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基于TOPSIS综合方法的汽车选购决策

2020-03-24刘红钱余欣

科技创新与应用 2020年9期

刘红 钱余欣

摘  要:汽车选购是一个复杂的、模糊的决策性问题,选购的时候我们应该从价格、性能、款式等多方面进行综合评价分析。文章采用了TOPSIS综合方法进行多属性决策,并与加权综合法对比分析,结果表明,在不同的选购目标前提下,该方法能够更客观、合理为汽车选购决策提供科学依据。

关键词:多属性决策;加权综合法;TOPSIS综合法

中图分类号:F224          文献标志码:A         文章编号:2095-2945(2020)09-0119-02

Abstract: Car purchase is a complex and fuzzy decision-making problem. when choosing and purchasing, we should make a comprehensive evaluation and analysis from the aspects of price, performance, style and so on. In this paper, the TOPSIS synthesis method is used for multi-attribute decision-making, and compared with the weighted synthesis method. The results show that under the premise of different purchase objectives, this method can provide a more objective and reasonable scientific basis for automobile purchase decision-making.

Keywords: multi-attribute decision making; weighted synthesis method; TOPSIS synthesis method

由于人民生活质量的提高,如何选购自己满意的汽车成为生活的常见问题。由于经济情况、生活习惯、兴趣追求等方面的差别,选择汽车的标准不近相同,人们常常会考虑经济适用、性能良好、款式新颖3个因素,根据每种汽车在每个因素中的优劣程度做综合评价,从而为选购哪种汽车做出决策。本文以TOPSIS综合法进行汽车选购决策研究,并与加权综合法进行比较分析。

1 决策矩阵及其标准化

现有三种型号汽车可供选购,记作A1,A2,A3,将价格、性能、款式3个属性记作X1,X2,X3。对于价格X1(单位:万元),3种汽车分别为24,18,15;对于性能X2,采用打分法(满分10分),3种汽车分别为9,7,5;對于款式X3,类似地打分为9,8,7。得到决策矩阵

用取倒数的方法可将决策矩阵中的属性值都转化为效益型,记为

决策矩阵标准化是对D=(dij)m×n做比例尺度变换,决策矩阵标准化有以下几种形式:

2 属性权重的确定

把属性X1,X2...Xn的权重记为w1,w2...wn,按照归一化得到的决策矩阵R的各个列向量(r1j,r2j,...,rmj)T(j=1,2,...,n),利用信息熵法求得各方案关于属性Xj的熵为

3 综合方法对比分析

得到决策矩阵及属性权重后,按照决策者的需要选择最优方案,即方案对目标的(综合)权重。下面是几种主要的方法。

3.1 加权和法

由表2可知,加权和法与加权积法得到的结果差别很小,TOPSIS方法的结果差别稍大,但用3种方法对应排序均为A1,A2,A3。

4 结束语

在汽车选购过程中,如果选购者的目标是综合指标最优、最理想,且不受其他型号汽车属性变化影响,确定属性值时应采取最大化的方法更好;如果选购者的目标是周围最突出的,并且接受变化对选择结果影响,那么采取归一化方法更好,3种方法对比分析可知TOPSIS方法更能精确地反映各评价方案之间的差距,可以给选购者提供更客观、更合理的选购方案。

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