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文档简介

excel熵值法计算权重熵值法(entropymethod)是一种常用的多准则决策分析方法,旨在通过计算各指标的权重来实现综合评价和排序。熵值法基于熵(entropy)的概念,熵是信息论中的一个概念,用来描述一个系统的混乱程度。在决策分析中,熵被用来描述指标值的分布情况,分布越均匀(即熵越大),指标权重就越小;分布越不均匀(即熵越小),指标权重就越大。

熵值法的计算过程可以分为以下几步:

1.首先,确定待评价的指标集合,并收集每个指标在各个决策方案下的数据。

2.将指标数据标准化,使其在0到1之间。如果指标是利益型指标(即指标值越大越好),可以使用公式:

$$

x'_{ij}=\frac{x_{ij}}{\sum_{i=1}^{n}x_{ij}}

$$

如果指标是成本型指标(即指标值越小越好),可以使用公式:

$$

x'_{ij}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_{ij}}{x_{ij}}

$$

其中,$x_{ij}$是第i个指标在第j个方案下的原始数据,$x'_{ij}$是标准化后的数据。

3.计算指标的权重。对于每个指标,首先计算其熵值:

$$

E_j=-\sum_{i=1}^{n}x'_{ij}\log(x'_{ij})

$$

其中,$n$是决策方案的个数,$x'_{ij}$是第i个指标在第j个方案下的标准化数据,$E_j$是第j个指标的熵值。

4.计算指标的信息熵与权重:

$$

w_j=\frac{1-E_j}{\sum_{j=1}^{m}(1-E_j)}

$$

其中,$m$是指标的个数,$E_j$是第j个指标的熵值,$w_j$是第j个指标的权重。

5.最后,对于每个方案,计算其综合得分:

$$

S_i=\sum_{j=1}^{m}w_j\cdotx'_{ij}

$$

其中,$w_j$是第j个指标的权重,$x'_{ij}$是第i个方案下的第j个指标的标准化数据,$S_i$是第i个方案的综合得分。

以上就是熵值法的基本计算过程。该方法有以下优点:能够考虑指标的相互关系,不受指标单位和量纲的影响;能够充分利用各指标的信息,减少主观因素的影响;适用于多准则决策分析。然而,熵值法也存在一些局限性,比如对指标数据的标准化阶段对结果的影响较大,对各指标的置信度要求较高等。

在实际应用中,熵值法常用于评价和排序问题,例如供应商选择、投资项目评估、城市可持续发展评

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