针对同时考虑时间维、对象维和指标维的三维动态评价问题,指出传统TOPSIS(technique for order preference by similarity)方法的应用弊端,提出了一种扩展TOPSIS理论下的三维空间组合定权投影模型,阐明其投影降维原理与算法实现。在此...针对同时考虑时间维、对象维和指标维的三维动态评价问题,指出传统TOPSIS(technique for order preference by similarity)方法的应用弊端,提出了一种扩展TOPSIS理论下的三维空间组合定权投影模型,阐明其投影降维原理与算法实现。在此基础上,引入指标维存在非线性映射关系的普适性假设和混沌系统设计思想,分别选择ANP(the analytic network process)结构模型和CPSO(chaos particle swarm optimization)寻优算法来确定指标体系的对象维与时间维权重,测算出最终的三维空间组合权重与评价排序结果。实证研究结果表明,本文提出的动态综合评价模型能够较好地解决三维空间组合定权问题,与PSO(particle swarm optimization)、EGA(elite genetic algorithm)等算法相比,CPSO具有权值全局寻优、搜索速度快、定权方法简便的优点,综合评价结论具有较强的可信度。展开更多
