熵权TOPSIS（精选7篇）
熵权TOPSIS 篇1
岗位测评是根据各岗位所包括的技能要求、努力程度要求、岗位职责和工作环境等因素来决定在企业里各岗位的相对价值。因为岗位测评一向被认为是充斥着主观色彩, 但又涉及到每个岗位员工的个人利益, 因此, 在进行测评体系设计时应尽量把握好客观、标准、实用、系统、能级对应等基本原则。
目前岗位测评的方法主要有:岗位排序法、点数法、因素比较法、海氏系统方法等, 如表1所示[1]。其中, 岗位排序法在进行岗位测评时简便易行, 但因对岗位评价的标准定义得比较空泛, 因此易导致错误。点数法在划分岗位等级时, 点数的使用要合理, 也要合理确定各因素的配点。因素比较法在进行评价之前需要先确定出关键岗位和岗位评价因素, 再用评价因素和关键岗位制成关键岗位分级表, 才能确定非关键岗位的岗位分值。海氏评价系统是点数法和因素比较法的综合运用, 需要给出合理的点数分配表, 把专门技能、岗位责任、工作条件这三个海氏因素的分数加总得到岗位的整体评价。除此之外, 还有模糊评价法[2]等, 该方法通用性强, 但较依赖于专家权重 (见表1) 。
实际上, 岗位测评涉及多种不同因素, 是一种多属性决策的问题。其权重通常采用专家调查法、循环打分法、层次分析法等获得。不论是其中的哪一种, 这些方法都是基于对各岗位影响因素重要性的主观认知程度, 带有一定程度的主观随意性, 使得岗位测评呈现不确定性。如果没有专家权重, 测评结果将变得不可信。如果直接根据相应的指标值构成的判断矩阵来计算评价指标的熵, 并利用指标值的熵确定其熵权, 再根据与理想点的贴近度大小来对其排序, 将有效消除各权重的主观性。
本文采用熵权决策法来进行岗位测评[3], 确定不同岗位的工作价值。首先建立待测岗位的评价指标体系, 接着设计问卷调查得到原始岗位调查数据, 在此基础上分层计算各个评价因素的熵权, 最后采用TO PSIS方法计算岗位的测评值。这样, 将权重确立和岗位测评接合起来, 可以减小决策主观性, 得到有意义的岗位测评结果。
1 岗位评价指标体系设计
劳动者在岗位上进行生产劳动的过程中, 需要运用智力和消耗体力, 且劳动的效果还要受到环境和其他因素的影响。通过对劳动管理和劳动过程的考察, 这些影响因素大致归纳为六大因素即:劳动责任、劳动技能、劳动强度、劳动环境、劳动心理及岗位位置等[4,5]。其中, 每个因素又包括了多项具体的指标项因素, 如表2所示, 这六类因素22个指标就构成了岗位多因素测评指标体系。第一层为因素层, 第二层为指标层。为简便记, 在下文中, 将因素和指标统称为属性 (见表2) 。
2 评价指标权重的确定
因为岗位的特征主要是由该岗位的指标体系所反映的, 所以对岗位测评的过程实际上是对岗位指标体系的多因素分析的过程, 因素中包含了大量的主观因素, 并且在进行多因素分析时, 各指标都是从不同角度、不同方面反映了岗位劳动状态和劳动量的。在影响和决定劳动量大小的各个因素和指标中, 每一因素所处的地位和发挥的作用不同, 因此, 在使用测评指标项进行综合评价时, 有必要选择权重系数。权重系数一旦确定, 对于同一个企业来讲, 权重系数就成为一个相对固定值, 至少在一定时期内是一个相对固定的值, 这样, 企业内各个不同岗位就可以进行横向比较, 从而使岗位系数具有可比性, 且各岗位的综合权重也就是该岗位的岗位调整系数。确定权重的具体步骤如下。
(1) 岗位指标体系的选择和测评人员的选取。
一般来说, 对不同的企业和行业在具体选择测评指标项时应根据企业和行业的特点进行选择, 可以选择全部22个指标, 也可只选择其中某一些指标。为了准确地测定劳动岗位测评值中各属性在各层次中的权重, 考虑到企业中不同利益主体对同一评价因素产生的不同效应, 在测评中采用划分群类进行判断测评。即将企业上下分成三个群类:第一群类由企业高层管理人员和有关职能部门的人员组成;第二群类由参加岗位测评的外聘专家小组成员组成;第三群类由基层车间各相关劳动岗位上的班组长及工人组成。然后在全企业范围采用问卷调查的方式由各群类成员对劳动岗位测评值的各层各因素权重作出独立判断, 取每一群类测评者判断值的平均数作为该群类的判断矩阵数值。
(2) 测评矩阵的建立。
确定待测的岗位类型和数目, 将各岗位各属性的级数假设统一设为N (如N=10) , 然后由不同人员进行打分。记m为参加岗位测评的岗位数目, n为各岗位属性的总个数 (如n=22) , nl为第l群类参加测评判断的人数 (l=1, 2, 3) , nj为第j层的属性个数 (j=1, 2, n1=6, n2=22) , cijkln为第l群类中第n个测评者对第i个岗位的第j层第k个属性的判断值, 其中i=1, 2, …, m;k=1, 2, …, nj;n=1, 2, …, nl。
首先对每类人群的岗位测评值求均值:
然后采用“德尔菲” (Delphi) 法测定各群类测评在整个测评中的权重[6], 记wl为各群类的测评权重 (0
这样, 可以得到7个测评矩阵, 其中第一层一个, 第二层六个。
(3) 属性熵权的计算。
按照信息熵的思想, 人们在决策中获得信息的多少和质量, 是决策的精度和可靠性大小的决定因素之一。熵可以用来度量获得的数据所提供的有用信息量。对于m个测评岗位, 其第j层有nj个因素, 按传统的熵概念可定义属性的熵为:
第j层第k个属性的熵权wjk定义为
