CN116402370A - 一种基于ahp改进critic的综合指标赋权方法 - Google Patents

一种基于ahp改进critic的综合指标赋权方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于AHP改进CRITIC的综合指标赋权方法，涉及信息系统工程技术领域，其技术方案要点是：具体包括以下步骤：S1：确定AHP评估指标权重，得到最终的权重向量；S2：改进CRITIC法并确定评估指标权重；确定评估指标综合权重。该方法复合采用层次分析法AHP、CRITC方法和最大信息系数，计算指标权重，既借鉴了主客观赋权法各自的优点，又弥补了主客观赋权法各自存在的缺陷，使主客观赋权法在综合过程中形成互补。

Description

一种基于AHP改进CRITIC的综合指标赋权方法
技术领域
本发明涉及信息系统工程技术领域，更具体地说，它涉及一种基于AHP改进CRITIC的综合指标赋权方法。
背景技术
评估指标体系按层次分布，总目标反映了动态适应能力的好坏，子指标反映了评估对象的各特征属性，各指标对总目标的贡献不同，相对重要性也有所差异。指标权重是对指标相对重要性的量化，评估指标权重的确定将直接影响评估结论的科学性、合理性、准确性。
目前针对评估指标的赋权方法研究多采用单一的主观或客观赋权法，以层次分析法(AHP)为代表的主观赋权法主要存在以下问题：1)指标权重计算依赖于专家的经验知识和主观判断，不同方法的决策差异性过大；2)没有考虑指标体系建立时指标之间的内在关联性，直接运用线性加权理论加权求和得到目标威胁值，忽视了线性加权理论必须满足各指标是线性无关的前提；3)单纯考虑各指标数值信息，不能挖掘评估指标的内部隐藏信息，缺乏对指标序列的综合考虑，从而影响决策结果的可靠性和准确性。客观赋权法主要问题是：1)缺乏评估者专业领域经验的参与，在具体应用过程及结果中，不能有效地对评估数据进行判断，可能会出现某些指标权重结果与实际经验或常识不符的问题；2)客观赋权法类型较多，每种方法与指标之间的关系存在一定关联，缺少通用性的赋权方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于AHP改进CRITIC的综合指标赋权方法，该方法复合采用层次分析法AHP、CRITC方法和最大信息系数，计算指标权重，既借鉴了主客观赋权法各自的优点，又弥补了主客观赋权法各自存在的缺陷，使主客观赋权法在综合过程中形成互补。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种基于AHP改进CRITIC的综合指标赋权方法，具体包括以下步骤：
S1：确定AHP评估指标权重，得到最终的权重向量；
S2：改进CRITIC法并确定评估指标权重；其具体步骤是：
S2-1：建立评价矩阵：
Figure BDA0004014122000000021
其中，xij表示第i个指标的第j次评估值；
S2-2：表征各指标之间的权重大小，计算每个指标的标准差：
Ci＝σi(1-rji)
其中，σi表示指标xj的标准差，用来表征对比强度，rji为指标xi，xj之间的相关系数；
S2-3:根据公式：
Figure BDA0004014122000000022
Figure BDA0004014122000000023
得出第i个指标xi的客观权重βi改进计算公式：
Figure BDA0004014122000000031
S2-4：在二维空间上的X轴和Y轴上分别划分x个格子和y个格子，从而得到x×y的网格划分G；
S2-5：通过改变划分位置并分别计算对应的变量之间互信息，计算公式为：
Figure BDA0004014122000000032
其中D为给定的数据集，D＝{(xi,yi),i＝1,2,…,n}；p(X,Y)是联合密度函数，p(X)和p(Y)是边缘概率分布函数；
S2-6：记录最大互信息值，然后进行归一化处理；
S2-7：改变网格划分数量，得到关于变量之间的归一化后的互信息值的特征矩阵；特征矩阵为：
Figure BDA0004014122000000033
S2-8：取特征矩阵的最大值即为两个变量之间的最大信息系数MIC值，即：
MIC(D)＝maxxy<B(n){M(D)x,y}；
其中，B(n)为网格化分数；
S2-9：根据变量间的互信息系数计算变量间的相关性，并得到指标的CRITIC权重；
S3：确定评估指标综合权重。
进一步的，S1的具体步骤是：
S1-1：确定各评估指标相互之间的重要性标度；
S1-2：利用专家打分法，得到指标间两两比较的判断矩阵A＝(aij)n×n；
其中，aij表示元素ui和uj相对于上层元素意义的重要性的比例标度；
S1-3：对判断矩阵进行一致性检验，判断是否存在标度传递不合逻辑的情况；
