一种熵权计算方法和多目标决策方法技术

本发明专利技术公开了一种熵权计算方法及装置，该方法包括：获取被评价对象的评价指标，以及每个评价指标的熵值；按照下列公式计算每个评价指标的熵权： ω ej = ( 1 - H ‾ ) ω ej 1 + H ‾ ω ej 2 H j < 1 0 H j = 1 ]]> ω ej 1 = 1 - H j Σ j = 1 , H j ≠ 1 m ( 1 - H j ) , ω ej 2 = 1 / H j Σ j = 1 , H j ≠ 1 m ( 1 / H j ) ]]>其中，ωej表示评价指标j的熵权，Hj表示评价指标j的熵值，表示所有不为1的熵值的均值，m表示评价指标的数量，j＝1,2,…，m。由此，在熵值偏大或偏小时均能合理赋权，解决了现有技术中熵权法存在的当所有评价指标的熵值趋近于1时，熵值的微小差别会引起相应熵权成倍的变化，进而导致熵权分配不合理的问题。另外，本发明专利技术实施例还提供了一种基于上述技术方案实现的多目标决策方法及装置，简单且高效，非常适合在线运行。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及熵权法
，更具体地说，涉及一种熵权计算方法及多目标决策方法。
技术介绍
熵(Entropy)本身是热力学概念，后来香农(C.E.Shannon)将其引入信息论中，赋予了熵广义的概念。按照熵的思想，人们在决策中获得信息的数量和质量是决定决策精度和可靠性的重要因素之一。熵权法是利用熵可以度量数据所提供的有用信息量的特点形成的一种客观赋权的方法。在给定评价对象集且各种评价指标值都确定的情况下，从信息角度来看，使用熵权法赋予某指标的权重代表该指标传递给决策者信息量的大小，即一个指标在各评估对象之间的差异程度越大，它包含的信息量就越大，它的熵就越小，因此该指标得到的权重就应越大，当然它对评估结果的影响也就越大。假设在m项评价指标、n个被评价对象的评价体系中，原始评价矩阵为Dnm，对该矩阵进行标准化处理得到规范化矩阵Rnm。根据熵的定义，确定评价指标j的熵值： H j = - k Σ i = 1 n f i j ln f i j ]]> f i j = R i j Σ i = 1 n R i j ]]> k = 1 ln n ]]>其中，Hj表示评价指标j的熵值，0≤Hj≤1，为使lnfij有意义，假定当fij＝0时，fijlnfij＝0；i＝1,2,…,n；j＝1,2,…,m。利用评价指标j的熵值计算评价指标j的熵权: ω e j = 1 - H j Σ j = 1 m ( 1 - H j ) ]]>其中，ωej表示评价指标j的熵权，0≤ωej≤1，且根据上面的熵权计算式，当所有评价指标的熵值Hj→1(j＝1,2,…,m)时，熵值的微小差别就会引起相应熵权成倍的变化，例如：当评价指标的熵值向量分别为(0.9999,0.9998,0.9997)和(0.9000,0.8000,0.7000)时，虽然熵值间的差值不同，但两者对应的熵权向量均为(0.1667,0.3333,0.5000)，这显然是不合理的。而合理的熵权与熵值之间的关系应为：一是不同评价指标熵值差异不多则意味着其提供的信息量基本相同，则相应的熵权也应基本相同；二是不同的熵值向量表示提供的信息量不同，因此应具有不同的熵权向量。综上所述，现有技术中熵权法存在当所有评价指标的熵值趋近于1时，熵值的微小差别会引起相应熵权成倍的变化，进而导致熵权分配不合理的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种熵权计算方法及装置，以解决现有技术中熵权法存在的当所有评价指标的熵值趋近于1时，熵值的微小差别会引起相应熵权成倍的变化，进而导致熵权分配不合理的问题；另外，本专利技术还提供了一种多目标决策方法及装置。为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种熵权计算方法，包括：获取被评价对象的评价指标，以及每个所述评价指标的熵值；按照下列公式计算每个所述评价指标的熵权： ω e j = ( 1 - H ‾ ) ω e j 1 + H ‾ ω e j 2 H j < 1 0 H j = 1 ]]> ω e j 1 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种熵权计算方法，其特征在于，包括：获取被评价对象的评价指标，以及每个所述评价指标的熵值；按照下列公式计算每个所述评价指标的熵权：ωej=(1-H‾)ωej1+H‾ωej2Hj<10Hj=1]]>ωej1=1-HjΣj=1,Hj≠1m(1-Hj),ωej2=1/HjΣj=1,Hj≠1m(1/Hj)]]>其中，ωej表示评价指标j的熵权，Hj表示评价指标j的熵值，表示所有不为1的熵值的均值，m表示所述评价指标的数量，j＝1,2,…,m。