属性的熵越大, 其熵权越小, 该因素越不重要, 而且满足, 且。当各岗位在属性j上的值完全相同时, 熵值达到最大值1, 熵权为零, 这意味着该属性向决策者没有提供任何有用的信息, 该属性可以考虑被取消;当各岗位在属性j上的熵值较小、熵权较大时, 说明该属性向决策者提供了较多的信息, 同时各岗位在该属性上有明显的差异, 应重点考察。
3 基于TOPSIS的岗位排序
TOPSIS (逼近于理想解的排序法) [7]的中心思想是找到一个点尽量接近理想点来确定最优解。考虑到一个点接近正理想点的同时不一定远离负理想点, 因此, 定义各评价对象与正理想点和负理想点的距离, 并定义各评价对象与其的相对贴近度, 就是最终的岗位测评系数是一种合理的方法。最重要岗位具有离理想解最短的距离和离负理想解最长的距离。
(1) 指标矩阵规范化。
岗位测评指标体系的各指标的综合熵权为:
其中k1=1, 2, …, 6;k2=1, 2, …, n。将第2层的岗位测评矩阵, 进行加权标准化, 即:
(2) 确定理想解和负理想解。
A*={v1*, v2*, …Vn*}, 其中vi*是在指标i集中指标的最优值;
(3) 计算分离度。
每个岗位到理想解的欧氏距离为:
到负理想距离的欧氏距离为:
(4) 计算贴近度指标。
(5) 最后对Cj*按照降序排列, 排在前面的岗位级别最高。
(6) 设定一个测评阈值t, 贴近度高于此阈值的岗位即为核心岗位。
4 案例分析
以VK软件公司核心员工为例, 运用提出的分层熵权TOPSIS方法对其工作岗位进行测评, 以评价核心员工的工作价值, 并进一步检验分层熵权TOPSIS方法的有效性和合理性。
以VK公司不同岗位的劳动责任、劳动强度、劳动技能、劳动环境、劳动心理、岗位位置作为测评体系的因素层;结合该企业实际情况确定了由16项因素组成的指标层, 见表3。VK公司的劳动责任主要包括岗位责任、质量责任、经济责任、管理责任等;劳动强度包括脑力劳动强度、工时利用率等;劳动技能主要考虑学历水平 (技术知识要求) 、业务能力 (作业操作复杂程序) 、工作经验 (看管设备复杂程序) 、综合能力 (处理、预防事故复杂程序) 等;劳动环境主要包括工作环境、危害程度等;劳动心理包括择业心理和择岗心理等;岗位位置包括影响决策指标和制约目标指标等 (见表3) 。
(1) 属性熵权计算。
根据职能的不同, VK公司的员工分为专业技术类、管理类、人力资源类、财务类、销售类、客户服务类等6类, 其中专业技术类、管理类和销售类属于企业的核心员工。由于在软件企业中的专业技术类是其核心竞争力的集中体现, 在此以专业技术类为例展开分析。VK公司专业技术类岗位包括程序员 (J1) 、软件工程师 (J2) 、系统架构师 (J3) 、项目经理 (J4) 、测试工程师 (J5) 等5个职位。
按前述思路, 将VK公司上下分成三个群类, 第一群类取15人, 第二群类取10人, 第一群类取50人, 采用答卷调查方式, 获得各群类测评者对岗位各层次属性的判断测评值, 取各群类测评值的平均数构建该群类的判断矩阵。
在以上各群类判断矩阵满意一致性基础上采用Delphi方法确定第一、二、三群类测评在整个测评中的权重分别为35%、25%、40%。用加权平均后的各因素判断值构建综合判断矩阵, 采用熵权计算公式求得各层次属性的熵权, 包括因素层和指标层, 如表4、5、6、7、8、9、10所示。
根据求得的熵权, 将第一层的因素熵权和第二层对应的指标熵权相乘, 得到上述16个指标的最终权重为:
可以看出采用分层的方法避免过多不同属性的指标直接进行比较, 有利于克服各类人群打分的主观性, 并且也避免大矩阵运算, 减少计算量。
(2) 基于TOPSIS岗位排序。
根据最终权重将岗位测评值进行加权, 得到加权矩阵C:
其中正理想解为:
负理想解为
通过计算各岗位测评值与正负理想解得分离度, 得到贴近度指标C如表11所示。
由表11可以看出, 岗位的重要程度依次为项目经理、系统架构师、软件工程师、测评工程师、程序员。
设定阈值t=0.55, 满足C>t的岗位即为核心岗位, 则可得到, 在VK公司专业技术类岗位中, 项目经理、系统架构师和软件工程师为核心岗位。
5 结语
运用分层熵权的TOPSIS方法进行岗位测评, 操作简单, 具有较强的实用性。采用熵权可以克服不同评价人员的主观性, 使岗位评价结果更加有效;采用分层的方法可避免大矩阵的运算, 并且减少不同属性因素之间的干扰, 使岗位评价结果更为客观、更加有效, 最后给定合理的阈值, 从而可以方便确定企业的核心岗位, 并建立有效的岗位工资制。在实际运用中, 可以根据实际情况, 确定合适的岗位类型, 选择合理的岗位测评体系, 选择有代表性的评价人员, 即可得到有意义的结果。
参考文献
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[5]陈江, 张春虎, 吴能全.“海氏测评法”运用中的问题及解决策略[J].现代管理科学, 2006 (4) :75～77.
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[7]Hwang C.L.and Yoon K.P.Mul-tiple Attribute Decision Making:Method and Application.A State-of-the-Art Survey[M].New York:Springer-Verlag, 1981.
