基于组合权重的灰色关联理想解法及其应用

引入灰色系统理论,对传统理想解法(TOPSIS)进行了拓展,提出了一种基于组合权重的灰色关联理想解法(GC-TOPSIS).利用AHP和熵值法对决策指标进行组合赋权,依据灰色关联分析理论,以灰色关联度为决策单元构造GC-TOPSIS模型,最后通过一个供应商选择的实例验证了方法的有效性和可行性.     

基于GC-TOPSIS模型的水资源管理绩效评价及障碍度分析

建立基于开发利用、用水效率和限制纳污的水资源管理绩效评价体系,采用博弈论确定的组合系数构建GC-TOPSIS模型,对2005-2016年西安市的水资源管理绩效进行评价。同时,采用障碍度模型对影响管理绩效的关键因素进行分析研究。研究结果表明:2005-2016年西安市水资源管理综合绩效整体呈上升趋势,绩效水平由中级转为良好,单准则层绩效与综合绩效的变化趋势基本一致,均具有良好的发展态势;开发利用准则层障碍度持续增高,是水资源管理绩效的最大障碍因素,而用水效率和限制纳污两个准则层障碍度则不断下降;指标用水总量变化率和人均日生活用水量将是今后一段时期的主要障碍因子。开源节流、培养居民自主节水意识是提高西安市水资源管理绩效的关键。     

基于AHP和灰色关联TOPSIS的残矿回采方案优选

为了对残矿回采方案进行科学评判, 以新疆某铁矿为工程背景, 首次结合层次分析法和灰色关联逼近理想解法构建残矿回采方案优选模型。从安全、经济、技术3大因素综合考虑影响残矿回采的诸多不确定因素, 通过层次分析法和MATLAB辅助计算确定合理的指标权重向量, 然后利用灰色关联TOPSIS确定3种待评方案(中深孔无底柱分段崩落采矿法, 露天地下联合开采法, 中深孔崩矿嗣后充填法)与灰色关联理想解的相对贴近度为0.3025, 0.7975和0.4438, 故露天地下联合开采法回收残矿是最优方案。