卢国祥,李冰清

(1.中南财经政法大学统计与数学学院,湖北武汉430073)

(2.南开大学金融学院,天津300071)

(3.南开大学经济学院,天津300071)

基于对称交互熵的多属性决策排序法

卢国祥1,2,3,李冰清2

(1.中南财经政法大学统计与数学学院,湖北武汉430073)

(2.南开大学金融学院,天津300071)

(3.南开大学经济学院,天津300071)

本文研究了多属性决策的排序问题.利用信息熵理论提出了对称交互熵概念,定义了一种新的与理想方案的贴近度,由此给出了基于对称交互熵的排序方法.最后通过算例将新方法与传统的TOPSIS法、夹角度量法和正交投影法作对比,获得了新方法能够更加精确地判断方案优劣的结果.

多属性决策;对称交互熵;TOPSIS法;相对贴近度

1　引言

TOPSIS法是多属性决策分析中常用的有效方法,通过检测被评方案与理想方案和负理想方案的距离来进行排序,具有计算简便、评估清晰的特点.然而该方法也有不足之处:比如不同方案与理想方案和负理想方案距离相等时便无法区分优劣,与理想方案更接近的方案可能与负理想方案也更接近[1].因此学者们对此方法的改进做了很多研究,论文[2]推广了TOPSIS法的适用范围并提出了夹角度量法,文献[3]提出了基于“垂面”距离的正交投影法等,但是这些方法还是或多或少存在一些不足[4].近年来学者们注意到信息论中的熵概念,将熵和熵优化理论应用到决策分析上:比如论文[5]提出了基于信息熵的多属性参数系统决策方法,文献[6]提出了基于相对……