熵权TOPSIS 篇2
航空发动机的性能与飞行安全紧密相关，对发动机进行准确的性能评估是保证飞行安全的根本途径。在对机队发动机整体性能状况有一定了解的情况下，计算合理的备发数量、预测下发、制定经济可靠的发动机大修计划、安排合理航线等都对航空公司运营成本有较大影响，这也是发动机机队管理的主要内容[1]。
航空公司目前使用的性能排队方法有两种，分别是以EGT（排气温度）指数（RR发动机）和起飞EGT裕度（PW、CFM发动机）进行排队[2]。这两种方法都是以发动机监控系统为基础，忽略了其他性能参数中可能包含的有用信息。相对于基于单参数的评估，基于多参数的排队更加客观、合理。基于多参数的评估是多属性目标决策问题，解决此类问题常用的方法有层次分析法、灰色关联度分析法、模糊决策法、熵权法、TOPSIS理想解法和主成分分析法[3,4,5]等。本文将熵权和TOPSIS法引入到发动机综合性能评估中，由熵权法确定各性能参数权重，用TOPSIS法对其进行排序，建立发动机性能评估模型。
1 基于熵权和TOPSIS的评价模型
熵权法是根据指标观测值所提供的信息量的大小来确定指标权重的方法。一般来说，指标值分散度越大，熵越小，所提供的信息量就越大，权重值也越大；反之，权重就越小。因此，可以根据各指标值的变异程度，利用信息熵确定各指标权重。TOPSIS法由Hwang和Yoon提出[6]，是一种逼近于理想解的排队方法，其中心思想在于根据各方案与正理想解、负理想解间的加权距离计算各方案与最优方案的贴近程度，根据贴近程度对各方案进行排序。基于熵权和TOP-SIS的综合评价模型计算步骤如下：
(1）建立评价指标矩阵X=(xij)m×n。设有m个评价对象（发动机），n个指标（发动机性能参数），用xij表示第i台发动机第j个性能参数的指标值，i=1，…，m,j=1，…，n。则初始评价指标矩阵为：
(2）对数据进行规范化处理，以解决属性指标不可公度问题。经向量规范化处理后矩阵为Y=(yij)m×n，其中yij为：
(3）由熵权法计算得到指标权重向量W=(wj)1×n。在信息论中，信息熵S(yj）是系统无序程度的度量，其定义为：
一般来讲，如果某项指标的指标值差异程度越小，该指标能够提供的信息量就大，信息熵S(yi）越小，权重也就越大；反之，权重越小。利用信息熵计算各指标权重过程如下：(1)求解输出熵Sj:Sj=S(yj）/lnm;(2)求解指标差异度Gj:Gj=1-Sj;(3)计算熵权wj:
不难看出，指标熵权wj实际上是该指标对整个评价和决策过程提供的信息量大小的度量，且满足
(4）构建加权规范化矩阵Z=(zij)m×n。由于各指标的重要性不同，考虑指标熵权，将规范化数据加权，得到加权规范化矩阵如下：
(5）定义正、负理想解V+和V-:
其中：J1为评价指标中效益型指标集合；J2为评价指标中成本型指标集合。
(6）计算各方案到正、负理想解的距离d(Zi,V+）和d(Zi,V-）。
其中：Zi为经过加权规范处理后的矩阵Z=(zij)m×n的第i个行向量，即第i个方案向量值。
(7）计算各评价对象与正理想解的相对贴近程度C+i:
根据相对贴近程度Ci+的大小，就可以对评价对象进行优劣排序，Ci+越大排队越靠前。
2 发动机性能排序实例验证
本文采用某航空公司机队中9台PW4056发动机气路偏差值ΔEGT、ΔFF、ΔN1、ΔN2（分别为排气温度、燃油流量、低压转子转速、高压转子转速的偏差值）作为样本数据，利用熵权和TOPSIS评价模型对其进行排序，并将排序结果与发动机工程师给出的排序结果进行对比，以检验评价模型。9台发动机性能参数如表1所示。
以表1发动机性能参数作为初始评价矩阵，由熵权法计算得到参数权重向量为W=[0.089 4 0.188 60.253 0 0.469 0]。则在该样本数据中，参数ΔN2、ΔN1为评价发动机性能提供的信息量要比参数ΔFF、ΔEGT大。
采用TOPSIS评价模型对发动机进行排队，将结果与航空公司发动机工程师给出的排队结果进行对比，如表2所示。
由排序结果对比可知，采用熵权法和TOPSIS评价模型进行发动机性能排队能准确判断出机队中性能最好（9号）和最坏（1号、2号、3号）的发动机，其中性能较差发动机的判别是航空公司机队管理工作的重心。该结果说明熵权和TOPSIS法评价模型用于基于多参数的发动机性能排队具有客观性和可行性，能够为航空公司机队管理提供可靠帮助。
3 结论及展望
本文将熵权和TOPSIS评价模型应用于发动机性能排队问题，运用熵权法确定发动机性能参数权重，采用TOPSIS法对发动机进行排队，该方法克服了以往多属性目标决策需要依靠主观信息的缺点，具有一定的实际意义和参考价值，该改进方法也为综合评价问题提供了参考。
参考文献
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[5]黄燕晓.基于改进TOPSIS法的航空发动机性能评估方法[J].制造业自动化,2014(8):73-77.
熵权TOPSIS 篇3
1.1 农资供应商选择的基本方法
第一, 粗略地对现有的农资供应商和准备发展的农资供应商进行大致的选择, 把显然不符合标准的供应商排除在外。
第二, 考察农资供应商本身体系运行的情况、生产能力、财务管理能力。
第三, 对各农资供应商进行绩效评估与潜力评估, 选择最佳的农资供应商。
第四, 与所选择的农资供应商确定战略合作伙伴关系, 以实现双赢。
1.2 农资供应商选择的一般步骤
在集成化供应链管理环境下, 供应链合作关系的运作需要减少供应源的数量, 确定相对稳定的合作伙伴。在实际运作中, 应该根据核心企业不同的选择目标和价值取向, 选择不同类型的合作伙伴。
2 基于熵权与TOPSIS算法结合的农资供应商评价模型
2.1 熵权与TOPSIS结合的算法公式
本文采用熵权与TOPSIS法相结合的选择评价方法, 对农资供应商进行选择, 目的是能提出更具科学和客观性的选择。其算法公式如下所示。
(1) 建立评价指标矩阵B
遇到多目标最优化问题时, 通常有m个评价目标B1, B2, …Bm, 每个目标有n评价指标X1, X2, X3…Xn
一般来说, 可以由专家对每个评价目标的评价指标进行评测, 评测结果即建立评价指标矩阵B。
(2) 熵权
熵值越大, 表示该项指标传输信息就越少, 不确定性越大;反之亦然。所以, 一般用熵权来确定某项指标在决策中的重要程度。
则评价指标矩阵B各项指标的信息熵是:
在计算出指标矩阵B各项指标的信息熵后, 可计算出所有指标的总熵是:
