熵权法综合评价系统设计与实现

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　　摘  要： 在MATLAB平台上开发出一款基于熵权法的综合评价系统。该系统分别实现单级指标评价和双级指标评价的综合分析、结构分析、权重分析等功能。测试反馈，该系统能够作为决策支持系统的关键零部件之一，在多对象、多指标的综合评价业務上起到辅助决策的作用。
　　关键词： 熵权法;综合评价;决策支持系统
　　中图分类号： TP311.52    文献标识码： A    DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.01.017
　　本文著录格式：徐齐利. 熵权法综合评价系统设计与实现[J]. 软件，2020，41（01）：7984
　　【Abstract】： A comprehensive evaluation system based on entropy weight method is developed on MATLAB platform. The system realizes the functions of comprehensive analysis， structure analysis and weight analysis of single-level index evaluation and double-level index evaluation respectively. Test feedback， as one of the key components of DSS， the system can play an assistant decision-making role in multi-object and multi-index comprehensive evaluation business.
　　【Key words】： Entropy weight method; Comprehensive evaluation; Decision support system
　　0  引言
　　对于多对象、多指标的综合评价问题，熵权法是一种根据参评对象所含信息量对指标客观赋权进行综合评价的科学决策方法[1-7]。目前的决策支持系统或数据分析平台尚没有能够实施熵权法综合评价业务的独立插件或工具[3，8]，鉴于此，作者在MATLAB平台上开发出一款实施熵权法综合评价的工具软件：熵权法综合评价系统。该系统由单级指标熵权法评价和双级指标熵权法评价两个子系统构成，聚报表显示和图形显示为一体，具有对象之间的综合分析、指标之间的权重分析、对象与指标之间的结构分析等多项功能。测试反馈，该系统能够作为决策支持系统的关键零部件之一，在多对象、多指标的综合评价业务上起到辅助决策的作用。
　　1  需求分析
　　1.1  单级指标评价
　　熵权法单级指标评价是一种由若干可观测的正/反向指标直接支撑总目标定量化评价的综合评价体系。例如，要综合评价华夏银行、交通银行、浦发银行、平安银行、招商银行、民生银行共六家银行的经营绩效，选择的评价指标分别为员工人数、营业成本、总资产、总负债、营业收入、利润总额、净利润，其中有些是正向指标（如员工人数），有些是负向指标（如营业成本）。
　　1.2  双级指标评价
　　熵权法双级指标评价是一种首先将总目标分解为若干不可直接观测的一级指标（也可称为维度），然后将每个一级指标再分解为若干可直接观测的正/反向二级指标所形成的定量化综合评价体系。例如，要综合评价某地区2005-2014年间低碳经济的发展态势，一级指标分设驱动力（D）、压力（P）、状态（S）、影响（I）、响应（R）共5个维度，驱动力（D）维度进一步分设地区生产总值、人均GDP增长率、城镇居民人均可支配收入、人口自然增长率、城镇化水平共5个二级指标，压力（P）维度进一步分设能源消耗总量、能源消耗强度、能源消费弹性系数、碳排放总量、碳排放强度共5个二级指标，状态（S）维度进一步分设第三产业所占GDP比重、第二产业所占GDP比重、原煤消费量占比、SO2排放量共4个二级指标，影响（I）维度进一步分设城镇登记失业率、城镇恩格尔系数、农村恩格尔系数、全省空气质量日报良好率共4个二级指标，响应（R）维度进一步分设建成区绿化覆盖率、每万人拥有的公交车数、生活垃圾无公害化处理率、废水处理率、工业固体废弃物利用率、R&D经费占GDP的比重共6个指标，其中有些是正向指标（如地区生产总值），有些是负向指标（如能源消耗总量）。
　　2  系统设计
　　2.1  流程设计
　　实施熵权法评价的流程如图1所示：步骤1，建模，构建单级指标评价体系或双级指标评价体系;步骤2，录数，收集参评数据并按照单级指标体系和双级指标体系分别录入系统;步骤3，计算，实施熵权法评价，单级指标体系只需实施一次熵权法评价，双级指标体系不仅需对所有二级指标做一次关于总目标的熵权法评价，还需针对每个一级指标下面的所有二级指标做一次关于其所处一级指标的熵权法评价;步骤4，分析，一是比较各参评对象的评价结果，二是比较同级指标之间的权重配置  情况。
　　2.2  架构设计
　　熵权法综合评价系统的总体架构如图2所示。系统分设4个层级：第一层级，熵权法综合评价总系统主界面;第二层级，单级指标评价子系统主界面、双级指标评价子系统主界面;第三层级，单级指标评价待评数据报表、双级指标评价待评数据报表;第四层级，单级指标评价总评得分分析报表、单级指标评价权重配置分析报表、双级指标评价总评得分分析报表、双级指标评价分项得分分析报表、双级指标评价权重配置分析报表。
　　3  核心功能 　　4  系统实现
　　4.1  单级指标评价子系统
　　点击图3熵权法综合评价系统主界面“单级指标评价”按钮，进入图4所示单级指标熵权法评价子系统入口界面。例如，针对表1所示银行绩效评价问题，在Excel中将表1所示源数据按图4所示格式录入完毕后，点击图4單级指标熵权法评价子系统入口界面“确定”按钮。按系统引导的操作，将Excel数据导入进系统之后，弹出如图5所示单级指标熵权法评价数据界面。点击图5单级指标熵权法评价数据界面“查看评价结果”按钮，弹出如图6所示熵权法评价结果之一：各参评对象的评价得分。点击图5单级指标熵权法评价数据界面“查看权重设置”按钮，弹出如图7所示熵权法评价结果之二：各指标在评价体系中的权重设置。
