CN109447502A - 一种多准则综合评价方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种多准则综合评价方法及装置，其中，该方法包括：获取用于评价各个方案的同一批指标，并计算各个指标的变异系数；在各个指标中确定区间型指标，对区间型指标的变异系数进行修正，根据各个变异系数对应计算各个指标的权重；获取每个方案的各个指标的评分，根据各个指标的权重和各个指标的评分进行计算得到每个方案的最终评分。本发明通过对评价指标进行修正，使得指标能够获得合理准确的权重，进而提高对方案综合评价方法的科学性和有效性，具有指导方案规划建设的作用。

Description

一种多准则综合评价方法及装置

技术领域

本发明涉及方案综合评价领域，尤其涉及一种多准则综合评价方法及装置。

背景技术

综合评价方法主要分为两类，其中一类方法为基于评分的综合评价方法，主要研究指标权重的求取，可以直接由指标权重和指标评分进行合成得出方案的评价结果。这类方法的研究工作主要集中在指标权重求取方法的研究上。

变异系数法是依据变异系数来确定指标权重的一种方法，而变异系数是衡量多方案中各指标观测值变异程度的另一个统计量。传统的变异系数法过于注重评估指标的变异程度及波动性，根据指标的波动幅度进行定权显得局限，例如若某评估指标数值均严重超标，然后其变异程度很小(即标准差很小)，使用传统的变异系数法就会将该项指标赋予较小的权重，使得评估结果造成较大偏差，计算得到的指标权重不够客观合理。

发明内容

本发明实施例提供了一种多准则综合评价方法及装置，实现对评价指标的合理赋权，提高方案评价方法的科学性。

根据本发明的一个方面，提供一种多准则综合评价方法，包括：

获取用于评价各个方案的同一批指标，并计算各个指标的变异系数；

在各个所述指标中确定区间型指标，对所述区间型指标的所述变异系数进行修正，根据各个所述变异系数对应计算各个所述指标的权重；

获取每个所述方案的各个所述指标的评分，根据各个所述指标的权重和各个所述指标的评分进行计算得到每个所述方案的最终评分。

优选地，所述计算各个指标的变异系数具体为：

通过预置第一公式组计算各个指标的变异系数；

其中，所述预置第一公式组为：

式中，n为方案的数量，m为指标的数量，x_ij为第i个方案的第j个指标，为第j个指标的平均值，σ_j为第j个指标的标准差，v_j为第j个指标的变异系数。

优选地，所述在各个所述指标中确定区间型指标具体为：

对所有所述指标逐个进行判断，若所述指标的取值为一个区间，则确定所述指标为区间型指标。

优选地，所述对所述区间型指标的所述变异系数进行修正具体为：

通过预置第二公式组对所述区间型指标的所述变异系数进行修正；

其中，所述预置第二公式组为：

σ'_j＝α_j*σ_j

式中，为第j个区间型指标的平均值，x_{lim_up}为预置上限，x_{lim_down}为预置下限，α_j为第j个区间型指标的修正系数，σ_j为第j个区间型指标的标准差，σ′_j为第j个区间型指标修正后的标准差，为第j个区间型指标修正后的变异系数。