S1-4：在得到各个专家的比较矩阵后，计算各个专家的权重向量，然后把权重向量进行几何平均，以得到最终的权重向量。
进一步的，S1-3的具体步骤为：
S1-3-1：计算一致性指标
Figure BDA0004014122000000041
其中，λmax是对比矩阵的最大特征值，可以通过以下公式得到
Figure BDA0004014122000000042
其中W为求得的权重向量；
S1-3-2：计算平均随机一致性指标RI；
S1-3-3：计算并检验一致性比例；根据S1-3-1得到Cl和S1-3-2得到的RI，来得到平均一致性比率CR：
Figure BDA0004014122000000043
通过判断CR与0.1数字进行比较，即可判断是否具有可靠的一致性。
进一步的，S3的具体步骤是：
S3-1：通过最小二乘法对所得的主观和客观权重进行组合优化，目标函数F(ωi)为：
Figure BDA0004014122000000051
其中约束条件为：
Figure BDA0004014122000000052
ωi为综合权重，αi为主观权重向量，βi为客观权重向量；
S3-2：使用拉格朗日乘数法求解上式，即得各指标综合权重值ωi。
综上所述，本发明具有以下有益效果：该方法针对传统CRITIC客观赋权法存在的不足，引入最大信息系数用来表征指标的对比强度和相关性，使得评估指标权重计算可具有普适性，将AHP评估指标权重与CRITIC评估指标权重进行最优化策略组合，使每个评估指标权重的确定是其他评估指标权重确定的最优反应，从而缩小主客观综合权重与实际权重之间的偏差，得到的综合赋权结果更科学、准确，弥补了单一赋权法的缺陷。
附图说明
图1是本发明实施例中一种基于AHP改进CRITIC的综合指标赋权方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图1对本发明作进一步详细说明。
实施例：一种基于AHP改进CRITIC的综合指标赋权方法的流程图，具体包括以下步骤：
S1：确定AHP评估指标权重，得到最终的权重向量；
S1的具体步骤是：
S1-1：确定各评估指标相互之间的重要性标度；
本实施例中，按1，2，……，9比例标度对价值高低程度赋值，1-9的标度表示的含义如表1所示：
表1比较标度表
标度 含义
1 两元素相比具有同样的价值
3 两元素相比前者比后者价值稍微高
5 两元素相比前者比后者价值一般高
7 两元素相比前者比后者价值非常高
9 两元素相比前者比后者价值极其高
2、4、6、8 表示上述判断的中间值
S1-2：利用专家打分法，得到指标间两两比较的判断矩阵A＝(aij)n×n；其中，aij表示元素ui和uj相对于上层元素意义的重要性的比例标度；
在本实施例中，每次比对只考虑两个元素，直到所有的元素对都比较完毕，形成比对判断矩阵；假设计算4个指标的权重时，某个专家给出的比较矩阵如表2：
表2比对判断矩阵举例
Figure BDA0004014122000000061
Figure BDA0004014122000000071
该矩阵的现实意义表示该专家认为：
指标1的重要性与指标2相比，稍微低；
指标1的重要性与指标3相比，非常高；
指标1的重要性与指标4相比，一般高；
指标2的重要性与指标3相比，极其高；
指标2的重要性与指标4相比，稍微高；
指标3的重要性与指标4相比，稍微低。
S1-3：对判断矩阵进行一致性检验，判断是否存在标度传递不合逻辑的情况；
本实施例采取简单有效的一致性比率(CR)检验，来进行一致性判断，具体包括如下步骤：
S1-3-1：计算一致性指标
Figure BDA0004014122000000072
其中，λmax是对比矩阵的最大特征值，可以通过以下公式得到
Figure BDA0004014122000000073
其中W为求得的权重向量，根据上述公式，得到
AW＝(1.45 2.31 0.19 0.51)T；
再依次除以对应权向量中的权值，得到：
Figure BDA0004014122000000081
最后平均值，得到最大特征根：
Figure BDA0004014122000000082
在求得矩阵的最大特征根后，就得到了矩阵的一致性指标；
Figure BDA0004014122000000083
S1-3-2：计算平均随机一致性指标RI；
这一步是指随机选取标度值，构成对比矩阵时，计算得到的一致性指标，对上述过程进行重复，把取得到的随机一致性指标的平均值，就得到了RI。
由于本实施例限定的标度值为1-9，所以计算步骤如下：
①从1-9和1/2-1/9这17个数以相同的概率随机选取，构成对比矩阵A；
②计算矩阵A的一致性指标CI1；
③重复①-②，得到m个CIk(k＝1,2,……,n)，计算平均随机一致性指标：
