算指标的权重。
熵权法的计算过程如下：首先计算指标的熵值，然后计算指标的权重，最后归一化指标权重。
综合以上步骤，可以得到大学生创新创业能力的综合评价结果。
根据各指标的权重，可以对大学生的创新创业能力水平进行评估。
ahp和熵权法组合公式
ahp和熵权法组合公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种用于复杂决策问题的系统性方法，旨在帮助决策者确定最佳选择。
熵权法（Entropy Weight Method）则是一种基于信息熵的权重确定方法，通常用于多标准决策中。
在实际决策中，往往会遇到多个因素的影响和权衡，这些因素之间可能存在优先级和相互影响关系。
AHP方法可以帮助决策者将这些因素进行层次化排列，并确定它们之间的重要程度，以便做出合理的决策。
而熵权法则是一种根据指标的不确定性来确定权重的方法。
每个指标的权重取决于其信息熵，即其不确定性程度，信息熵越大，权重越小，反之则越大。
在实际决策过程中，单独使用AHP或熵权法可能存在一些局限性，因此有时候可以将两种方法结合起来使用，以获得更准确、更科学的结果。
下面我们将介绍一种AHP和熵权法的组合公式。
我们需要确定决策问题中的层次结构，确定各个指标和因素之间的层次关系。
然后，使用AHP方法对这些指标和因素进行两两比较，得到它们之间的重要程度。
接下来，使用熵权法来确定各个指标的权重。
假设有n个指标，它们的权重分别为w1, w2, ..., wn。
首先计算每个指标的信息熵，然后根据信息熵计算出每个指标的权重。
将AHP方法得到的各个因素的相对重要程度与熵权法得到的各个指标的权重进行综合，可以得到一个综合权重。
具体计算方法如下：设AHP方法得到的各个因素的相对重要程度为p1, p2, ..., pm，熵权法得到的各个指标的权重为w1, w2, ..., wn，综合权重为w。
则有：w = p1 * w1 + p2 * w2 + ... + pm * wm。
通过这种方式，我们可以同时考虑到各个因素之间的相对重要性以及各个指标的权重，从而得到一个更全面、更准确的评价结果。
这种AHP和熵权法的组合公式可以在多标准决策、项目选择、方案评估等方面发挥重要作用。
基于AHP-熵权法下企业盈利能力评价体系分析——以南方黑芝麻集团为例
基于AHP-熵权法下企业盈利能力评价体系分析——以南方黑芝麻集团为例基于AHP-熵权法下企业盈利能力评价体系分析——以南方黑芝麻集团为例引言：企业盈利能力是衡量企业发展的重要指标之一。
在竞争激烈的市场环境下，企业需要通过科学有效的评价体系来分析和评估其盈利能力，以制定合理的经营策略和决策。
本文以南方黑芝麻集团为例，基于AHP-熵权法，探讨了企业盈利能力评价体系的构建与分析方法。
一、南方黑芝麻集团概况南方黑芝麻集团是一家以黑芝麻种植、加工和销售为主的企业集团。
集团以其优质的黑芝麻产品闻名于市场，逐渐成为行业的领军企业。
但是，随着市场竞争的加剧和消费需求的变化，集团需要建立一个科学全面的盈利能力评价体系，以识别和解决发展中的问题。
二、AHP法在企业盈利能力评价中的应用AHP（Analytic Hierarchy Process，层次分析法）是一种常用的多准则决策方法，适用于解决具有层次结构和多个参考指标的问题。
在企业盈利能力评价中，我们可以通过AHP法分析各个影响盈利能力的要素，并对其进行加权，得出综合评价结果。
1. 确定评价指标体系在构建评价指标体系时，我们选择了五个关键评价指标：销售收入、销售成本、营业利润、利润率和市场份额。
这些指标可以从不同维度反映企业的盈利能力。
2. 构建层次结构根据评价指标体系，我们将其组织为层次结构。
在最顶层是盈利能力指标，第二层是评价指标，第三层是各个指标的子指标。
通过层次结构的构建，我们将各个指标的重要性和关联性分层次地考虑，为后续的加权分析提供了基础。
3. 权重计算采用Pairwise Comparison（两两比较法）确定各个指标的权重。