优选地，所述根据各个所述变异系数对应计算各个所述指标的权重具体为：

通过预置第三公式组根据各个所述变异系数对应计算各个所述指标的权重；

其中，所述预置第三公式组为：

式中，m为指标的数量，k为区间型指标的数量，v_j为第j个非区间型指标的变异系数，为第j个区间型指标修正后的变异系数。

根据本发明的另一个方面，提供一种多准则综合评价装置，包括：

第一计算模块，用于获取用于评价各个方案的同一批指标，并计算各个指标的变异系数；

第二计算模块，用于在各个所述指标中确定区间型指标，对所述区间型指标的所述变异系数进行修正，根据各个所述变异系数对应计算各个所述指标的权重；

第三计算模块，用于获取每个所述方案的各个所述指标的评分，根据各个所述指标的权重和各个所述指标的评分进行计算得到每个所述方案的最终评分。

优选地，所述第一计算模块包括：

获取单元，用于获取用于评价各个方案的同一批指标；

第一计算单元，用于计算各个指标的变异系数；

所述第一计算单元，还用于通过预置第一公式组计算各个指标的变异系数；

其中，所述预置第一公式组为：

式中，n为方案的数量，m为指标的数量，x_ij为第i个方案的第j个指标，为第j个指标的平均值，σ_j为第j个指标的标准差，v_j为第j个指标的变异系数。

优选地，所述第二计算模块包括：

确定单元，用于在各个所述指标中确定区间型指标；

修正单元，用于对所述区间型指标的所述变异系数进行修正；

第二计算单元，用于根据各个所述变异系数对应计算各个所述指标的权重；

所述确定单元还用于对所有所述指标逐个进行判断，若所述指标的取值为一个区间，则确定所述指标为区间型指标。

优选地，所述修正单元还用于通过预置第二公式组对所述区间型指标的所述变异系数进行修正；

其中，所述预置第二公式组为：

σ'_j＝α_j*σ_j

式中，为第j个区间型指标的平均值，x_{lim_up}为预置上限，x_{lim_down}为预置下限，α_j为第j个区间型指标的修正系数，σ_j为第j个区间型指标的标准差，σ′_j为第j个区间型指标修正后的标准差，为第j个区间型指标修正后的变异系数。

优选地，所述第二计算单元还用于通过预置第三公式组根据各个所述变异系数对应计算各个所述指标的权重；

其中，所述预置第三公式组为：

式中，m为指标的数量，k为区间型指标的数量，v_j为第j个非区间型指标的变异系数，为第j个区间型指标修正后的变异系数。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

本发明提供了一种多准则综合评价方法及装置，其中，该方法包括：获取用于评价各个方案的同一批指标，并计算各个指标的变异系数；在各个指标中确定区间型指标，对区间型指标的变异系数进行修正，根据各个变异系数对应计算各个指标的权重；获取每个方案的各个指标的评分，根据各个指标的权重和各个指标的评分进行计算得到每个方案的最终评分。本发明通过对评价指标进行修正，使得指标能够获得合理准确的权重，进而提高对方案综合评价方法的科学性和有效性，具有指导方案规划建设的作用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明提供的一种多准则综合评价方法的一个实施例的流程示意图；

图2为本发明提供的一种多准则综合评价装置的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种多准则综合评价方法及装置，实现对评价指标的合理赋权，提高方案评价方法的科学性。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供的一种多准则综合评价方法的一个实施例，包括：

101、获取用于评价各个方案的同一批指标，并计算各个指标的变异系数；

在本实施例中，需先获取同一批用于评价各个方案的指标，如现有n个方案，评价这些方案的指标有三个a、b、c，故每一个方案均用这三个指标进行评价。可以理解的是，每一个方案对应的三个指标的取值可以不同也可以相同，如在方案A中，其对应的三个评价指标为(a1，b1，c1)，在方案B中，其对应的三个评价指标为(a2，b2，c2)，而在方案C中，其对应的三个评价指标为(a1，b2，c3)等等。

在确定每个方案各个指标的取值后，可以通过预置第一公式组计算各个指标的变异系数；

其中，预置第一公式组为：

式中，n为方案的数量，m为指标的数量，x_ij为第i个方案的第j个指标，为第j个指标的平均值，σ_j为第j个指标的标准差，v_j为第j个指标的变异系数。

102、在各个指标中确定区间型指标，对区间型指标的变异系数进行修正，根据各个变异系数对应计算各个指标的权重；

在本实施例中，通过对所有指标逐个进行判断，若指标的取值为一个区间，则确定指标为区间型指标。如上述例子中，第一个指标a的取值为一个区间[1，10]，而指标b、c的取值为一个数值，故可判断指标a为区间型指标。

确定区间型指标后，通过预置第二公式组对区间型指标的变异系数进行修正；

其中，预置第二公式组为：

σ'_j＝α_j*σ_j

式中，为第j个区间型指标的平均值，x_{lim_up}为预置上限，x_{lim_down}为预置下限，α_j为第j个区间型指标的修正系数，σ_j为第j个区间型指标的标准差，σ′_j为第j个区间型指标修正后的标准差，为第j个区间型指标修正后的变异系数。