Figure BDA0004014122000000084
其中，采样值m越大，RI越趋向稳定；
S1-3-3：计算并检验一致性比例
根据S1-3-1得到Cl和S1-3-2得到的RI，来得到平均一致性比率CR：
Figure BDA0004014122000000085
当CR<0.1时，认为判断矩阵基本满足随机一致性指标；当CR≥0.1时，认为判断矩阵A不满足随机一致性指标，必需进行调整并重新计算，使其满足CR<0.1，从而具有可靠的一致性。
CR代表了专家的对比结果和随机的结果的对比，如果CR越接近1，即CI越接近RI，就表明专家的意见越接近随机，可信度低；相反，如果CR低于0.1，就表明专家的对比结果不是随机的，包含逻辑性，可信度高。
最后根据公式得到：
Figure BDA0004014122000000091
可见举例的对比矩阵符合一致性检验要求，具有较高的可信度S1-4：在得到各个专家的比较矩阵后，计算各个专家的权重向量，然后把权重向量进行几何平均，以得到最终的权重向量。
其中，计算权重向量的具体方法是：
将判断矩阵A的各列作归一化处理：
Figure BDA0004014122000000092
然后求判断矩阵A各行元素之和：
Figure BDA0004014122000000093
结果如表3所示：
表3权重向量归一化结果
Figure BDA0004014122000000101
对
Figure BDA0004014122000000102
进行归一化处理得到ωi：
Figure BDA0004014122000000103
W＝(ω1,ω2,…,ωn)T为权重向量，其表示各个元素的权重分布；如表10所示，表10中的示例表示某专家认为的每个指标在项目重要度这一价值准则上的分布比例，占比分别为：
指标1对项目重要度的评价占33％；
指标2对项目重要度的评价占51％；
指标3对项目重要度的评价占5％；
指标4对项目重要度的评价占12％。
S1-5：确定评价结果；把权重向量进行几何平均，以得到最终的权重向量；具体的方法是：
专家1的权重向量W1＝(ω11,ω12,…,ω1n)T,
Figure BDA0004014122000000104
专家i的权重向量为Wi＝(ωi1,ωi2,…,ωin)T,/>
Figure BDA0004014122000000105
总共有P个专家，则最终的权重向量为：
Figure BDA0004014122000000106
根据最终确定的权重向量WF可以对不同项目的重要性程度进行比较，假设总共有N个评价指标，共M个专家根据上述四个指标对这些项目重要性进行评价(如按0-10进行打分)，对于第i个评价指标，所有专家的评价结果为：
Ei＝(s1,s2,…,sM),i＝1,2,…N
sk＝(sk1,sk2,sk3,sk4)T,k＝1,2,…M
其中skj表示第k个专家的第j项指标打分；
对于第i个指标，综合所有专家的评价结果为：
Figure BDA0004014122000000111
S2：改进CRITIC法并确定评估指标权重；其具体步骤是：
S2-1：建立评价矩阵：
Figure BDA0004014122000000112
其中，xij表示第i个指标的第j次评估值；
S2-2：表征各指标之间的权重大小，计算每个指标的标准差：
Ci＝σi(1-rji)
其中，σi表示指标xj的标准差，用来表征对比强度，rji为指标xi，xj之间的相关系数；
S2-3:根据公式：
Figure BDA0004014122000000113
Figure BDA0004014122000000114
得出第i个指标xi的客观权重βi改进计算公式：
Figure BDA0004014122000000121
S2-4：在二维空间上的X轴和Y轴上分别划分x个格子和y个格子，从而得到x×y的网格划分G；其中，X和Y表示任意两个指标，x和y是其取值范围；
S2-5：通过改变划分位置并分别计算对应的变量之间互信息，计算公式为：
Figure BDA0004014122000000122
其中D为给定的数据集，D＝{(xi,yi),i＝1,2,…,n}；p(X,Y)是联合密度函数，p(X)和p(Y)是边缘概率分布函数；
S2-6：记录最大互信息值，然后进行归一化处理；
S2-7：改变网格划分数量，得到关于变量之间的归一化后的互信息值的特征矩阵；特征矩阵为：
Figure BDA0004014122000000123
S2-8：取特征矩阵的最大值即为两个变量之间的最大信息系数MIC值，即：
MIC(D)＝maxxy<B(n){M(D)x,y}；
其中，B(n)为网格化分数；
S2-9：根据变量间的互信息系数计算变量间的相关性，并得到指标的CRITIC权重；
S3：确定评估指标综合权重。
S3的具体步骤是：
S3-1：通过最小二乘法对所得的主观和客观权重进行组合优化，目标函数F(ωi)为：
Figure BDA0004014122000000131
其中约束条件为：
Figure BDA0004014122000000132
ωi为综合权重，αi为主观权重向量，βi为客观权重向量；
S3-2：使用拉格朗日乘数法求解上式，即得各指标综合权重值ωi。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

Claims (4)

1.一种基于AHP改进CRITIC的综合指标赋权方法，其特征是：具体包括以下步骤：
S1：确定AHP评估指标权重，得到最终的权重向量；
S2：改进CRITIC法并确定评估指标权重；其具体步骤是：
S2-1：建立评价矩阵：
Figure FDA0004014121990000011
其中，xij表示第i个指标的第j次评估值；
S2-2：表征各指标之间的权重大小，计算每个指标的标准差：
Ci＝σi(1-rji)
其中，σi表示指标xj的标准差，用来表征对比强度，rji为指标xi，xj之间的相关系数；
S2-3:根据公式：
Figure FDA0004014121990000012
Figure FDA0004014121990000013
得出第i个指标xi的客观权重βi改进计算公式：
Figure FDA0004014121990000014
S2-4：在二维空间上的X轴和Y轴上分别划分x个格子和y个格子，从而得到x×y的网格划分G；
S2-5：通过改变划分位置并分别计算对应的变量之间互信息，计算公式为：
Figure FDA0004014121990000021
其中D为给定的数据集，D＝{(xi,yi),i＝1,2,…,n}；p(X,Y)是联合密度函数，p(X)和p(Y)是边缘概率分布函数；
S2-6：记录最大互信息值，然后进行归一化处理；
S2-7：改变网格划分数量，得到关于变量之间的归一化后的互信息值的特征矩阵；特征矩阵为：
Figure FDA0004014121990000022
S2-8：取特征矩阵的最大值即为两个变量之间的最大信息系数MIC值，即：
MIC(D)＝maxxy<B(n){M(D)x,y}；
其中，B(n)为网格化分数；
S2-9：根据变量间的互信息系数计算变量间的相关性，并得到指标的CRITIC权重；
S3：确定评估指标综合权重。
2.根据权利要求1所述的一种基于AHP改进CRITIC的综合指标赋权方法，其特征是：S1的具体步骤是：
S1-1：确定各评估指标相互之间的重要性标度；
S1-2：利用专家打分法，得到指标间两两比较的判断矩阵A＝(aij)n×n；
其中，aij表示元素ui和uj相对于上层元素意义的重要性的比例标度；
S1-3：对判断矩阵进行一致性检验，判断是否存在标度传递不合逻辑的情况；
S1-4：在得到各个专家的比较矩阵后，计算各个专家的权重向量，然后把权重向量进行几何平均，以得到最终的权重向量。
3.根据权利要求1所述的一种基于AHP改进CRITIC的综合指标赋权方法，其特征是：S1-3的具体步骤为：
S1-3-1：计算一致性指标
Figure FDA0004014121990000031
其中，λmax是对比矩阵的最大特征值，可以通过以下公式得到
Figure FDA0004014121990000032
其中W为求得的权重向量；
S1-3-2：计算平均随机一致性指标RI；
S1-3-3：计算并检验一致性比例；根据S1-3-1得到Cl和S1-3-2得到的RI，来得到平均一致性比率CR：
Figure FDA0004014121990000033
通过判断CR与0.1数字进行比较，即可判断是否具有可靠的一致性。
4.根据权利要求1所述的一种基于AHP改进CRITIC的综合指标赋权方法，其特征是：S3的具体步骤是：
S3-1：通过最小二乘法对所得的主观和客观权重进行组合优化，目标函数F(ωi)为：
Figure FDA0004014121990000041
其中约束条件为：
Figure FDA0004014121990000042
ωi为综合权重，αi为主观权重向量，βi为客观权重向量；
S3-2：使用拉格朗日乘数法求解上式，即得各指标综合权重值ωi。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116579633A (zh) * 2023-07-12 2023-08-11 湖南省计量检测研究院 基于数据驱动实现风电设备的服役状态质量分析方法
CN116579633B (zh) * 2023-07-12 2023-11-17 湖南省计量检测研究院 基于数据驱动实现风电设备的服役状态质量分析方法

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