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《基于熵權的topsis法地基處理方案優(yōu)選研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、基于熵權的TOPSIS法地基處理方案優(yōu)選研究TOPSISMethodBasedonEntropyinSchemesChoosingofFoundationTreatment摘要：地基處理方案優(yōu)選是工程建設的重要問題。將地基處理方案優(yōu)選問題歸結為多屬性決策問題（MADM），建立了基于熵權法的TOPSIS評價模型。運用熵理論確定S標屬性的權重，充分利用客觀信息，有效避免了賦權的隨意性。通過地基處理方案優(yōu)選的實際應用，表明基于熵權的TOPSIS法結論符合工程實際，且概念清晰，易于掌握。Abstract：Howtochoosethetreatment
2、schemesoffoundationisanimportantstepinengineeringprojects.Theschemeschoosingoffoundationtreatmentisattributedtoamultipledecisionmakingproblem.AnimprovedTOPSISbasedonentropyisappliedtotheschemeschoosingoffoundationtreatmentproblemswithweightsunknown.Theweightsofschemeattribu
3、tearegainedbythemethodofentropy.Themakingfulluseofobjectiveinformationcaneffectivelyavoidthecasualnessinweightdetermining.Theapplicationresultsshowthatthismethodhasagoodaccordancewiththereality；itisclearinconceptionandeasytoputintopractice.關鍵詞：地基處理；方案優(yōu)化；熵；逼近理想解的排序法；權重Keywor
4、ds：foundationtreatment；schemeschoosing；entropy；TOPSIS；attributeweight中圖分類號：TU201文獻標識碼：A文章編號：1006-4311(2017)08-0024-020引言地基處理的目的是改善地基土的受力變形特性，滿足建筑物對地基穩(wěn)定和變形的要求［1］。常用的地基處理方法包括：換填法、強夯法、復合地基、排水固結法等多種方法，每一種方法各有其優(yōu)點和局限性。地基處理方案優(yōu)選是工程建設的一個重要環(huán)節(jié)，影響地基處理方案選擇的因素眾多，包括地基條件、施工條件、環(huán)境因素、經(jīng)濟因素等［2］
5、。傳統(tǒng)的方案決策方法包括層次分析法［3］、價值工程方法［4］、模糊綜合評判法［2］等，這些方法在方案決策時，都僅僅考慮各方案與理想解或與負理想解的差，難以全面反映方案的優(yōu)缺點［5］。本文將地基處理方案優(yōu)選問題歸結力多屬性決策(multipleattributedecisionmaking,MADM)中的方案排序問題［6］，運用嫡理論確定目標屬性的權重，并采用TOPSIS(techniquefororderpreferencebysimilaritytoidealsolution)方法對各方案進行排序。TOPSIS既考慮方案與理想解的距離，乂考
6、慮與負理想解的距離，是一種求解多目標決策非常有效的方法。該方法能夠較好地應用于地基處理方案優(yōu)選問題，為該問題的解決提供了新思路。1TOPSIS法基本原理TOPSIS(接近理想方案的序數(shù)偏好方法)是由Yocm和Hwang開發(fā)的，該方法多用于有限方案多目標決策分析中。此方法借助于理想解和負理想解進行綜合評價，即分別求得各方案與理想解與負理想解之間的距離，并計算各方案的相對貼近度，若某方案與理想方案差距最小而乂與負理想方案距離最大則為方案集中的最佳方案，據(jù)此可排定方案集中各方案的優(yōu)先次序［7,8］。假設有m種地基處理方案，即項冃的方案評價集*A={
7、al，a2,…，am},共有n??屬性會影響處理方案的選擇，即屬性指標集B={bl，b2，…，bn}，各指標的權重向量為W={wl，w2，…，wn}，項目方案ai對于第j個評價指標bi的評價值用ci，j表示（i=l，2，…，m;j=l，2，…，n），矩陣C=［ci，j］為方案集的目標屬性矩陣。冃標屬性指標包括兩類，即成本型指標和效益型指標，各評價指標需進行如下的無量綱化（規(guī)范化）處理。效益型指標的規(guī)范化處理方式如下:
