基于ENTROPY-TOPSIS算法的电路实验课程综合成绩评定方法

针对高校实践教学成绩评定环节中存在的不足,该文将基于修正ENTROPY-TOPSIS算法应用到实验课程成绩评定当中,并推导了具体算法原理。同时将该算法与常用权值算法层次分析法以及CRITIC算法在电路实践成绩客观赋权过程中进行了横向对比。结果显示该方法可以为多源异构数据的科学赋权提供理论依据,有效消除因主观因素带来的不合理性,使教师在实验成绩的评定上更加趋向于客观化、科学化。

基于改进TOPSIS算法的电力通信网络路由优化

为了解决通信网络业务分布不均带来的电网运行风险问题,针对通信网络路由优化提出了基于相对熵的TOPSIS改进算法.应用该算法对建立的通信网络业务风险度和网络风险度评估模型进行业务重要度计算,并利用实际网络拓扑模型对算法有效性进行验证.结果表明,在针对单个业务或者整体网络时,TOPSIS改进算法较负载均衡算法和风险平衡算法能更有效地减少路径分配时的风险值,降低业务风险度.所提的TOPSIS改进算法有效改善了网络均衡度,进而解决了因业务集中带来的网络中断风险问题.

基于AHP和TOPSIS算法的敏捷供应链合作伙伴选择决策方法

在分析敏捷供应链合作伙伴选择的特点的基础上 。

基于TOPSIS算法的多VSG单元协同控制策略

基于电力电子变流器的非同步机电源采用虚拟同步发电机(VSG)控制技术可以实现其对电网的友好支撑,但各VSG单元共同运行时存在虚拟惯量分配及协同支撑电网问题。为更好地实现多VSG单元在提供惯性支撑时的协同配合,提出一种基于逼近于理想值排序方法(TOPSIS)的多VSG单元协同控制策略。首先,通过系统中各储能端的剩余容量和系统频率变化率,对含多VSG单元的系统总惯量大小进行调整;其次,综合考虑各VSG单元的储能荷电状态、换流器容量、储能充放电功率限制等指标差异,结合TOPSIS算法对各VSG单元的虚拟惯量进行合理分配和实时调整,以维持各VSG单元的安全运行,同时减小系统频率波动;进一步建立了含多VSG单元的六端系统小信号模型,对协同控制中的主要参数进行了稳定性分析;最后,通过搭建硬件在环实验平台对所提协同控制策略的有效性进行了验证,结果表明所提方法可以较好地实现多VSG单元的协同运行。

TOPSIS算法在物料分类中的应用研究

在分析传统物料ABC分类存在的缺陷的基础上,介绍了逼近理想解的排序法——TOPSIS算法。建立了基于多模糊决策因素的物料分类参考评价指标体系。提出了基于模糊决策理论和TOPSIS的物料分类解决方案,最后以一仿真实例介绍了算法的应用。

群体多准则决策分析的TOPSIS算法

针对群体多准则决策问题，给出了一种新的分析方法—ＴＯＰＳＩＳ算法，这是将单人多准则决策的ＴＯＰＳＩＳ算法推广到多人多准则决策的情形．最后以实例说明该方法的应用．

顾客满意度的TOPSIS算法研究

当今“顾客满意”已经成为现代市场营销的核心。“顾客满意”的理论和实践的发展必然对其提出数量化的处理目标。在建立测评指标体系的基础上,将TOPSIS算法应用于顾客满意度测评体系中,为顾客满意度测评提供一种新的思路和方法。

改进的TOPSIS算法在房地产预警体系中的应用

针对TOPSIS算法本身的缺陷,对其进行了两方面的改进.首先,采用序关系分析法来计算房地产预警指标主观权重,以此弥补了由于客观权重造成的房地产预警指标重要性主次颠倒而导致指标权重重要性偏差过大的问题.其次,采用向量投影法来避免传统TOPSIS算法在方案评选过程中存在距离理想解近的方案与负理想解也近的问题.最后,应用改进的算法对房地产市场进行预警研究,取得了合理的结果.

基于TOPSIS算法对火灾报警器系统的综合评价

针对火灾报警系统各类型部件以及各大队辖区的综合管理水平进行研究。首先,运用SPSS软件对数据进行平方和归一化,建立TOPSIS理想模型,通过EXCEL和WPS对数据进行可视化处理。其次,通过计算火灾报警系统的可靠性、故障率、火灾发生率,评价各部件类型,帮助政府选取更加可靠的火灾探测器类型。研究得出:光束感烟火灾探测器、智能光电火灾探测器、智能感温火灾探测器相比于其他火灾探测器探测效果较好。

TOPSIS算法在电子商务税务稽查选案中应用

随着电子商务的迅速发展,电子商务税收已经成为国内外关注的重点,由于电子商务的无纸化操作使税务稽查失去了最直接的纸质凭据,无法追踪,因而稽查选案成为税收稽查的关健,文章根据电子商务交易的特点和税收的特征,提出了利用TOPSIS算法进行稽查选案的方法,并给出了应用实例。

