魯浩男 趙永滿 高洪運(yùn) 周雪 王向陽(yáng)
摘要:針對(duì)稻麥聯(lián)合收割機(jī)選型指標(biāo)體系復(fù)雜的特點(diǎn),對(duì)稻麥聯(lián)合收割機(jī)選型問(wèn)題展開(kāi)研究。本文將熵權(quán)法應(yīng)用于稻麥聯(lián)合收割機(jī)選型指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算,建立稻麥聯(lián)合收割機(jī)選型指標(biāo)體系,在此基礎(chǔ)上,建立基于熵權(quán)TOPSIS法的稻麥聯(lián)合收割機(jī)選型模型。以3種備選機(jī)型為例進(jìn)行應(yīng)用,結(jié)果可為該團(tuán)今后在購(gòu)買稻麥聯(lián)合收割機(jī)方法提供一定的參考建議。
關(guān)鍵詞:熵權(quán);TOPSIS;稻麥聯(lián)合收割機(jī);選型
0 引言
在農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展的過(guò)程中,農(nóng)機(jī)選型是一項(xiàng)關(guān)鍵的工作,在實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)合理配置中占據(jù)重要的地位。對(duì)農(nóng)機(jī)設(shè)備進(jìn)行合理地選型,有利于提高相關(guān)單位的經(jīng)濟(jì)效益、農(nóng)機(jī)化技術(shù)水平和裝配總體水平,為其最大程度地節(jié)省成本。因此,進(jìn)行科學(xué)的農(nóng)機(jī)選型至關(guān)重要。
近年來(lái),多數(shù)專家學(xué)者采用專家打分的方法對(duì)動(dòng)力機(jī)械和操作機(jī)械進(jìn)行優(yōu)劣判別,這種方法過(guò)多地融入了主觀因素,從而使得選型結(jié)果過(guò)于主觀、缺乏客觀性;本文以兵團(tuán)某團(tuán)為例,采用熵權(quán)TOPSIS法建立稻麥聯(lián)合收割機(jī)選型模型,選取合適機(jī)型,有效地解決了收割機(jī)選型過(guò)程中受人為主觀因素的影響,為稻麥聯(lián)合收割機(jī)選型提供決策支持。
1 稻麥聯(lián)合收割機(jī)選型模型的建立
1.1 運(yùn)用熵權(quán)法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重
可根據(jù)稻麥聯(lián)合收割機(jī)各機(jī)型評(píng)價(jià)指標(biāo)值運(yùn)用熵權(quán)法進(jìn)行客觀賦權(quán),基本過(guò)程如下:
(1)對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理。為了使不同單位量綱下的指標(biāo)值具有可比性,所以對(duì)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,將所有評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值轉(zhuǎn)變到0~1區(qū)間內(nèi),以消除量綱的影響。
(2)熵值計(jì)算。運(yùn)用公式
對(duì)規(guī)范化后的稻麥聯(lián)合收割機(jī)各機(jī)型指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值計(jì)算公式為。
(3)指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算?;诟髟u(píng)價(jià)指標(biāo)得到的熵值,進(jìn)一步計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值wij
1.2 TOPSIS模型
TOPSIS法是一種多屬性決策方法,可以對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行決策法分析,又稱為優(yōu)劣解距離法。利用TOPSIS法對(duì)各備選方案進(jìn)行優(yōu)劣排序的思想為:首先,把方案里一組最優(yōu)值數(shù)據(jù)作為正理想解,一組最劣值數(shù)據(jù)作為負(fù)理想解,然后比較正理想解和負(fù)理想解的距離判斷備選方案的優(yōu)劣,最后選定的方案為與正理想解最接近,離負(fù)理想解最遠(yuǎn)的方案為最優(yōu)方案。
(1)建立加權(quán)規(guī)范化決策矩陣X。
其中:為原始指標(biāo)數(shù)據(jù)值進(jìn)行規(guī)范化處理所得到的指標(biāo)值,為第i個(gè)備選機(jī)型中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值。
(3)計(jì)算各評(píng)價(jià)方案與正理想解和負(fù)理想解的歐式距離。