通过步骤102对区间型指标的变异系数进行修正后，如前述例子，指标a、b、c中，区间型指标为a，b和c均为非区间型指标，故可以通过预置第三公式组根据各个变异系数对应计算各个指标的权重；

其中，预置第三公式组为：

式中，m为指标的数量，k为区间型指标的数量，v_j为第j个非区间型指标的变异系数，为第j个区间型指标修正后的变异系数。

103、获取每个方案的各个指标的评分，根据各个指标的权重和各个指标的评分进行计算得到每个方案的最终评分。

需要说明的是，同一个指标在不同方案中有不同的取值，因此其对应的评分也不同。如在方案A中，需计算内部收益率这个指标，该指标通常是越高越好，可以设定一个8％(根据行业的实际情况进行确定)，本发明通过提前设定8％的评分为60分，而收益率越高评分就越高。如在确定指标a，b和c对应的权重为20％，45％和35％后，在方案A中，其对应的三个评价指标为(a1，b1，c1)，设其对应的评分为(60、75、80)在方案B中，其对应的三个评价指标为(a2，b2，c2)，设其对应的评分为(50、95、85)，而在方案C中，其对应的三个评价指标为(a1，b2，c3)，其对应的评分为(60、95、65)，则方案A最终评分为60*0.2+75*0.45+80*0.35＝73.75，方案B和方案C则不再赘述。

本发明通过对评价指标进行修正，使得指标能够获得合理准确的权重，进而提高对方案综合评价方法的科学性和有效性，具有指导方案规划建设的作用。

以上是对本发明提供的一种多准则综合评价方法进行的详细说明，以下将对本发明提供的一种多准则综合评价装置的结构和连接关系进行说明，请参阅图2，本发明提供的一种多准则综合评价装置的一个实施例，包括：

第一计算模块201，用于获取用于评价各个方案的同一批指标，并计算各个指标的变异系数；

第二计算模块202，用于在各个指标中确定区间型指标，对区间型指标的变异系数进行修正，根据各个变异系数对应计算各个指标的权重；

第三计算模块203，用于获取每个方案的各个指标的评分，根据各个指标的权重和各个指标的评分进行计算得到每个方案的最终评分。

可选的，第一计算模块201包括：

获取单元2011，用于获取用于评价各个方案的同一批指标；

第一计算单元2012，用于计算各个指标的变异系数；

第一计算单元2012，还用于通过预置第一公式组计算各个指标的变异系数；

其中，预置第一公式组为：

式中，n为方案的数量，m为指标的数量，x_ij为第i个方案的第j个指标，为第j个指标的平均值，σ_j为第j个指标的标准差，v_j为第j个指标的变异系数。

可选的，第二计算模块202包括：

确定单元2021，用于在各个指标中确定区间型指标；

修正单元2022，用于对区间型指标的变异系数进行修正；

第二计算单元2023，用于根据各个变异系数对应计算各个指标的权重；

确定单元2021还用于对所有指标逐个进行判断，若指标的取值为一个区间，则确定指标为区间型指标。

可选的，修正单元2022还用于通过预置第二公式组对区间型指标的变异系数进行修正；

其中，预置第二公式组为：

σ'_j＝α_j*σ_j

式中，为第j个区间型指标的平均值，x_{lim_up}为预置上限，x_{lim_down}为预置下限，α_j为第j个区间型指标的修正系数，σ_j为第j个区间型指标的标准差，σ′_j为第j个区间型指标修正后的标准差，为第j个区间型指标修正后的变异系数。

可选的，第二计算单元2023还用于通过预置第三公式组根据各个变异系数对应计算各个指标的权重；

其中，预置第三公式组为：

式中，m为指标的数量，k为区间型指标的数量，v_j为第j个非区间型指标的变异系数，为第j个区间型指标修正后的变异系数。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种多准则综合评价方法，其特征在于，包括：