通过专家访谈和问卷调查的方式，我们获取了一组成对比较矩阵。
通过对比较矩阵的一致性检验和特征值法计算，得出了各个指标的权重。
4. 盈利能力综合评价根据各个指标的权重和公司实际数据，我们可以通过加权求和的方式计算出南方黑芝麻集团的盈利能力综合评价分数。
基于AHP-熵权法的风电项目后评价研究
基于AHP-熵权法的风电项目后评价研究随着能源危机和环境问题的日益突出，风能作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛关注。
风电项目的开发和建设对于推动可持续发展、减少碳排放具有重要意义。
然而，由于风电项目后评价的复杂性和多样性，如何评估其对环境、经济和社会等方面的影响，成为了一个研究的热点。
本文基于AHP-熵权法，对风电项目的后评价进行研究。
AHP-熵权法是一种常用的多准则决策方法，能够综合考虑各种评价指标之间的相互关系和权重分配。
通过该方法，可以客观、科学地评估风电项目的综合效益，并为决策者提供决策支持。
首先，本文通过文献调研和专家访谈，确定了风电项目后评价的评价指标体系。
该指标体系包括环境影响、经济效益、社会效益和技术可行性等方面的指标。
然后，利用AHP方法对各个指标进行权重分配，确定了各个指标对于评价结果的重要程度。
接着，运用熵权法对各个指标的数据进行加权处理，得到了最终的评价结果。
本文还将AHP-熵权法应用于某风电项目的后评价实例分析。
通过对该项目的环境影响、经济效益、社会效益和技术可行性等方面的评价，得出了该项目的综合评价结果。
结果显示，该项目在环境影响和社会效益方面表现良好，但在经济效益和技术可行性方面还存在一些问题。
根据评价结果，可以提出相应的改进建议，以优化项目的运营和管理。
综上所述，基于AHP-熵权法的风电项目后评价研究，能够综合考虑各种评价指标之间的关系和权重分配，对风电项目的综合效益进行客观、科学的评估。
该方法的应用可以为决策者提供决策支持，为风电项目的可持续发展做出贡献。
然而，本文的研究还存在一些局限性，例如样本数据的选择和评价指标的确定等方面，需要进一步完善和改进。
基于AHP和熵权法的共享汽车发展趋势评价
基于AHP和熵权法的共享汽车发展趋势评价
AHP是一种常用的多准则决策分析方法，它可以确定不同准则之间的权重，进而对多
个方案进行评估。
在本文中，我们将利用AHP方法来确定共享汽车发展的准则体系和权重。
我们需要建立一个准则层次结构，包括经济性、环境友好性、社会可行性、技术可行性和
用户需求等准则。
然后，通过对准则之间的两两比较，得到准则之间的优先级权重，进而
得到各个准则对共享汽车发展趋势的重要程度。
接着，我们将运用熵权法来确定指标的权重。
熵权法是一种对指标重要性进行量化的
方法，它可以有效解决指标权重确定中的主观性和任意性问题。
在本文中，我们将选取经
济性、环境友好性、社会可行性、技术可行性和用户需求等指标作为评价共享汽车发展的
指标体系。
然后，通过计算每个指标的熵值和权重，得到各指标的相对重要性。
我们根据AHP和熵权法得到的权重结果，对共享汽车的发展趋势进行评价。
根据不同
准则和指标的权重，可以分析出经济性、用户需求和环境友好性在共享汽车发展中的重要性，从而为共享汽车的发展提供参考和决策依据。
基于AHP和熵权法的共享汽车发展趋势评价方法可以帮助我们全面了解共享汽车的发
展状况和趋势，为共享汽车的发展提供科学的评价和有力的支持。
希望本文的研究能够对
共享汽车行业的发展和政策制定有所帮助。
确定指标权重方法
确定指标权重方法
1. 层次分析法（AHP）:
AHP的核心是使用主体对若干指标的两两比较，通过构建成一个层次结构模型，得出每个指标相对重要性系数的方法。
它的主要优点是易于理解和使用，可以直观地让专业人士和非专业人员共同评估指标。
2. 熵权法：
熵权法是利用信息熵理论来确定指标权重的方法，它通过计算指标值在整个数据集中的分布情况，得出每个指标的权重比例。
该方法的优点是对指标分布情况不敏感，能准确反映指标之间的信息关系。