設(shè)選型評(píng)價(jià)問(wèn)題的決策規(guī)范化加權(quán)矩陣評(píng)價(jià)方案的理想解為,其中,然后采用歐幾里得范數(shù)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)與正理想解的距離,從任意解到正理想解的距離公式為
其中,為各備選方案到正理想解的歐式距離,為第i個(gè)評(píng)價(jià)方案第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的加權(quán)規(guī)范化值。
設(shè)選型評(píng)價(jià)問(wèn)題的決策規(guī)范化加權(quán)矩陣評(píng)價(jià)方案的理想解為,其中 ,然后采用歐幾里得范數(shù)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)與負(fù)理想解的距離,從任意解到負(fù)理想解的距離公式為
其中,為各備選方案到負(fù)理想解的歐式距離,為第i個(gè)評(píng)價(jià)方案第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的加權(quán)規(guī)范化值。
2 實(shí)例分析
現(xiàn)以3種稻麥生產(chǎn)過(guò)程中常用的聯(lián)合收獲收割機(jī)作為備選機(jī)型,分別用A1、A2、A3表示,建立基于熵權(quán)TOPSIS法的稻麥聯(lián)合收割機(jī)選型模型進(jìn)行選型研究。為了計(jì)算簡(jiǎn)便起見(jiàn),使選型過(guò)程更加客觀,結(jié)合該團(tuán)實(shí)際情況,本文選取5項(xiàng)定量指標(biāo),I1 、I5指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于對(duì)該團(tuán)的實(shí)際調(diào)研,I2、I3、I4指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于相關(guān)文獻(xiàn),評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)如表1所示。首先對(duì)各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理,所得結(jié)果見(jiàn)表2。
依據(jù)熵權(quán)法計(jì)算原理及步驟,運(yùn)用相關(guān)計(jì)算軟件得稻麥聯(lián)合收割機(jī)機(jī)型評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息熵:E=(0.9696,0.9550,0.8441,0.9731,0.9549),進(jìn)一步可求得備選稻麥聯(lián)合收割機(jī)機(jī)型評(píng)價(jià)各指標(biāo)的信息熵權(quán):w=(0.1004,0.1484,0.5140,0.0886,0.1486)。在確定各指標(biāo)熵權(quán)值的基礎(chǔ)上,對(duì)備選稻麥聯(lián)合收割機(jī)機(jī)型各指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)規(guī)范化處理,所得結(jié)果見(jiàn)表3。
在得到稻麥聯(lián)合收割機(jī)加權(quán)規(guī)范化矩陣的基礎(chǔ)上,依據(jù)TOPSIS法原理確定備選稻麥聯(lián)合收割機(jī)各機(jī)型之間的相對(duì)貼近度,可得:
根據(jù)各機(jī)型之間的相對(duì)貼近程度的大小可知,備選稻麥聯(lián)合收割機(jī)選型評(píng)價(jià)的排序結(jié)果為:A1>A3>A2,該排序結(jié)果符合該團(tuán)目前購(gòu)買機(jī)型順序,從而證明了本文構(gòu)建的評(píng)價(jià)模型具有合理性。
3 結(jié)論
稻麥聯(lián)合收割機(jī)的選型評(píng)價(jià)是衡量其性能、效益優(yōu)劣的重要手段。本文從多個(gè)角度建立了稻麥聯(lián)合收割機(jī)選型評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,提出一種基于熵權(quán)TOPSIS法的稻麥聯(lián)合收割機(jī)選型模型,運(yùn)用熵權(quán)法確定各個(gè)指標(biāo)權(quán)重,利用TOPSIS 法計(jì)算各機(jī)型相對(duì)貼近度,并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)劣排序,本模型有效地避免了選型過(guò)程中主觀性的影響。本文對(duì)3種稻麥聯(lián)合收割機(jī)進(jìn)行排序優(yōu)選,結(jié)果為:A1>A3>A2。利用該模型所得結(jié)果與該團(tuán)實(shí)際情況相符,本文建立的熵權(quán)TOPSIS模型具有有效性、合理性,備選機(jī)型結(jié)果可為該團(tuán)今后在購(gòu)買稻麥聯(lián)合收割機(jī)方法提供一定的參考建議。
參考文獻(xiàn)
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