计算各项指标的权重:
(3) 权重矩阵
计算权重规格化值civij:
(4) 确定理想解和反理想解:
根据权重规格化值vij来确定理想解A+和反理想解A-:
其中, 属于收益指标集, 该项指标越大, 则对评价结果越有利;属于损耗性指标集, 该项指标越大, 则对评价结果越不利。
(5) 确定距离尺度
(6) 计算理想解的贴近度ci:
令, 可求得理想解的贴近度ci:
注意, ci值应0~1之间。当某个评价目标的ci=0时, 则表示该目标是评价方案中的最佳选择。
2.2 基于熵权与TOPSIS法结合的农资供应商评价实证
假定某农产品加工企业要在4个农资供应商 (O1、O2、O3、O4) 中选择1个最合适的, 为企业提供农资供应服务。
(1) 确立农资供应商选择的评价指标
一般来说, 选择合适的农业生产资料供应商, 主要考查供应商的五个基本条件, 即技术、质量、价格、交货及供应商系统等。为了保证结果的客观性, 本文选用数据采集方便、易于量化的指标, 对供应商进行选择。
本文对农资供应商指标体系构建如下图1所示, 其中产品合格率、准时交货率、技术水平等指标越大越优, 属于效益因素;产品价格、地理位置等指标越小越优, 属于费用因素。
(2) 熵权法确定各项指标的权重值
通过对O1、O2、O3、O4等4个农资供应商进行调查分析, 获得4个农资供应商的指标评价值, 如表1所示。
由表1可构建4个农资供应商评价指标矩阵B= (Bij) m*n, 即:
运用熵权计算公式计算标准化矩阵Dij, 即
根据信息熵的定义, 评价矩阵A中各指标的信息熵ej与总熵E0为:
由此可得权重向量:W= (0.0488, 0.1463, 0.3659, 0.1707, 0.2683)
(3) 运用TOPSIS法进行农资供应商评价
运用TOPSIS法算出指标加权规范决策矩阵X与理想解X+和负理想解X-, 即:
根据公式计算各农资供应商的TOPSIS评价值, 如表2所示。
(4) 确定最佳农资供应商
对O1、O2、O3、O4等4个农资供应商的评价值ci排序, 为O1>O4>O2>O3。最终确定O1为该农产品加工企业的最佳选择。
农产品供应链的主体众多, 所涉及的行业广、部门多。
3 结语
现代农业物流是一个非常复杂的系统, 所涉及的经营主体很多, 各主体在管理体制、经营模式等方面均存在较大差异, 导致农产品供应链运作存在多重风险。为了保障农产品供应链合理、有序地运作, 农产品供应链的上游环节农资供应商的选择也变得非常重要, 选择得当才能最大程度地整合各类资源、降低物流成本、提高物流效率。本文采用熵权与TOPSIS结合的评价模型对农资供应商进行选择, 具有一定的科学性和客观性。
摘要：为了保证农产品供应链有序、高效运作, 需要核心企业根据自身目标与价值取向选择最佳农资供应商为合作伙伴。本文采用熵权与TOSIS结合的评价模型, 从农资供应商评价指标创建入手, 运用熵权法计算各项评价指标的权重, 再采用TOPSIS算法对各农资供应商进行评价, 最终确定最佳农资供应商。
关键词：农资供应商选择,评价指标,熵权法,TOPSIS算法
参考文献
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[3]彭建仿, 范秀荣.试析农户在涉农供应链中的地位和作用[J].中国农业科技导报, 2005, (3) .
熵权TOPSIS 篇4
关键词：青岛港,物流能力,熵权TOPSIS,提升对策
1 引言
港口物流能力作为港口竞争力的核心要素, 对于港口功能的优化, 综合效率的提高具有重要意义, 对其进行客观合理地评价, 将有助于港口竞优战略的制定, 以及港口腹地经济的高效、可持续发展。
目前, 已有众多学者从不同角度对区域技术创新能力评价开展了广泛研究, 并取得了丰硕的成果, 评价体系的研究成为众多学者首先关注的焦点。王千思、周鹏飞、方波[1]首先分析了港口物流能力的构成要素, 并在此基础上建立了港口物流能力评价体系, 结合实际港口数据运用模糊综合评价法进行了分析与比较。梁钦[2]首先运用AHP法建立初级综合评价指标体系, 然后采用熵权筛选法, 计算各评价指标因素熵权筛选值, 筛选出最终港口物流功能综合评价指标体系因素; 再利用模糊综合评价方法, 得出各因素对港口物流的权重和不同港口最终评价分数。陈宇、温广璐[3], 为了避免主观权重赋值造成的信息不完整性, 提出了基于信息熵的模糊综合评价模型, 将信息熵的客观权重与主观的赋值权重相结合, 构建出更为全面的评价体系, 为港口物流能力的评价提供理论依据。上述模型为定性分析港口物流能力的要素提供了帮助, 但其中一些指标难以量化, 同时权重难以精确确定, 导致评价结果难以令人信服。郑淑蓉、程恭明[4]从港口基础设施条件等六个方面构建了解释结构模型 ( ISM) , 画出了港口物流能力影响因素的层次图, 并在此基础上提出了提高港口物流能力的相应对策。该模型无需考虑各个指标的权重, 但必须人为确定各个指标之间的关系, 故评价结果也不很精确。
与以往研究相比, 本文的研究特点主要体现在以下几个方面: 首先, 本文应用熵权优化的TOPSIS法, 通过求与最优解和最劣解的欧氏距离测度青岛港物流能力水平, 从根本上解决了现有AHP及模糊评价理论中权重难以确定导致评价结果精确度不高的弊端。其次, 通过青岛港与其它港口之间物流能力的总体和分项评价比较分析, 明确青岛港物流能力的优劣势, 对于青岛港构建现代物流系统的研究与实践, 以及在此基础上制定科学的政策提供参考。
2指标体系与评价模型构建
2.1评价指标的设定原则
1目的性原则。
指标体系构建的目的是为区域技术创新能力综合评价服务, 从而找出评价对象技术创新能力的不足, 加以改进。因此, 在指标设定过程当中要紧紧围绕这一目的, 选取恰当的指标。
2科学性原则。
衡量指标体系是否科学的标准是所选评价指标是否能够客观地反映和描述区域技术创新活动的全过程及活动规律, 要求选取的指标必须具有系统性, 各指标之间有一定的层次和逻辑关系。
3可操作性原则。
数据的可操作性是评价指标体系确定的基础和保障。在指标选取的过程当中, 除了满足上述的原则之外, 必须保证所选指标数据能够通过多渠道获取。对于那些定性指标和经验指标尽量少用, 保证数据的真实、可靠。
根据上述原则, 基于影响港口物流能力的要素分析, 本文从港口物流的规模能力、运营能力和支撑能力等三个方面选取了12 个指标, 构建了一套结构化、全面化、可靠性强的区域技术创新能力评价指标体系, 见表1 所示。