获取用于评价各个方案的同一批指标，并计算各个指标的变异系数；

在各个所述指标中确定区间型指标，对所述区间型指标的所述变异系数进行修正，根据各个所述变异系数对应计算各个所述指标的权重；

获取每个所述方案的各个所述指标的评分，根据各个所述指标的权重和各个所述指标的评分进行计算得到每个所述方案的最终评分。

2.根据权利要求1所述的多准则综合评价方法，其特征在于，所述计算各个指标的变异系数具体为：

通过预置第一公式组计算各个指标的变异系数；

其中，所述预置第一公式组为：

式中，n为方案的数量，m为指标的数量，x_ij为第i个方案的第j个指标，为第j个指标的平均值，σ_j为第j个指标的标准差，v_j为第j个指标的变异系数。

3.根据权利要求1所述的多准则综合评价方法，其特征在于，所述在各个所述指标中确定区间型指标具体为：

对所有所述指标逐个进行判断，若所述指标的取值为一个区间，则确定所述指标为区间型指标。

4.根据权利要求3所述的多准则综合评价方法，其特征在于，所述对所述区间型指标的所述变异系数进行修正具体为：

通过预置第二公式组对所述区间型指标的所述变异系数进行修正；

其中，所述预置第二公式组为：

σ'_j＝α_j*σ_j

式中，为第j个区间型指标的平均值，x_{lim_up}为预置上限，x_{lim_down}为预置下限，αj为第j个区间型指标的修正系数，σ_j为第j个区间型指标的标准差，σ′_j为第j个区间型指标修正后的标准差，为第j个区间型指标修正后的变异系数。

5.根据权利要求4所述的多准则综合评价方法，其特征在于，所述根据各个所述变异系数对应计算各个所述指标的权重具体为：

通过预置第三公式组根据各个所述变异系数对应计算各个所述指标的权重；

其中，所述预置第三公式组为：

式中，m为指标的数量，k为区间型指标的数量，v_j为第j个非区间型指标的变异系数，为第j个区间型指标修正后的变异系数。

6.一种多准则综合评价装置，其特征在于，包括：

第一计算模块，用于获取用于评价各个方案的同一批指标，并计算各个指标的变异系数；

第二计算模块，用于在各个所述指标中确定区间型指标，对所述区间型指标的所述变异系数进行修正，根据各个所述变异系数对应计算各个所述指标的权重；

第三计算模块，用于获取每个所述方案的各个所述指标的评分，根据各个所述指标的权重和各个所述指标的评分进行计算得到每个所述方案的最终评分。

7.根据权利要求6所述的多准则综合评价装置，其特征在于，所述第一计算模块包括：

获取单元，用于获取用于评价各个方案的同一批指标；

第一计算单元，用于计算各个指标的变异系数；

所述第一计算单元，还用于通过预置第一公式组计算各个指标的变异系数；

其中，所述预置第一公式组为：

式中，n为方案的数量，m为指标的数量，x_ij为第i个方案的第j个指标，为第j个指标的平均值，σ_j为第j个指标的标准差，v_j为第j个指标的变异系数。

8.根据权利要求6所述的多准则综合评价装置，其特征在于，所述第二计算模块包括：

确定单元，用于在各个所述指标中确定区间型指标；

修正单元，用于对所述区间型指标的所述变异系数进行修正；

第二计算单元，用于根据各个所述变异系数对应计算各个所述指标的权重；

所述确定单元还用于对所有所述指标逐个进行判断，若所述指标的取值为一个区间，则确定所述指标为区间型指标。

9.根据权利要求8所述的多准则综合评价装置，其特征在于，所述修正单元还用于通过预置第二公式组对所述区间型指标的所述变异系数进行修正；

其中，所述预置第二公式组为：

σ'_j＝α_j*σ_j

式中，为第j个区间型指标的平均值，x_{lim_up}为预置上限，x_{lim_down}为预置下限，α_j为第j个区间型指标的修正系数，σ_j为第j个区间型指标的标准差，σ′_j为第j个区间型指标修正后的标准差，为第j个区间型指标修正后的变异系数。

10.根据权利要求9所述的多准则综合评价装置，其特征在于，所述第二计算单元还用于通过预置第三公式组根据各个所述变异系数对应计算各个所述指标的权重；

其中，所述预置第三公式组为：

式中，m为指标的数量，k为区间型指标的数量，v_j为第j个非区间型指标的变异系数，为第j个区间型指标修正后的变异系数。