3. 主成分分析法（PCA）：
PCA利用一些公共变量来合理表达各个变量之间关系的方法。
通过将多个维度的指标合成一个指标，以此来确定各个指标的权重。
这种方法的优点是可以减少多个指标之间的多重共线性问题。
4. 相对比重法：
这种方法的核心是通过专家确定各个指标的重要性，并将这些重要性权重转化为
相对比重。
然后，将这些相对比重乘以各个指标的实际值，从而获得最终的权重。
5. 灰色关联度法：
该方法主要适用于评估指标间存在双向或多向关系的情况。
它的核心是通过计算指标的灰色关联度，来确定各个指标的权重。
这种方法的优点是可以通过考虑指标的相互影响来协调各个指标的权重。
注意：不同的方法适用于不同情况，请根据具体情况选择适合的方法，合理的确定指标权重。
基于ANP-熵权法的大学生创新创业能力综合评价
基于ANP-熵权法的大学生创新创业能力综合评价随着中国经济的快速发展，创新创业已经成为了现代社会发展的重要引擎，也是实现个人价值的重要途径。
作为高校教育的主要任务之一，大学生也逐渐成为了创新创业的主力军，其创新创业能力的发展也日益成为了大学教育评价的重要指标之一。
本文将采用层次分析法和熵权法来综合评价大学生的创新创业能力。
一、模型构建AHP层次结构如下：一级指标: 创新创业能力二级指标: 学习能力、创造力、团队协作能力、实践能力、创新创业意识三级指标:学习能力: 学习速度、课程设计、学习方法创造力: 创造思维、想象力、灵活性团队协作能力: 沟通能力、组织协调、责任心实践能力: 实际操作、经验积累、解决问题创新创业意识: 发现机会、创业意愿、创新思维B. 熵权法权重计算在本文中，我们需要使用熵权法来计算每个指标的权重。
熵权法是一种用于权重分配的统计方法，它可以通过计算每个指标的信息熵来确定每个指标的权重。
在熵权法中，熵值越小的指标对应的权重越大。
熵值可以通过下面的公式计算：其中，Pi是第i个指标的概率，n是指标的个数。
C. ANP层次结构在ANP中，我们需要找到指标之间的相互依赖关系。
针对本文中的指标，我们可以得到下图：二、数据处理为了获得较为准确的结果，我们需要对数据进行标准化处理。
具体来说，我们需要将原始数据转换为0到1之间的得分。
在这里，我们采用最小-最大规范化方法来进行标准化处理。
三、结果分析根据ANP-熵权法模型，我们计算得到了每个指标的分数和权重，如下表所示：指标分数权重学习速度 0.75 0.097课程设计 0.63 0.078学习方法 0.80 0.105创造思维 0.85 0.115想象力 0.93 0.131灵活性 0.79 0.103沟通能力 0.85 0.115组织协调 0.80 0.105责任心 0.87 0.121实际操作 0.87 0.121经验积累 0.78 0.101解决问题 0.87 0.121发现机会 0.92 0.128创业意愿 0.90 0.125创新思维 0.89 0.122据此，我们可以得到“学习方法”和“想象力”这两个指标的得分最高，分别为0.8和0.93，其权重分别为0.105和0.131，这些指标是大学生创新创业能力的重要组成部分。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1 1 1 1
1
第三层判断矩阵：
C1 P1 P2 1 1
18
P3
P1
P2 P3
1
对准则层分别建 立5个比较矩阵
C5
P1
P2 1
P3
P1
P2 P3
1
1
判断矩阵元素bij的标度方法
标度
1 3 5
含义
表示两个因素相比，具有同样重要性 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要
i =1 n
~i w ~ij ② 将归一化后的判断矩阵按行相加： w
j 1 n ~ ~ , w ( w , w ,..., w )T ③ 将 归一化， wi wi / w 1 2 i n i1 即为所求特征向量 n ( Aw) i 1 l ④ 计算判断矩阵的最大特征根: wi n i 1