在多指标评价体系中, 各评价指标通常具有不同的量纲和数量级。直接代入计算, 往往会对评价结果产生较大影响。因此, 为了保证评价结果的准确性, 需要消除原始指标数据量纲的影响, 对其进行标准化处理。
本文采取如下方法实现原始数据的标准化:
得到标准化矩阵B
2. 2 熵权TOPSIS模型简介
TOPSIS法是通过检测评价对象与最优解、最劣解的距离来进行排序, 是一种逼近于理想解的排序法, 本文为了避免主观因素对指标权重的影响, 决定采用熵权法确定指标的权重。
1第j个指标的熵Hj定义为:
式中: fij= bij, K = 1 /1nm ( 假定当fij= 0 时, fijlnfij= 0) 。设指标的权重为wj,
规范化后的加权矩阵D = WB
其中, dij= wj* bij ( i = 1, 2…, m; j = 1, 2…, n) , wj为第j个指标的权重。
2确定正理想向量T+和负理想向量T-。
3计算各评价单元与正理想解和负理想解的距离。
4计算各评价单元的相对贴进度。
令相对贴进度为C, 则
按照值的大小进行排序, 值较大表明该评价单元更贴近正理想解, 即该评价单元更贴近最优水平。
3青岛港与我国其它港口物流能力的横向评价
3.1数据准备
数据来自中国统计年鉴 ( 2008 ~ 2012 年) 、各省市统计年鉴、各省市统计公报、中国城市统计年鉴、各港口年度报告等相关的统计年鉴或网站。但是个别城市的统计资料不健全, 且2009 年之后大部分城市的统计年鉴都发生了变化, 导致一些指标数据无法获得。
3. 2 横向评价
利用构建的港口物流指标评价体系和熵权TOPSIS模型, 对2007 ~ 2011 年我国主要港口物流能力进行总体和分项评价, 得出青岛港在7 个港口中的总体排名和分项排名。
3.3比较分析
3.1.1总体比较
从2007 ~ 2011 年总体评价结果来看, 青岛港物流能力在7 个我国主要港口中, 处于中等偏低水平, 与上海港、深圳港等物流能力较强港口差距较大。虽然青岛港对物流能力的重视程度不断提高, 投入力度也在不断加大, 但是物流能力的整体水平与其他港口相比, 提升速度较慢。从表1 可以看出上海港、深圳港排名一直比较靠前, 除了2009 年由于受金融危机爆发后的影响, 上海港和深圳港的运营能力骤然下降, 导致最终排名倒数, 从这也可以看出运营能力在整个物流活动过程中的重要性。说明青岛港运营能力和支撑能力这两方面的能力还有待加强, 整个物流活动过程的发展相对不平衡。
3. 3. 2 分项比较
为了找出总体排名的差异原因, 本文对港口物流能力排序结果进行分项分析。
1港口物流规模能力。从表3 可以看出, 2007 ~ 2011 年, 青岛港物流规模能力在7 个主要港口中排第4 位, 排名前三位的依次是上海港、深圳港、宁波港。5 年来, 青岛港一直在规模建设方面不断努力, 取得了一定成绩, 但整体物流规模能力仍然没有达到上海、深圳等国际大港的水平。青岛港与深圳港相比, 在货物吞吐量、外贸吞吐量上还占有优势, 主要差距体现在集装箱吞吐量上, 2011 年青岛港集装箱吞吐量为1302万标箱, 而深圳港为2257 万标箱。青岛港要想提升物流规模能力必须重点提升集装箱吞吐能力, 加强大型泊位建设。
2港口物流运营能力。从表3 可以看出, 青岛港物流运营能力排名存在一定的波动性, 2007 ~ 2009 年, 青岛港物流运营能力排名一直处在上升阶段, 由2007 年的第3 为上升到了2009 年的第1 位。2010 ~ 2011 年, 青岛港物流运营能力排名下滑, 2011 年排名下滑到了第5 位, 而天津港、厦门港以及宁波港的排名呈上升趋势。综合5 年反映港口物流运营能力的原始指标数据情况, 2007 ~ 2009 年, 青岛港货物吞吐量年增长率、集装箱吞吐量年增长率、外贸吞吐量年增长率都高于深圳港和上海港, 总体利润与上海港相比存在较大差距。青岛港目前经济增长速度缓慢, 集装箱吞吐量增长速度有待提高。
3港口物流支撑能力。从表3 来看, 青岛港物流支撑能力偏低, 2007 ~ 2011 年排名一直是第5 名, 落后于上海港、深圳港、宁波港、天津港。其中上海、天津属于直辖市, 深圳、宁波与青岛一样, 都属于副省级城市。综合5 年反映港口物流支撑能力的原始指标数据情况, 虽然青岛大学生人数最多, 但专利授权量与深圳、宁波相比差距很大, 2011 年青岛专利授权量为9149 项, 而深圳、宁波专利授权量分别为39363 项、37342项。充分说明青岛港所处腹地技术创新活动效率较低。
4 结论
本文利用熵权TOPSIS法对2007 ~ 2011 年我国七个主要港口物流能力进行横向比较, 可以得到更加客观、科学的评价结果。通过对评价结果的总体和分项比较分析, 可以明确青岛港在物流能力方面的优劣势, 为制定正确的港口物流能力提升对策提供参考。通过分析发现青岛港在七个港口中的总体排名处于中等偏下水平, 与上海、深圳等港口的差距较大, 尤其是港口物流的运营能力和支撑能力都有很大提升空间。
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熵权TOPSIS 篇5
一、出版企业核心竞争力评价指标体系
1.出版企业核心竞争力内涵
出版企业核心竞争力, 是出版企业在选题策划、市场营销、运营管理和学习创新等环节中所独有的满足读者和社会需求的能力。这种能力具有明显的竞争优势, 不易被对手模仿, 能够保证出版企业的持续发展。对一个出版企业来说, 选题是最终产品 (图书) 的基础和前提, 选题策划能力就是出版企业的研发能力, 其决定了出版企业发展的高度。市场营销是出版企业将图书产品推向读者和社会的中心手段, 是出版企业生产价值链的关键环节, 它决定了出版企业发展的规模。运营管理是出版企业有效整合资本、技术和人员等资源, 向社会提供产品和服务, 它决定了出版企业发展的质量。学习创新贯穿于出版企业的编辑校对、装帧设计、印刷制作、市场发行等所有环节, 其能力决定了出版企业发展的动力。选题策划能力、市场营销能力、运营管理能力和学习创新能力, 共同构成出版企业的核心竞争力。
2.出版企业核心竞争力评价指标体系构建