TOPSIS算法在高校贫困生认定中的应用

合理认定贫困生是做好高校贫困资助工作的首要环节,目前定性方式的认定存在主观臆断性。通过建立贫困生认定指标体系,采用TOPSIS算法对贫困学生认定进行实证研究,得出的定量结果使高校贫困生级别认定更公平、科学,为决策者提供的依据更可靠。

基于TOPSIS算法的群体决策研究

TOPSIS算法是一种常用的有限方案多属性决策分析法,这种方法以靠近理想解和远离负理想解的程度作为评价指标。因TOPSIS算法对对象的评价既全面又客观,所以在多属性决策中得到广泛的应用。将TOPSIS算法应用到群体决策中,可综合各方案的特点、各决策者的偏好以及重要程度得到令群体相对满意的决策。

TOPSIS算法在高职院校院系办学质量评价中的应用

本文根据TOPSIS算法的原理及步骤给出了高职院校院系办学质量评价的方法.

基于AHP与TOPSIS算法的网络课程优选研究

按同属性原则对教育部发布的《网络课程评价规范》指标进行调整,提出一种基于AHP和TOPSIS相结合的网络教学优选方法。应用AHP法确定评价指标权重,TOPSIS法进行评价指标值的规范化和排序计算,并对3种网络课程进行了实证性研究。

基于改进距离的区间直觉模糊TOPSIS算法在库存管理中的应用

随着经济的发展,企业间的竞争越来越激烈,一些制造型企业将生产外包给第三方企业,以便于全力提升其核心竞争力。即使将生产外包,库存管理仍然是企业管理的重要组成部分,如何在代工厂之间进行科学有效的库存调配成为了很多企业关注的重点之一。为此,文章从成本、时间、需求特性以及代工厂的信誉度等方面构建指标体系,并且将基于改进距离的区间直觉模糊集的TOPSIS算法应用于库存管理绩效评估中,节约了库存成本,提高了工作效率,使企业资源得到了充分利用。

基于三角模糊TOPSIS算法的制造资源优化选择

网络环境中对制造资源信息的描述往往是不确定的和模糊的。采用最小值区间、最可能值和最大值区间表示的三角模糊数对制造资源信息进行统一描述,探讨了三角模糊数的运算法则、制造资源信息到三角模糊数的转化以及任务需求已知时制造资源信息的修正,引入了目前在决策支持过程中比较流行的TOPSIS算法,研究了基于三角模糊区间的TOPSIS算法以及应用该算法进行制造资源优化选择的一般流程。最后通过实例与已有算法进行比较,验证了该算法的有效性。

基于熵权TOPSIS算法的上市公司内部控制质量测度

近年来,中国资本市场上违规失信事件频发,上市公司内部控制质量问题成为人们关注的焦点。文章以内部控制实现的五大目标为出发点,构建了二级层次的内部控制质量评价指标体系,结合信息论和决策科学的熵权TOPSIS算法,对2012年沪深A股主板上市公司的内部控制质量进行了测度。实证结果表明,在上市公司内部控制质量方面,上交所的整体水平略高于深交所,且垄断性行业的整体水平较低。

基于TOPSIS算法的深圳市城建档案馆综合能力分析

自2015年以来关于城建档案馆的研究在持续增加,但是运用数学方法进行相关探究的论文甚少。选取TOPSIS算法为切入点,对深圳市城建档案馆的利用(文献查询利用、文件网络利用、政府公开信息查询利用)、接收(城建档案接收、文件文书接收、政府公开信息接收)和档案培训三个维度进行归一化处理,且对年度指标值与最优值的接近程度及排序进行相关计算,最后对结果原因进行分析并提出展望。

基于改进TOPSIS算法的鄂尔多斯市水资源承载力综合评价

为了对鄂尔多斯市水资源承载力进行综合评价研究,实现水资源高效利用与经济发展相协调,采用鄂尔多斯市2008—2018年的资料,从水资源、社会经济、生态环境、政策管理4个方面构建水资源承载力评价指标体系;采用G1序列法与熵权法组合赋权确定评价指标权重,利用改进的TOPSIS算法对鄂尔多斯市水资源承载力进行综合评价,并利用障碍度模型诊断影响鄂尔多斯市水资源承载力的障碍因子。分析表明:2008—2018年鄂尔多斯市水资源承载力等级大多处于Ⅲ级,属于临界超载状态,2012年和2016年水资源承载力等级上升为Ⅱ级,属于弱可承载水平;产水模数、人均水资源量、水资源开发利用程度、万元GDP用水量、生态用水率、水利及公共管理投资占比6个指标是影响鄂尔多斯市水资源承载力提升的主要障碍因子。水资源子系统目前是制约鄂尔多斯市水资源承载力提升的首要子系统,在区域水资源量明显减少的年份,水资源压力形势依然严峻。

基于TOPSIS算法的双边多议题智能协商

由于协商信息的不完备性以及为了协商双方的联合效用最大,提出了一种基于TOPSIS算法的双边多议题智能协商模型。在协商过程中依据一定的规则进行妥协让步。在保证自身效用的前提下,利用TOPSIS算法搜索出最优的提议发送给对方,从而最大化双方效用。通过算例模拟了该方法并比较了在完备信息与不完备信息两种情形下联合效用的差距,据此验证本方法的有效性。