15
AHP应用步骤一
（一）建立层次结构模型
目标层 O(选择旅游地点)
准则层
C1 景色
C2 费用
C3 居住
C4 饮食
C5 旅途
方案层
P1 桂林
16
P2 黄山
P3 北戴河
AHP应用步骤二
（二）构造成对比较阵（判断矩阵）
判断矩阵表示针对上一层次某元素，本层次与它有关单元之 间相对重要性的比较。一级指标层的判断矩阵如下：
7
9 2， 4， 6， 8 倒数
表示两个因素相比，一个因素比另一个因素强烈重要
表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要 上述两相邻判断的中值 因素i与j比较为bij，则因素j与i比较为bji=1/bij
19
AHP应用步骤三
（三）层次单排序及其一致性检验
1、计算权重，进行层次单排序
~ a / a ① 将判断矩阵每一列归一化： w ij ij ij
x 11 x 21 X x m1
x m 2 ... x mn m n
x 12 x 1n x 22 x 2n
其中， ij 为第j个指标下的第i个被评价对象的值
6
x
熵权法应用步骤二
（二）对原始矩阵进行无量纲化处理
越大越优型指其一致性检验
1、层次总排序
若层次结构有k个层次，方案P在目标中的组合权重应为各层 相应项（除了第一层目标层）权重的乘积之和，最终计算得 到决策方案优先次序的组合权重:
W W W
(k )
( k 1)
W
( 2)
2、层次的组合一致性检验
任意第p层的组合一致性比率为：
目标层A
B1 B2
B1 b11 b21
B2 b12 b22
… … … …
Bm b1m b2m
Bm
bm1
bm2
…
bmm
判断矩阵B=（bij）有以下特征： bij＞0， bii=1， bji=1/ bij （i,j=1，…，m）
17
第二层判断矩阵：
选择旅 游地点
C1 C2 C3 C4
C5 C1 C2 C3 C4 C5
缺点：
所以使用范围有限，解决问题 有限
25
缺点:
定量数据较少，定性成分多， 不易令人信服
目前只在确定权重过程中使用， 不能为决策提供新方案
5 熵权法+AHP应用实例
如何同时利用熵权法 + AHP法来解决最 初提出的问题？ 《基于层次分析法和熵权法的区域物流 发展竞争态势分析》 作者：李旭宏 李玉民 顾政华 杨文东
生产、消费与流通(B2)
交通运输(B3)
人力资源(B4)
信息发展水平(B5)
政策与环境(B6)
2 熵权法基本原理
1948年，克劳德〃香农（ C.E.Shannon ）将熵 的概念引入信息论中，作为信息的一个度量 根据信息论的基本原理 , 信息是系统有序程度 的一个度量; 而熵是系统无序程度的一个度量 信息的增加意味着熵的减少；信息与熵成反比
指导老师：褚淑贞教授 汇 报 人：李伟霞 日 期：2014.3.24
目录
问题引入 熵权法基本原理 层次分析法(AHP)基本原理 熵权法与AHP的区别 熵权法+AHP应用实例
1 2 3 4
5
2
1 问题引入
南京、苏州、无锡、常州 镇江、泰州、宣城、湖州
8个城市的物流发展综合实力和竞争能力
谁更胜一筹？
熵权法是一种客观赋权方法，可运用多个指标 对多个被评价对象进行评价
5
熵权法应用步骤一
（一）形成原始数据矩阵
现有被评价对象 M=(M1，M2, … ，Mm)，评价指标D=(D1， D2 ，… Dn) ，被评价对象 Mi 对指标 Dj 的值记为 Xij （ i=1 ， 2，… ，m；j=1，2，… ，n），则形成的原始数据矩阵为：
26
（2）查找平均随机一致性指标RI（Random Index）：
阶数n
1 0
2 0
3
4
5
6
7
8
9 1.45
10
11
RI
0.58 0.90 1.12 1.24
1.32 1.41
1.49 1.51
（3）一致性比率（consistency ratio）： 当CR < 0.1时，认为矩阵的一致性可以接受； CI CR = 若CR ≥ 0.1，应该对判断矩阵作适当修正 RI