根据出版企业核心竞争力的构成因素以及评价指标体系构建的原则, 确定出版企业核心竞争力评价指标体系准则层包括选题策划能力、市场营销能力、运营管理能力和学习创新能力。其中, 选题策划能力通过策划编辑所占比例、单本图书平均毛利润率、图书重印率、省级以上奖励图书所占比例等指标反映;市场营销能力通过营销人员所占比例、销售回款率、销售毛利率、库存图书周转率等指标反映;运营管理能力通过出版物质量合格率、出版物造货码洋、出版业务利润率、资产报酬率等指标反映;学习创新能力通过高级职称人员所占比例、年人均教育培训经费、年人均企业文化建设经费、新媒体出版所占比例、版权贸易所占比例等指标反映。指标层各指标的解释说明见表1。
二、基于熵权TOPSIS的出版企业核心竞争力评价模型
根据出版企业核心竞争力评价指标的客观性以及评价的相对性, 选择熵权法确定评价指标的权重, 使用TOPSIS构建出版企业核心竞争力评价模型。熵权法是一种客观赋权方法, 它根据指标数据的大小确定指标的权重。TOPSIS (理想解法) 是一种有效的多指标评价方法, 其基本思想是通过构造多指标问题的理想解和负理想解, 并以靠近理想解和远离负理想解两个基准作为评价各对象的判断依据。
1.构建标准化评价矩阵
2.计算各指标的熵权
设ej为第j个评价指标的熵值, 则有:
于是各指标的熵权wj可由下式算得:
3.计算加权标准化矩阵
设Z为加权后的标准化评价矩阵, 则有:
4.确定评价问题的理想解和负理想解
理想解:
负理想解:
其中, J+={正向指标集合}, J-={逆向指标集合}。
5.计算到理想和负理想的距离
6.计算出版企业核心竞争力的相对贴近度
设出版企业I核心竞争力的相对贴近度为Ci, 则
式中, Ci越大表明出版企业i核心竞争力越强, Ci越小表明出版企业i核心竞争力越弱。
三、实证分析
1.样本选择与数据来源
本文选取江苏省7 家大学出版社作为评价对象, 实证分析其核心竞争力。这7 家大学出版社分别是:南京大学出版社 (NP) 、东南大学出版社 (SEP) 、南京师范大学出版社 (NNP) 、河海大学出版社 (HP) 、苏州大学出版社 (SP) 、中国矿业大学出版社 (CP) 、江苏大学出版社 (JP) 。笔者2015 年5 月通过问卷调查的方式, 向各出版社总编办、行政办搜集2013 年核心竞争力评价指标数据, 使用式 (1) 对原始数据进行处理, 通过式 (2) 、式 (3) 计算得到各指标的熵权, 如表2 所示。
2.结果分析
通过对表2 中各指标权重求和, 可以得到出版企业核心竞争力评价指标体系准则层的权重, 其中选题策划能力 (X1) 权重为0.237, 市场营销能力 (X2) 权重为0.142, 运营管理能力 (X3) 权重为0.160, 学习创新能力 (X4) 权重为0.462。可以看出, 学习创新是出版企业核心竞争力的灵魂, 其中企业文化涉及核心价值理念、发展目标以及制度体系, 对于出版企业核心竞争力至关重要;新媒体出版是出版企业转型之道, 是出版企业提升核心竞争力的新型动力源。
从表3 可以看出, 在江苏7 家大学出版社中, 核心竞争力最强的是东南大学出版社 (SEP) , 其次依次是南京大学出版社 (NP) 、苏州大学出版社 (SP) 、南京师范大学出版社 (NNP) 、中国矿业大学出版社 (CP) 、河海大学出版社 (HP) 、江苏大学出版社 (JP) 。从排名结果分析, 出版企业核心竞争力主要取决于图书出版品质 (获奖图书率) 、数字融合出版 (新媒体出版比例) 以及企业文化建设等, 而造货码洋、销售收入对出版企业核心竞争力的影响则不大。如南京大学出版社整体的经济规模要大于东南大学出版社, 但是东南大学核心竞争力稍强, 这是因为东南大学出版社“十二五”期间大力实施精品图书出版工程, 深度探索数字出版之路, 积极推进版权贸易, 各项工作都走在了江苏省乃至全国大学出版社的前列。
四、结束语
出版企业核心竞争力评价是出版企业核心竞争力研究的重要内容。本文从选题策划能力、市场营销能力、运营管理能力和学习创新能力4 个方面, 选取17 项指标, 构建出版企业核心竞争力评价指标体系, 运用江苏7 家大学出版社2013 年度数据进行实证分析。从熵权计算结果来看, 学习创新能力所占权重最大, 其次依次是选题策划能力、运营管理能力、市场营销能力。从TOPSIS评价模型的计算结果来看, 东南大学出版社核心竞争力最强, 其次依次是南京大学出版社、苏州大学出版社、南京师范大学出版社、中国矿业大学出版社、河海大学出版社、江苏大学出版社。
出版企业核心竞争力作为一个能力体系, 是具有动态发展的特点。基于熵权TOPSIS的出版企业核心竞争力评价模型, 不仅可以评价不同企业同一时间点的核心竞争力状况, 而且可以评价同一出版企业不同时间点核心竞争力的发展态势, 这对于追踪出版企业核心竞争力发展具有重要的意义, 是下一步研究的重点。
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熵权TOPSIS 篇6
“软实力”(soft power)的概念最早是1990年由美国哈佛大学教授小约瑟夫·奈在《美国定能领导世界吗》一书中提出的。约瑟夫·奈指出,一个国家的综合国力既包括由经济、科技、军事等表现出来的“硬实力”,也包括以文化和意识形态吸引力体现出来的“软实力”[1]。在软实力的多种组成要素中,文化软实力是极为重要的一个部分。在当今社会,文化已成为一个民族凝聚力和创造力的重要源泉,是一个国家综合国力的重要评价指标之一。目前我国经济实力突飞猛进,但我国的文化软实力却亟待提高,因此提高国家文化软实力已被写入党的“十七大”报告,并作为我国文化建设的一个战略重点。
1 文化软实力综合评价指标体系的构建
第一,我国历史悠久,而文化软实力的建设与中国传统文化的关系极为密切,必须以文化传统作为根基,文化传统主要体现在物质文化遗产与非物质文化遗产。第二,文化软实力离不开文化教育,教育是一种人力资本,只有全面提高文化教育水平,提高文化行业工作者的教育水平,我国的文化软实力才能提高。文化教育水平主要反映在人口素质、文化产业人力资本、文化创新三个方面。第三,文化软实力的建立需要文化传播即通过各种媒介宣传积极的文化,如何更好的引导人民培养正确的价值观、人生观,树立正确的道德观是文化传播的重要责任[2]。文化传播主要通过公共文化服务和文化传媒进行实施。第四,文化营销也是一个国家文化软实力的重要组成部分,我国拥有丰富的文化历史、文化底蕴,如何更好的营销我们的文化,让全世界认识中国了解中国文化,这也属于文化软实力的范畴[3]。文化营销通过市场经营收益和文化管理来反映。第五,文化发展指的是政府的一些政策支持以及人们对于文化消费的需求,由文化消费需求、文化产业总产出、政府支持力度和文化吸引力构成[4,5]。具体的文化软实力综合评价指标体系及计算方法详见表1。
