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基于TOPSIS方法改进的多属性决策模型:最小化偏好反转

来源期刊:控制与决策2021年第1期

论文作者:王宗润 汤小芸

关键词:多属性决策;偏好反转;TOPSIS;相似距离;SAW;VIKOR;

摘    要:针对多属性决策方法 (MCDM)中出现的偏好反转问题,提出一种基于TOPSIS方法改进的MCDM模型.该模型用MAX法代替矢量法对数据进行标准化处理,并根据备选方案的相似距离衡量每个选项的优劣性.这种基于距离计算的综合属性评价方法不仅计算简单,而且可以较好地测度选项间的差异,增强决策结果的准确性.同时,将该模型计算的结果与SAW、AHP、TOPSIS、VIKOR方法进行对比分析,发现只存在原选项时,所提出的模型与SAW、AHP方法的排序结果一致,而当添加或删除某个选项时, SAW、AHP、TOPSIS、VIKOR方法均会产生不同程度的偏好反转现象,而所提出的基于TOPSIS改进的模型可以保持选项的相对顺序不变,表明所提出的模型是有效的,且在避免偏好反转问题时较SAW、AHP、TOPSIS、VIKOR方法具有一定的优越性和可靠性.

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基于TOPSIS方法改进的多属性决策模型:最小化偏好反转

王宗润,汤小芸

中南大学商学院

摘 要:针对多属性决策方法 (MCDM)中出现的偏好反转问题,提出一种基于TOPSIS方法改进的MCDM模型.该模型用MAX法代替矢量法对数据进行标准化处理,并根据备选方案的相似距离衡量每个选项的优劣性.这种基于距离计算的综合属性评价方法不仅计算简单,而且可以较好地测度选项间的差异,增强决策结果的准确性.同时,将该模型计算的结果与SAW、AHP、TOPSIS、VIKOR方法进行对比分析,发现只存在原选项时,所提出的模型与SAW、AHP方法的排序结果一致,而当添加或删除某个选项时, SAW、AHP、TOPSIS、VIKOR方法均会产生不同程度的偏好反转现象,而所提出的基于TOPSIS改进的模型可以保持选项的相对顺序不变,表明所提出的模型是有效的,且在避免偏好反转问题时较SAW、AHP、TOPSIS、VIKOR方法具有一定的优越性和可靠性.

关键词:多属性决策;偏好反转;TOPSIS;相似距离;SAW;VIKOR;

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