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TOPSIS中不同规范化方法的研究
被引量：
46
1
作者
廖炎平
刘莉
邢超
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期871-875,880,共6页
针对不同规模、不同属性值数据范围和类型的多属性决策问题,采用排序一致性指标(RCI)定量地衡量了向量规范化法、极差变换法、线性比例变换法、比重变换法和指数变换法这5种规范化方法对TOPSIS排序一致性的影响.排序一致性指标越大,对...
针对不同规模、不同属性值数据范围和类型的多属性决策问题,采用排序一致性指标(RCI)定量地衡量了向量规范化法、极差变换法、线性比例变换法、比重变换法和指数变换法这5种规范化方法对TOPSIS排序一致性的影响.排序一致性指标越大,对应的规范化方法越好.研究结果表明,向量规范化方法能有效处理不同规模、不同属性值数据范围和类型的多属性决策问题,是TOPSIS排序中一种有效的规范化方法.
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关键词
逼近理想解的
排序
方法
规范化方法
一致性
权重
排序一致性指标
问题规模
数据范围
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职称材料
题名
TOPSIS中不同规范化方法的研究
被引量：
46
1
作者
廖炎平
刘莉
邢超
机构
北京理工大学宇航学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期871-875,880,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50875024)
文摘
针对不同规模、不同属性值数据范围和类型的多属性决策问题,采用排序一致性指标(RCI)定量地衡量了向量规范化法、极差变换法、线性比例变换法、比重变换法和指数变换法这5种规范化方法对TOPSIS排序一致性的影响.排序一致性指标越大,对应的规范化方法越好.研究结果表明,向量规范化方法能有效处理不同规模、不同属性值数据范围和类型的多属性决策问题,是TOPSIS排序中一种有效的规范化方法.
关键词
逼近理想解的
排序
方法
规范化方法
一致性
权重
排序一致性指标
问题规模
数据范围
Keywords
TOPSIS method
normalization methods
consistency weight
ranking consistencyindex
problem sizes
data ranges
分类号
O224 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
TOPSIS中不同规范化方法的研究
廖炎平
刘莉
邢超
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
46
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