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摘要: 针对以往理想解法(TOPSIS) 对指标进行预处理引起信息损失, 影响决策和评价准确性的不足, 提出了一种基于理想解法的偏好物元评价决策方法。该方法根据物元分析理论, 采用关联函数计算每个方案物元与理想物元和负理想物元的关联度, 提出偏好物元———方案物元集中的最优物元, 并以此确定最优方案。Abstract: In order to raise the accurateness of evaluation and decision making, discrease evaluation information loss, this paper put forward a matter element method to compute the related degrees of every scheme matter element with ideal matter element and negative ideal matter element. According to the related degrees, the preference matter, which is the optimization matter element, could be calculated, so the most optimization plan could be determined.
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Key words:
- traffic planning /
- TOPSIS /
- preference matter element analysis /
- related function
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表 1 关联函数K (X) 的数值含义
Table 1. Numerical value meanings of related function
K (X) ≥1.0 0≤K (X) < 1.0 -1.0≤K (X) < 0 K (X) < -1.0 表示对象符合标准对象要求的程度, 数值愈大, 开发潜力愈大。 表示对象符合标准对象要求的程度, 数值愈大, 愈接近标准上限。 表示对象不符合标准对象要求, 但具备转化为标准对象的条件, 值越大, 越易转化。 表示对象不符合标准对象要求, 不具备转化为标准对象的条件。 
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表 2 投标单位各项指标得分
Table 2. Numerical values of every index on bid units
项目 指标 标价(g1) 合同工期(g2) 施工能力(g3) 财务状况(g4) 施工组织管理(g5) 质量保证(g6) 业绩和信誉(g7) 招标单位1 90 90 88 90 92 93 90 招标单位2 95 90 91 88 87 90 89 招标单位3 93 91 90 92 88 89 90 招标单位4 92 92 91 88 90 89 91 权重 0.60 0.12 0.08 0.05 0.05 0.05 0.05
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表 3 计算结果
Table 3. Computational result
项目 招标单位1 招标单位2 招标单位3 招标单位4 K+ -0.825 -0.033 -0.515 -0.485 K- -0.150 -0.750 -0.573 -0.580
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