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    基于TOPSIS綜合方法的汽車(chē)選購(gòu)決策

    2020-03-24 08:47:55劉紅錢(qián)余欣
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2020年9期

    劉紅 錢(qián)余欣

    摘? 要:汽車(chē)選購(gòu)是一個(gè)復(fù)雜的、模糊的決策性問(wèn)題,選購(gòu)的時(shí)候我們應(yīng)該從價(jià)格、性能、款式等多方面進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)分析。文章采用了TOPSIS綜合方法進(jìn)行多屬性決策,并與加權(quán)綜合法對(duì)比分析,結(jié)果表明,在不同的選購(gòu)目標(biāo)前提下,該方法能夠更客觀、合理為汽車(chē)選購(gòu)決策提供科學(xué)依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:多屬性決策;加權(quán)綜合法;TOPSIS綜合法

    中圖分類(lèi)號(hào):F224? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? ? ?文章編號(hào):2095-2945(2020)09-0119-02

    Abstract: Car purchase is a complex and fuzzy decision-making problem. when choosing and purchasing, we should make a comprehensive evaluation and analysis from the aspects of price, performance, style and so on. In this paper, the TOPSIS synthesis method is used for multi-attribute decision-making, and compared with the weighted synthesis method. The results show that under the premise of different purchase objectives, this method can provide a more objective and reasonable scientific basis for automobile purchase decision-making.

    Keywords: multi-attribute decision making; weighted synthesis method; TOPSIS synthesis method

    由于人民生活質(zhì)量的提高,如何選購(gòu)自己滿意的汽車(chē)成為生活的常見(jiàn)問(wèn)題。由于經(jīng)濟(jì)情況、生活習(xí)慣、興趣追求等方面的差別,選擇汽車(chē)的標(biāo)準(zhǔn)不近相同,人們常常會(huì)考慮經(jīng)濟(jì)適用、性能良好、款式新穎3個(gè)因素,根據(jù)每種汽車(chē)在每個(gè)因素中的優(yōu)劣程度做綜合評(píng)價(jià),從而為選購(gòu)哪種汽車(chē)做出決策。本文以TOPSIS綜合法進(jìn)行汽車(chē)選購(gòu)決策研究,并與加權(quán)綜合法進(jìn)行比較分析。

    1 決策矩陣及其標(biāo)準(zhǔn)化

    現(xiàn)有三種型號(hào)汽車(chē)可供選購(gòu),記作A1,A2,A3,將價(jià)格、性能、款式3個(gè)屬性記作X1,X2,X3。對(duì)于價(jià)格X1(單位:萬(wàn)元),3種汽車(chē)分別為24,18,15;對(duì)于性能X2,采用打分法(滿分10分),3種汽車(chē)分別為9,7,5;對(duì)于款式X3,類(lèi)似地打分為9,8,7。得到?jīng)Q策矩陣

    用取倒數(shù)的方法可將決策矩陣中的屬性值都轉(zhuǎn)化為效益型,記為

    決策矩陣標(biāo)準(zhǔn)化是對(duì)D=(dij)m×n做比例尺度變換,決策矩陣標(biāo)準(zhǔn)化有以下幾種形式:

    2 屬性權(quán)重的確定

    把屬性X1,X2...Xn的權(quán)重記為w1,w2...wn,按照歸一化得到的決策矩陣R的各個(gè)列向量(r1j,r2j,...,rmj)T(j=1,2,...,n),利用信息熵法求得各方案關(guān)于屬性Xj的熵為

    3 綜合方法對(duì)比分析

    得到?jīng)Q策矩陣及屬性權(quán)重后,按照決策者的需要選擇最優(yōu)方案,即方案對(duì)目標(biāo)的(綜合)權(quán)重。下面是幾種主要的方法。

    3.1 加權(quán)和法

    由表2可知,加權(quán)和法與加權(quán)積法得到的結(jié)果差別很小,TOPSIS方法的結(jié)果差別稍大,但用3種方法對(duì)應(yīng)排序均為A1,A2,A3。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    在汽車(chē)選購(gòu)過(guò)程中,如果選購(gòu)者的目標(biāo)是綜合指標(biāo)最優(yōu)、最理想,且不受其他型號(hào)汽車(chē)屬性變化影響,確定屬性值時(shí)應(yīng)采取最大化的方法更好;如果選購(gòu)者的目標(biāo)是周?chē)钔怀龅?,并且接受變化?duì)選擇結(jié)果影響,那么采取歸一化方法更好,3種方法對(duì)比分析可知TOPSIS方法更能精確地反映各評(píng)價(jià)方案之間的差距,可以給選購(gòu)者提供更客觀、更合理的選購(gòu)方案。

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