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    基于組合權重的DTOPSIS法在棉品種(系)綜合評價中的應用

    2016-11-11 03:15:44崔新菊董世磊任紅松周大偉候麗麗
    安徽農業(yè)科學 2016年27期
    關鍵詞:新品種學報性狀

    崔新菊,董世磊,任紅松,周大偉,候麗麗

    (1.新疆伊犁州農業(yè)科學研究所,新疆伊寧 835000;2.新疆農業(yè)科學院科研處,新疆烏魯木齊 830091)

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    基于組合權重的DTOPSIS法在棉品種(系)綜合評價中的應用

    崔新菊1,董世磊1,任紅松2*,周大偉1,候麗麗1

    (1.新疆伊犁州農業(yè)科學研究所,新疆伊寧 835000;2.新疆農業(yè)科學院科研處,新疆烏魯木齊 830091)

    DTOPSIS法為逼近理想解的排序法,是一種對數據進行綜合處理的模型。介紹了其原理和計算方法,并采用組合權重法確定各指標性狀權重值,建立了基于信息熵和特爾菲法確定權重的DTOPSIS法決策模型。該模型既考慮了主觀因素的影響,又考慮了樣本指標體系中所固有的信息的重要性,并通過實例驗證了該方法的合理性,為提高棉花品種綜合評價的科學性和準確性提供了新思路。

    DTOPSIS法;棉花;綜合評價

    對農作物品種進行綜合評價是育種和推廣工作的一個重要環(huán)節(jié)[1]。傳統(tǒng)的評價方法主要是針對單一的產量數據進行方差分析,其余性狀僅供參考[2]。實際上,一個品種除產量性狀外,品質、抗逆性等都是限制品種選育方向以及推廣應用的重要影響因子。根據育種和生產實踐,只有綜合性狀表現較好的品種才有推廣價值[3]。因此,采用科學合理的方法對作物品種進行綜合評價尤為重要。陳蜓[4]于1987年在《決策分析》中提出了DTOPSIS法,1990年姚興濤將其改進后應用于區(qū)域經濟發(fā)展的多目標決策,主要是解決多目標間的不可公度性和目標間的矛盾性[5-6],由于農作物品種綜合評價中各參考性狀間的關系與此類似,目前一些農業(yè)科技工作者將該法應用于品種綜合評價[7]。筆者探討了其在棉花品種(系)綜合評價中的應用,旨在為棉花品種的選育和推廣提供理論依據。

    1 材料與方法

    1.1材料供試品種包括豫早516、中389、新8704、中3051、中植85005、中92103和中17。

    1.2方法

    1.2.1指標權重的確定。采取調查的方法,向有關專家征求意見,就評價因子的重要程度進行排序,然后綜合整理專家意見。在進行重要程度排序時,序號越小的因子越重要。為降低專家意見的分散度,第1次排序后,計算出各評價因子的均值,把結果反饋給專家,供專家第2次排序時參考,如此反復(一般4次),便可得出比較滿意的結果[8-10]。計算各評價因子的權重值。

    1.2.2各指標組合權重的確定。 在評價過程中,由于評價指標較多,指標權重相差不大,為了放大指標之間的重要度差異,采用乘法合成法對各指標進行組合賦權[11-12],即首先將主、客觀賦權法確定的權重系數對應相乘,最后將乘積進行歸一化處理。具體賦權公式為:

    式中,ωj和wj分別為利用AHP和熵值法確定的第j項指標的權重;λj為第j個指標的組合權重[13]。

    1.2.3DTOPSIS法評價原理和步驟。DTOPSIS法借助于多目標決策問題“理想解”和“負理想解”去排序,其特點是把每一個性狀指標都量化為可比較的規(guī)范化標準,且對每一指標都找出其理想解和負理想解[14-16],通過各指標間的差異比較,使品種的綜合性狀這一模糊指標量化為該品種對理想解的相對接近度,為育種者提供客觀量化標準,從而客觀全面地反映品種的優(yōu)劣[17]。另外,DTOPSIS法采用了正向和逆向指標[18],使各性狀的量化指標更為合理、客觀[19]。其具體步驟為:

    (1)設有m個品種,n個性狀指標,建立評價矩陣[20-24]:

    (2)無量綱化處理,將A化為可比較的基點相同的規(guī)范化矩陣Z,其中

    ①為正向指標,②為逆向指標。

    (3)建立加權的規(guī)范化決策矩陣R,其中元素Rij=WjZij,Wj是第j個指標的權重(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)。

    (4)求關于品種性狀的理想解和負理想解:

    (5)采用歐幾里德范數作為距離的測定,得到各品種與理想解的距離:

    (1)

    各品種與負理想解的距離:

    (2)

    (6)求各品種對理想解的相對接近度:

    (3)