【技术特征摘要】
1.一种熵权计算方法，其特征在于，包括：获取被评价对象的评价指标，以及每个所述评价指标的熵值；按照下列公式计算每个所述评价指标的熵权： ω e j = ( 1 - H ‾ ) ω e j 1 + H ‾ ω e j 2 H j < 1 0 H j = 1 ]]> ω e j 1 = 1 - H j Σ j = 1 , H j ≠ 1 m ( 1 - H j ) , ω e j 2 = 1 / H j Σ j = 1 , H j ≠ 1 m ( 1 / H j ) ]]>其中，ωej表示评价指标j的熵权，Hj表示评价指标j的熵值，表示所有不为1的熵值的均值，m表示所述评价指标的数量，j＝1,2,…,m。2.一种多目标决策方法，其特征在于，包括：获取预先利用多目标算法得到的帕累托解集，并对所述帕累托解集进行标准化处理，得到规范化矩阵，该矩阵中每一行代表一个解，共有n个解，每一列代表一个目标，共有m个目标，每个解具有与m个目标对应的m个目标值；计算所述规范化矩阵中每个目标的熵值，并利用下列公式计算每个目标的熵权： ω e j = ( 1 - H ‾ ) ω e j 1 + H ‾ ω e j 2 H j < 1 0 H j = 1 ]]> ω e j 1 = 1 - H j Σ j = 1 , H j ≠ 1 m ( 1 - H j ) , ω e j 2 = 1 / H j Σ j = 1 , H j ≠ 1 m ( 1 / H j ) ]]>其中，ωej表示目标j的熵权，Hj表示目标j的熵值，为所有不为1的熵值的均值，m表示目标的数量，j＝1,2,…,m；基于每个目标的熵权及每个解对应的目标值计算每个解的综合评估值，并选取最大的综合评估值对应的解为最终解。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于每个目标的熵权及每个解对应的目标值计算每个解的综合评估值，包括：按照下列公式计算每个解的综合评估值： u i = Σ j = 1 m ω e j r i j ]]>其中，ui表示解i的综合评估值，rij表示所述规范化矩阵中解i对应目标j的目标值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于每个目标的熵权及每个解对应的目标值计算每个解的综合评估值，包括：获取外界输入的为每个目标赋予的主观权重，并按照下列公式计算每个目标的综合权重： ω j = ω s j · ω e j Σ j = 1 m ω s j · ω e j ]]>其中，ωj表示目标j的综合权重，ωsj表示目标j的主观权重；按照下列公式计算每个解的综合评估值： u i = Σ j = 1 m ω j r i j ]]>其中，ui表示解i的综合评估值，rij表示所述规范化矩阵中解i对应目标j的目标值。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述帕累托解集进行标准化处理，得到规范化矩阵，包括：如果所述多目标决策方法具体为最大化优化问题，则按照下列公式对所述帕累托解集进行标准化处理： r i j = x i j - min 1 ≤ i ≤ n x i j max 1 ≤ i ≤ n x i j - min 1 ≤ i ≤ n x i j ]]>如果所述多目标决策方法具体为最小化优化问题，则按照下列公式对所述帕累托解集进行标准化处理： r i j = max 1 ≤ i ≤ n x i j - x i j max 1 ≤ i ≤ n x i j - min 1 ≤ i ≤ n x i j ]]>其中，rij表示规范化矩阵中解i对应目标j的目标值，xij表示帕累托解集中解i对应目标j的目标值，1≤i≤n，1≤j≤m。6.一种熵权计算装置，其特征在于，包括：数据获取模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄缙华，顾博川，陈炯聪，唐升卫，温柏坚，吴青华，向德军，黄曙，李书杰，荆朝霞，刘菲，尤毅，李世明，郑杰辉，夏亚君，江昌旭，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44