　　4.2  双级指标评价子系统
　　点击图3熵权法综合评价系统主界面“双级指标评价”按钮，进入图8所示双级指标熵权法评价子系统入口界面。例如，针对表2所示低碳经济评价问题，在Excel中将表2所示源数据按照图8所示格式示例录入完毕后，点击图8双级指标熵权法评价子系统入口界面“确定”按钮。按系统引导的操作，将Excel数据导入进系统之后，弹出如图9所示双级指标熵权法评价数据界面。点击图9双级指标熵权法评价数据界面“熵权法评价”按钮，弹出如图10所示双级指标熵权法评价结果界面。
　　点击图10双级指标熵权法评价结果界面“个体之间的比较”下拉菜单中的选项，弹出如图11所示熵权法评价结果之一：各参评对象在总目标和各维度的评价得分。若参评对象属于截面数据，则评价得分的图形化显示适合采用如图11（a）所示的柱图;若参评对象属于时序数据，则评价得分的图形化显示适合采用如图11（b）所示的线图。
　　点击图10双级指标熵权法评价结果界面“个体内部的结构”下拉菜单中的选项，弹出如图12所示熵权法评价结果之二：所选参评对象在各一级指标上的得分结构。对于得分结构的图形化显示，用户可选择折线雷达图，如图12（a）所示;也可选择曲线雷达图，如图12（b）所示。
　　点击图10双级指标熵权法评价结果界面“各级指标的权重”下拉菜单中的选项，弹出如图13所示熵权法评价结果之二：各指标在评价体系中的权重设置。双级指标熵权法评价的权重设置具体包括三类，第一类是一级指标在总目标中的权重，如图13（a）所示;第二类是各二级指标在对应一级指标中的权重;第三类是所有二级指标在总目标中的权重，如图13（b）所示。
　　5  结论
　　对于多对象、多指标的综合评价问题，熵权法是一种根据参评对象所含信息量对指标客观赋权进行综合评价的科学决策方法。目前的决策支持系统或数据分析平台尚没有能够实施熵权法综合评价业务的独立插件或工具，鉴于此，作者在MATLAB平台上开发出一款实施熵权法综合评价的工具软件：熵权法综合评价系统。
　　该系统由单级指标熵权法评价和双级指标熵权法评价两个并联的子系统构成。每个子系统依次按照建模、录数、计算、分析的串联方式开展评价作业。整个系统聚报表显示和图形显示为一体，具有对象之间的综合分析、指标之间的权重分析、对象与指标之间的结构分析等多项功能。
　　以银行绩效评价为例，对单级指标熵权法评价子系统进行测试;以低碳经济评价为例，对双级指标熵权法评价子系统进行测试;然后对系统做整体测试。测试反馈，该系统能够作为决策支持系统的关键零部件之一，在多对象、多指标的综合评价业务上起到辅助决策的作用。
　　参考文献
　　[1] Deng H， Yeh H， Willis J. Inter-Company Comparison Using Modified TOPSIS with Objective Weights[J]. Computers & Operations Research， 2000， 27（10）： 963-973.
　　[2] Shemshadi A， Shirazi H， Toreihi M， et al. A Fuzzy VIKOR Method for Supplier Selection Based on Entropy Measure for Objective Weighting[J]. Expert Systems with Applications， 2011， 38（10）： 12160-12167.
　　[3] 杨德平， 刘喜华. 经济预测与决策技术及MATLAB实现[M]. 第2版. 北京： 机械工业出版社， 2016.
　　[4] Yao R， Yan G， Xu J. Radio Channel Fingerprint Model Based on Entropy Weight Method[C]. Wireless & Optical Communication Conference. 2016.
　　[5] Ji MA， Liu X. Evaluation of Health Status of Low-Voltage Distribution Network Based on Order Relation-Entropy Weight Method[J]. Power System Protection & Control， 2017， 45（6）： 87-93.
　　[6] Deng H， Dai D， Shuwen L I. Comprehensive Operation Risk Evaluation of Overhead Transmission Line Based on Hierarchical Analysis-Entropy Weight Method[J]. Power System Protection & Control， 2017， 45（1）： 28-34.
　　[7] 武孟飞， 李炳军， 魏新娟， 杨卫明. 基于熵权法的农产品流通效率模糊综合评价研究——以河南省为例[J]. 数学的实践与认识， 2019， 49（13）： 83-93.
　　[8] 徐齐利. 商务用投入产出效率DEA评价系统设计与实现[J]. 山东工商学院学报， 2019（5）： 1-25.
　　[9] 倪宁， 张少泉， 陈晓云， 张筱雨. 基于熵权法和模糊层次分析法的审计风险评估[J]. 软件， 2018， 39（10）： 254-259.
　　[10] 张浩， 薛子啸， 李昳晴. 基于层次分析法的共享单车供求匹配分析[J]. 软件， 2018， 39（2）： 170-172.
　　[11] 熊刚， 张星佳丽， 商秀芹， Timo R.Nyberg， 刘陶忠. 基于AHP模糊综合评价法的孵化器有效运作因素研究[J].软件， 2017， 38（9）： 1-7.
　　[12] 陈惠娟， 加云岗. 大数据时代下的信贷风险预警系统研究[J]. 软件， 2018， 39（1）： 39-44.
　　[13] 王凌云， 曹芙. 天津市科技型中小企业评价系统分析设计[J].软件， 2018， 39（11）： 159-164.
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