    Ci∈[0,1],按照Ci大小排序,最大者即最優(yōu)良的品系,同時參照理想解與負理想解比較各性狀優(yōu)劣。

    2 結果與分析

    2.1評價矩陣的建立引用文獻[8]的數據建立評價矩陣A。7個品種12個性狀指標列于表1。

    表1 各品種主要性狀

    2.2無量綱化處理12個性狀分2類:①正向指標(皮棉產量、霜前皮棉產量、霜前花率、2.5%跨長、整齊度、比強度),以7個品種中最大值為分母,分別去除各品種該指標數值。②逆向指標(生育期、枯萎病指、黃萎病指、紅葉莖枯病指、鈴病率、麥克隆值),以7個品種中相應性狀指標的最小值為分子,各品種該性狀指標數值為分母,即可得到矩陣Z(表2)。

    表2 無量綱化處理結果

    2.3決策矩陣的建立將各個性狀指標分別賦予不同權重Wj(Wj∈[0,1]),采用文獻[8]賦予各性狀的權重值,按表1中順序分別為0.30、0.10、 0.05、0.05、0.10、0.10、0.03、0.02、0.10、0.05、0.05和0.05。用各指標權重Wj去乘Z的第j列,得到決策矩陣R(表3)。

    2.4DTOPSIS法綜合評判結果根據R得到理想解與負理想解數列:

    X+={0.300 0,0.100 0,0.050 0,0.050 0,0.100 0,0.100 0,0.030 0,0.020 0,0.100 0,0.050 0,0.050 0,0.050 0}

    X-={0.270 3,0.086 0,0.048 4,0.046 4,0.063 6,0.050 7,0.015 3,0.006 7,0.092 7,0.044 8,0.045 2,0.046 6}

    表3 DTOPSIS法決策矩陣R

    表4 DTOPSIS法計算結果

    3 討論

    農作物新品種綜合評價是育種工作的一個重要環(huán)節(jié)[25-27]。而一個品種往往包括多個性狀指標,各個性狀指標無統(tǒng)一度量[28],并且許多性狀指標之間呈負相關關系,因而難以找到一個各性狀都達到理想目標的品種[29]。DTOPSIS法主要是解決多目標間的不可公度性和目標間的矛盾性。它為全面分析農作物品種區(qū)域試驗資料提供了新的方法,尤其是在各品種產量用新復極差測驗差異不顯著的情況下,用該方法更能全面地評價各參試品種[30]。DTOPSIS法與灰色關聯(lián)度法相比,無需構建參考品種,和其他模糊綜合評價方法相比,其原理易懂、計算簡便[31],易于通過微機應用Excel軟件操作[32],所以該法應用前景廣闊。

    運用DTOPSIS法評價作物品種的關鍵在于參考性狀的選擇和權重大小的確定。由于各地生態(tài)條件和生產限制因素的不同,在人為確定綜合評價性狀指標和權重時,各地差異較大,這也是造成評價產生差異的主要原因。因此,在運用該方法時,評價指標和權重的確定要結合當地的生態(tài)條件和生產實際情況選取。

    DTOPSIS法主要側重于品種的綜合性狀,對某些具有高產潛力的特殊適應性品種,無法找出其特別適應區(qū)域。因此,在分析品種區(qū)域試驗資料時,若將該法和方差分析法以及高穩(wěn)系數法(HSC)相結合,更能全面客觀地評價參試品種。

    [1] 魏亞鳳,江銀榮,潘寶國.應用DTOPSIS法綜合評價大麥新品種的初步研究[J].大麥科學,2002(4):20-22.

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    Application of DTOPSIS Method Based on Combined Weight in the Comprehensive Evaluation of Cotton Varieties (Lines)

    CUI Xin-ju1, DONG Shi-lei1, REN Hong-song2*et al

    (1. Yili Institute of Agricultural Sciences, Yining, Xinjiang 835000; 2. Scientific Research Department, Xinjiang Academy of Agriculture Sciences, Urumqi, Xinjiang 830091)

    The method of DTOPSIS is a technique for order preference by similarity to ideal solution, which is a model to comprehensively process the data. The principle and calculation method were introduced. Combined weight method was used to determine the weighted value of each index. DTOPSIS decision model was established based on information entropy and Delphi method, which considered the influence of subjective factor, but also the importance of inherent information in sample index system. Rationality of this method was verified by the living example, which provided a new thought for enhancing the accuracy and scientificity of the comprehensive evaluation of cotton.

    DTOPSIS method; Cotton; Comprehensive evaluation

    崔新菊(1970- ),女,湖南開封人,高級農藝師,碩士,從事農業(yè)科研管理及育種研究。*通訊作者,副研究員,碩士,從事管理科學與工程研究。

    2016-06-30

    S 562

    A

    0517-6611(2016)27-0010-03

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