2 基于熵权TOPSIS法的实证分析
根据以上分析,在《中国文化文物统计年鉴2010》和《中国统计年鉴2010》上选取相关的统计数据,运用EXCEL和SPSS19.0建立我国各省市的文化软实力综合评价指标体系。由于数据的可得性,本体系中指标文物事业经营收入、群众文化经营收入、国家(省)自然或社科奖励、文化艺术输出总量暂时未算入计算范围。
首先对数据无量纲化处理,得到矩阵:
再将数据转换为比重形式,得
再对数据求熵进而确定各指标的权重(满足
再利用公式:Fij=rij*Wj得到TOPSIS法的无量纲化矩阵:
对该矩阵寻找最优解和最劣解,并且分别计算文化传统、文化教育、文化传播、文化营销、文化发展以及综合得分这六项的相近度,图1展示了五项一级指标下各省市得分的雷达图,表3列出了各省综合得分的数据。
由图1可以看出:在文化传统方面,山东、浙江、河北排在前3名;在文化教育方面,广东、江苏、浙江
排在前3名;广东省、江苏省、四川省在文化传播领域排在前3名;浙江省、江苏省、广东省在文化营销方面排在前3名;在文化发展方面,广东、浙江、上海名列前茅。
由表3可以看出,广东省、浙江省、江苏省的文化软实力在31个省市中排在前3名。从区域角度分析,前十名中有7个城市是东部城市,2个中部城市,1个西部城市,说明我国软实力呈现东强西弱的态势。
3 我国各地区文化软实力的聚类分析
依据前文分析得到的各一级指标的TOPSIS得分进行各省的聚类分析,研究在各一级指标下哪些省市分值较高。利用SPSS19.0软件进行聚类分析,得到图2。由图2可以看出,将31个省市分为5类比较合适,具体分类结果如表4
表5描述了各类地区在五个一级指标上的平均得分。
从表5可以看出,广东、浙江、山东这三个省在各指标的得分都明显高于其他省市,属于我国文化软实力较强的省份;第二类地区北京、上海、江苏在文化教育方面高于第三第四第五类地区,但在文化传统方面还需提高;以湖北、河南、湖南、四川、陕西为代表的第三类地区在文化传统、文化传播指标上分值较高,但需要加强文化发展指标的竞争力;第四类地区和第五类地区属于我国文化软实力较弱的地区,其中第四类地区在文化传统、文化传播、文化营销指标上要优于第五类地区,第四类地区和第五类地区主要集中在我国的西部省市,表明我国文化软实力东西差异性较大。
4 分析结果与政策性建议
4.1 我国文化软实力建设的主要问题
1)区域文化软实力差异显著。
根据以上的分析可以看出,目前我国在文化软实力发展上呈现出东地区>中部地区>西部地区的现象。这与文化资源的分布有关系,西部地区的物质文化遗产数量、文物藏品数量、非物质文化遗产数量上都要少于东部地区和中部地区,以西部地区的四川市为例,四川共有文化遗产107个,文物藏品89件,而东部地区的浙江省仅在非物质文化遗产数量上就达到了271个,由此可见西部地区在文化软实力的发展上资源不足。再有正如前文所述,文化软实力与经济硬实力是相辅相成的,西部地区受到经济因素的影响因而在文化产业总产值和增加值上低于东部地区。
2)城乡文化软实力差异明显。
我国城乡文化软实力之间的差异也是我国文化软实力存在的主要问题之一。以文化消费需求指标为例,北京市城镇居民家庭年平均文娱消费支出为2 654.98元,而农村居民家庭年平均文娱消费支出仅为960.41元,相差近3倍。造成这种差异的主要原因有收入上的差距和在文化固定资产投资文娱设施上的差距。目前农村居民主要通过电视以及广播这两种媒介获取新闻以及知识,而在图书报纸等媒介上则不足,我国在农村建立的文化站以及图书馆资源十分匮乏。
3)对传统文化的重视程度不足。
中华民族五千年的历史源远流长,五千年的文明博大精深,但是随着市场经济的发展,西方文化与我国文化一方面很好的融合了,但另一方面某些西方文化业对我国传统文化形成了冲击甚至是负面影响。国人对于传统文化的忽视越来越严重,以国粹京剧为例,目前我国的戏曲剧团中京剧戏团个数寥寥无几,以广东省为例,221个戏曲剧团中竟没有一个京剧剧团,全国2 333个戏曲剧团中京剧剧团仅有109个。
4.2 政策性建议
1)文化软实力的构建需要创新公共文化服务方式和管理体制。政府应当加大文化创新的投入,随着十七届六中全会强调要加快文化建设,这就为各省市尤其是西部地区的文化产业发展提供了契机,西部地区应当适当加大文化产业的扶持力度,找到各自地区的文化发展方向与特色。
2)加快文化产业的发展以提高文化软实力。坚持以经济建设为中心,在我国经济持续又好又快发展的前提下,加快文化产业的发展以提高文化软实力。文化软实力的提高需要以经济建设为基础,因为文化软实力的提高需要更多资金的投入,比如农村文娱设施的建设、固定资产的投资都需要一定的资金支持。
3)加大我国传统文化的宣传力度,引导人民培养正确的价值观人生观道德观。传统文化是一个国家文化的灵魂,是一个国家文化发展的支柱。政府应当加大对物质文化遗产、文物藏品、非物质文化遗产的保护力度,同时实施相应的政策来引导人民了解传统文化。
摘要：党的“十七大”报告提出要“提高国家文化软实力”,十七届六中全会也指出要加快文化体制改革。由此可见,文化软实力的发展将是我党今后一个时期的工作重点。本文通过熵值法与TOPSIS法建立了我国文化软实力的多指标综合评价体系,选取了文化传统、文化教育、文化传播、文化营销、文化发展5个一级指标,并下设了13个二级指标、30个评价指标。由最后的TOPSIS得分表中数据分析可知,广东省、浙江省、山东省、江苏省的文化软实力在我国31个省市中名列前茅。
关键词：文化软实力,熵值法TOPSIS法,聚类分析,多指标评价体系
参考文献
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熵权TOPSIS 篇7
1 导流方案指标的确定
在导流方案的优选决策中, 比较公认的指标有:施工费用、施工工期、导流风险率、施工难易程度等4个指标[1], 但其中主要考虑的对象是导流工程等临时工程。本文为更好地将施工导流方案与主体工程施工的关系体现出来, 以利于施工导流方案的决策, 分别将工程费用 (其包含了建筑工程费用和临时工程费用) 与主体工程施工工期作为费用和工期指标。对于施工难易程度指标, 在考虑到主体工程施工后, 该指标可以从施工强度、施工布置等方面有一定程度的体现, 故不予单独考虑;根据方案评价目的, 对于导流风险率, 暂不做考虑。
1.1 工程费用指标
工程费用由临时工程费用与建筑工程费用组成, 则有:
