区间型多属性决策的夹角度量法

针对决策矩阵元素为区间数的不确定多属性决策问题,给出了一种新的决策方法。通过定义区间型正、负理想点以及各方案与理想点的夹角,再利用夹角定义各方案与区间理想点的相对贴近度,从而给出了各方案的排序结果。该方法无需对区间数进行排序和比较,计算简单,易于计算机上实现,应用实例表明了方法的有效性和实用性。

TOPSIS夹角度量排序法的有效性探究

对夹角度量排序法和TOPSIS法进行了对比研究,通过实例说明了应用夹角度量排序法进行决策时可能出现错误的结果,用直观图从理论上深入剖析了该法在特定条件下产生错误结果的原因。

基于夹角度量法的电网规划方案技术经济评估

提出基于夹角度量法的电网规划方案评估法,即利用电网规划决策矩阵的第i行与理想解x*和负理想解x-的夹角iθ*和iθ-定义一种新的与广义理想解的贴近度,并根据贴近度大小对待评估的电网规划方案进行优劣排序。给出了利用该方法进行电网规划决策的基本步骤,并通过实例分析来验证该方法的可行性。实例分析结果表明,夹角度量法简化了电网规划方案的综合评估问题,能够从技术、经济上快速评估电网规划方案的优劣。

对多属性决策问题中夹角度量法的质疑

夹角度量法是近年来提出的一种基于TOPSIS的新多属性决策问题的算法.该方法通过定义夹角贴近度来比较方案的优劣.但是通过分析夹角度量法的证明过程,发现其理论推导存在明显的不足,证明了其理论的错误,并通过算例证明了其结论的错误.

联合采用客观赋权和夹角度量法的电力系统关键线路辨识

准确识别电力系统中的关键线路并对其进行优先加固,对于减小大停电事故发生概率进而提高系统运行的安全性与可靠性具有重要意义。在此背景下,针对复杂的区域电力网络,基于其拓扑结构和运行特性,提出了辨识关键线路的5个指标,包括网络凝聚度变化率、网络生成树变化率、线路连接重要度、网络传输效能变化率和线路加权潮流介数。这些评价指标较为全面地考虑各种相关因素对关键线路辨识结果的影响,克服了单一评价指标的局限性。接着,采用CRITIC(criteria importance through intercriteria correlation)法来确定指标的客观权重,并利用熵权和肯德尔相关系数分别衡量指标内部的对比强度和指标之间的冲突性。然后,提出了采用夹角度量法的线路综合评价方法,以筛选出电力系统中的关键线路。最后,采用广东某区域电力系统验证了所提关键线路辨识方法的有效性。

基于投影法和夹角度量法的改进TOPSIS

针对多属性决策评价问题,为了克服传统理想解法欧式距离的缺陷,提出一种基于投影法和夹角度量法的改进TOPSIS方法.该方法以理想解法为基础模型,由灰色关联度法确定各评价指标的权重,然后通过投影法和夹角度量法计算各待评价方案到理想解和虚拟最劣解的正负投影距离和正负夹角,最后将两者的评价值进行有机结合,构造一种新的相对贴近度——投影夹角系数来实现对各待评价方案的综合评价.该方法综合了灰色关联度法、投影法、夹角度量法三种方法的优势,构造了一种更全面的综合评价方法,最后文章将该方法与TOPSIS法、夹角度量法、正交投影法进行了分析对比,通过实例证明了该方法的可行性与有效性.

基于熵权多属性决策的温室番茄综合生产效果评价方法比较研究

为探究不同深埋秸秆量和灌水下限对温室番茄综合生产效果的影响,对温室番茄进行了小区试验。选取反映温室番茄综合生产效果的5个相关指标,利用TOPSIS法、夹角度量法、对称交互熵排序法进行综合生产效果评价,并对结果进行对比分析。结果表明:3种评价方法均得到当秸秆量为4.5×10^4kg·hm^-2、灌水下限为田间持水量的80%时(T9)温室番茄综合生产效果最佳,无秸秆、灌水下限为田间持水量的70%时(T16)温室番茄综合生产效果最差。3种评价方法得到的贴近度中,排在第2位的均不相同:TOPSIS法贴近度排在第2位的是T7(秸秆量为3.0×10^4kg·hm^-2、灌水下限为田间持水量的60%)处理,夹角度量法排名第2的是T2(秸秆量为1.5×10^4kg·hm^-2、灌水下限为田间持水量的50%)处理,而对称交互熵排名第2的为T14(无秸秆量、灌水下限为田间持水量的50%)处理。评价过程中TOPSIS法和夹角度量法帖近度都会出现数值相同无法排序的问题,但对称交互熵排序法得到的帖近度差异明显。说明当只选取最优、最劣方案时,3种评价方法都适用,秸秆量最多、灌水下限最高时为最优管理模式;无秸秆、灌水下限较低时为最差管理模式。对称交互熵排序法克服了TOPSIS、夹角度量评价方法的不足,可以对多种方案进行比较全面的综合评价,为合理的深埋秸秆量和土壤水分管理提供科学依据,是对温室番茄综合生产效果评价的最佳方法。

基于相对熵的多属性决策排序方法

针对逼近理想解排序法(TOPSIS)的不足,从相对熵的概念出发,提出了求解多属性决策问题的新思路.利用被评价方案与理想方案和负理想方案的相对熵,定义了一种新的与理想方案的贴近度.据此给出一种新的排序方法—–相对熵排序法,并将此法与TOPSIS方法、夹角度量法和投影法进行对比.结果表明,在传统的TOPSIS方法、夹角度量法和投影算法排序都失效的情况下,相对熵排序法能够准确地给出方案的排序.