作的研究课题、发展前景、待遇、同事情况、地理位 置、单位名气等六大因素，他该如何作出最优选择？
利用Yaaph软件实现
24
4 熵权法与AHP的区别
熵权法
优点：
客观性（相对于主观赋值法）
适应性（用于任何确定权重的 过程，也可结合其他方法）
AHP
优点：
系统性的分析方法
简洁实用的决策方法 所需定量数据信息较少
CI RI
( P) ( P)
[CI 1 ,, CI n ] w
( P) ( P) ( P)
( p 1)
[ RI 1 ,RI n ] w
( P)
( p 1)
CR
( p)
CI ( p ) ( p ) , p 3,4,, s RI
23
AHP的实现过程
某位大学生同时获得了三家企业的offer，假如考虑工
j 1
12
n
熵权法的适用范围
可用于任何评价问题 中的确定指标权重； 可用于剔除指标体系 中对评价结果贡献不 大的指标。
13
熵权法的实现过程
如何利用熵权法解决前面提到的问题？
即如何得出8个城市的物流发展综合实力？
利用excel实现
14
3 层次分析法(AHP)基本原理
70年代初由美国著名运筹学家萨蒂（T.L.Saaty） 提出（Analytical Hierarchy Process，简称AHP） 将一个复杂的多方案决策问题作为一个系统， 将总目标分解为多准则的若干层次，通过定性 指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和 总排序，以作为多方案优化决策的系统方法 常用来解决诸如综合评价、选择决策方案、估 计和预测、投入量的分配等问题
3
建立物流综合实力评价指标体系
一级指标（6个） 社会经济发展(B1) 二级指标（22个） GDP（C1） 人均GDP（C2） 城镇居民人均收入（C3） 农村居民人均收入（C4） 农业总产值（C5） 工业总产值（C6） 建筑业总产值（C7） 社会消费品零售总额（C8） 各类市场贸易成交额（C9） 进出口总额（C10） 全社会货运量（C11） 运输方式种数（C12） 公路密度（C13） 各类专业技术人员数量（C14） 专业技术人员比例（C15） 高校及中等专业学校在校人数（C16） 邮电业务总量（C17） 人均电话用户数（C18） 人均国际互联网用户数（C19） 国家级、省级开发区个数（C20） 现代物流发展氛围（C21） 地理区位（C22） 4
l 1(1.769+ 0.974+ 0.268 ) 3.009
3 0.587 0.324 0.089
得到单排序结果：w=(0.588,0.322,0.090)T, lmax=3.009
21
AHP应用步骤三
2、判断矩阵的一致性检验
-n （1）一致性指标CI(consistency index)： CI = l n- 1
9
m
熵权法应用步骤五
（五）计算第j项指标的差异系数dj
引入差异系数dj：
Dj=1-ej
Dj越大，该指标提供的信息量越大，越应给予 较大的指标权重
10
熵权法应用步骤六
（六）确定各指标的熵权
w j dj
dj j
1
n
11
熵权法应用步骤七
（七）分别计算各个评价对象的综合评价值
vi
w j p ij
n
20
AHP应用步骤三
层次单排序过程演示
1 2 6 列向量 0.6 0.615 0.545 1.760 0.3 0.308 0.364 按行求和 0.972 A 1 / 2 1 4 归一化 1/ 6 1/ 4 1 0.1 0.077 0.091 0.268 0.587 w 归一化 0.324 0.089 1.769 Aw 0 . 974 0.268
xij - min(xj) Vij = max(xj) - min(xj) 越小越优型指标： max(xj) - xij Vij = 不难看出，经过 无量纲化处理后， 0≤Vij≤1
max(xj) - min(xj)
7
熵权法应用步骤三
（三）计算第j项指标下，第i个评价对象的特征比重 记第j项指标下，第i个评价对象的特征比重为pij，则：