式中:C为建筑工程费用;C1为临时工程费用;C2为主体工程费用。
式中:Cd为临时工程费用;Cj为导流工程费用;Cl为施工临时设施与临时建筑费用;Cz为施工临时占地费用。
1.2 施工工期指标
导流方案的选择与施工分期、施工进度密切相关。本文提出把填筑分期作为一个约束条件, 通过坝体填筑施工模拟得到主体工程施工工期值, 使得主体工程的工期可以作为导流方案的一个评价指标。
2 方案优选系统的建立
2.1 系统分析
本系统实质是以最优方案为目标层, 以主体工期与工程费用为指标层, 以4个备选方案为方案层的递阶层次结构。如图1所示。
2.2 数学模型研究
2.2.1 TOPSIS决策模型
TOPSIS是一种逼近于理想解的排序法, 其基本原理是将评价方案与理想解与负理想解的欧式距离进行排序, 然后计算各评价方案与最优值的相对贴近度[2]。贴近度最接近于1的为最优方案[3]。其建模的基本步骤为:
(1) 本文预设导流方案共为4个, 指标为2个, 则决策矩阵R′为:
(2) 方案指标的归一化:
式中:bij为规范化后的指标值。
(3) 构建加权规范决策矩阵A。
用已经过归一化处理的矩阵B构建加权规范决策矩阵A。并求解出各方案的正理想解向量X+与负理想解向量X-。
对于各指标, 理想解:x+=maxaij, j∈T;负理想解:x+=minaij, j∈T。
T为越小越优型指标的下标集合。其中i∈[1, m]。
(4) 计算各方案与理想解、负理想解之间的欧氏距离Di+、Di+ (i=1, 2, 3, 4) 。
式中:i=1, 2, …, n。
(5) 求解各方案与正理想方案的相对贴近度Ci (i=1, 2, 3, 4) 。
(6) 根据C值选择最佳方案。根据各方案的C值进行排序, 确定C值最大的为最佳方案。
2.2.2 各指标权重的求解
本文充分考虑指标权重的主观性和客观性, 利用熵权法具有的客观性和较强的适应性, 把熵权法与层次分析法 (AHP) 相结合, 以此作为评价指标的权重。具体求解方法如下。
2.2.2.1 熵权法
熵权法求解权重的基本步骤为[4]:
(1) 对已构建的方案决策矩阵进行标准化。不同的评价指标因属性不同, 不具有可比性。为消除由此带来的误差, 需要对决策矩阵进行规范化处理。
对于越小越优型指标:
式中:r′jmax为m个方案中第j个指标的最大值;r′jmin为m个方案中第j个指标的最小值。
对于越大越优型指标:
对决策矩阵R′标准化后得到R。
(2) 求解各评价指标的熵H。
式中:wj′为方案第j个指标的熵权。
通过计算, 可得方案各指标的熵权向量为W′= (w1′, w2′, …, wn′) 。
2.2.2.2 AHP法
AHP是一种常用于多目标决策的模糊综合评价方法[5], 其基本思路是:将决策者对方案n个指标的整体判断转化为对这n个指标的两两比较, 然后再转化为对n个指标的整体评判及各指标权重的确定。
2.2.2.3 指标权重的结合求解
把由层次分析法求解所得的指标权重wj0与熵权wj结合得到新的权重以此作为评价指标的权重[6]。其结合方式为:
2.3 系统模拟流程
方案优选系统的模拟流程[7]如图2所示。
2.4 系统开发工具及界面设计
2.4.1 系统开发工具
本系统以EXCEL VBA作为开发语言。VBA具有类似Basic的大小写不敏感的语法、可视化设计的能力、带有集成的调试程序开发环境、编辑后继续运行、多种优秀的后续控件等突出的优点[8]。同时EXCEL VBA具有与其他语言和程序的接口, 如Microsoft Office等常用软件[9]。
2.4.2 系统界面设计
用户界面设计的3 个基本原则:置界面于用户的控制之下, 减少用户的记忆负担, 保持界面的一致性[10]。
3 导流方案优选系统的工程应用
3.1 工程导流方案概况
在HG水库枢纽工程施工导流设计中, 初步拟定以下4种方案进行比较。如表1所示。
m
3.2 系统的工程应用
经计算, 得到各方案的建筑工程费用和主体工期等成果如表2所示。
在得到各方案成果后, 利用该方案优选系统进行方案的评选, 并确定出最优方案。如图3所示, 方案一至方案四的贴近度分别为:0.430、0.384、0.414、0.391。
按贴近度对方案的从优到差进行排序:方案1> 方案3>方案4>方案2, 故最优方案为方案1, 其导流洞断面尺寸为2.5m×2.7m (底宽×直墙高) , 机械配置为3台13~14T振动碾+15台15 T自卸汽车, 工程费用为6 012.80 万元, 工期为277d。
3.3 各方案成果比较分析
以方案1为基准, 各方案成果分析比较如下:
(1) 与方案1相比:方案2工期少1d, 方案3、方案4工期分别多49d和48d。究其原因:方案1和方案2的机械数量多于后两者, 则填筑生产率就必然较大, 工期提前就是合乎常理的。另外各方案中机械数量的配置取满足一期填筑高程要求的最小值, 而一期填筑高程主要由导流隧洞的断面尺寸决定。由此可得出结论, 方案的工期与导流隧洞洞径及机械数量配置相关, 导流隧洞断面越小则需要的机械数量越多, 同时工期越小, 反之亦然。
(2) 与方案1相比:方案2总费用多48.0万元;方案3总费用节省240.0万元;方案4总费用少208.1万元。从临时费用方面分析:前两者比后两者少约45万元。其原因在于前两个方案的导流工程量均小于后两者。从主体工程费用方面分析:其中最高费用方案2比最低费用方案3高288.0万元。根据施工费用组成分析可知, 施工项目单价是与施工机械的型号和配置是密切相关的, 配置数量越少则单价越低, 在工程量较大的情况下出现以上的费用差值是符合实际经验的。
4 结语
本文运用基于熵权的导流方案TOPSIS决策方法, 利用EXCEL VB开发平台建立了导流方案优选系统。该系统可对4个备选方案进行分析评选, 根据各方案的贴近度确定最优方案并将该方案的相关参数输出。最后, 运用工程实例证明了该系统为土石坝施工导流方案的优选决策提供了一个快速有效的分析工具。
摘要：在已有的研究基础上, 把熵权的概念引入施工导流方案决策的指标权重计算中, 然后将其与层次分析法相结合构建了的TOPSIS评价模型, 并利用EXCEL VB语言开发了相应的导流优选系统。最后利用实际工程对该系统的合理性和有效性进行了验证。
关键词：熵权法,TOPSIS决策模型,EXCEL VB,导流方案优选系统
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