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空調(diào)冷熱源方案優(yōu)劣評價(jià)方法
2014-11-5    來源:正航儀器    作者:正航網(wǎng)絡(luò)  閱讀:次

 

 

由空調(diào)冷熱源方案評價(jià)指標(biāo)的組成可見,其方案優(yōu)選在一定程度上是一個(gè)外延不明確、內(nèi)涵很豐富的過程,具有信息不完全性和非確知性特征。因此,我們可以把各可選方案看作一個(gè)灰色系統(tǒng),進(jìn)而依據(jù)指標(biāo)體系的特點(diǎn)采用多口標(biāo)綜合效果測度法ICI完成設(shè)計(jì)方案的優(yōu)選。

一、綜合效果測度法的計(jì)算步驟

綜合效果測度法是根據(jù)某些準(zhǔn)則對各個(gè)局勢所產(chǎn)生的效果(這里指評價(jià)指標(biāo)對方案的影響)進(jìn)行量化比較的方法,量化測度值分布在區(qū)間}0;1}內(nèi),量綱為1,其大小可以反映局勢產(chǎn)生的效果的理想程度。筆者根據(jù)多口標(biāo)化為單口標(biāo)的灰色決策思想,構(gòu)造了應(yīng)用該方法的如下計(jì)算步驟。a>構(gòu)造屬性矩陣A。評價(jià)指標(biāo)的取值為a(由指標(biāo)的意義知a,則所有的a構(gòu)成了屬性矩陣A。實(shí)際應(yīng)用時(shí)采用哪種效果測度值要依據(jù)評價(jià)指標(biāo)的性質(zhì)而定。當(dāng)評價(jià)指標(biāo)的數(shù)值越大局勢產(chǎn)生的效果越好時(shí),采用上限效果測度值,如設(shè)備系統(tǒng)能量轉(zhuǎn)換效率當(dāng)評價(jià)指標(biāo)的數(shù)值越小局勢產(chǎn)生的效果越好時(shí),采用下限效果測度值,如水資源消耗量當(dāng)評價(jià)指標(biāo)的數(shù)值越接近某個(gè)適中值局勢產(chǎn)生的效果越好時(shí),采用適中效果測度值。的權(quán)值,k為同類評價(jià)指標(biāo)(或子口標(biāo))的個(gè)數(shù)。

權(quán)重向量對事物的優(yōu)劣評判起著重要作用,對于同一規(guī)格化矩陣R而言,選用不同的權(quán)重向量可能得到不同的評判結(jié)果。為了盡量合理地確定權(quán)值,研究時(shí)采用了多決策者層次分析法!2l,以6位專家提供的同類評價(jià)指標(biāo)兩兩相對重要性調(diào)查表為基礎(chǔ),建立了同類指標(biāo)的比較矩陣,并在運(yùn)算過程中考慮了各比較矩陣的一致性要求,從而較好地保證了權(quán)值的可靠性,得到的指標(biāo)權(quán)值見表1。假設(shè)一方案優(yōu)選。根據(jù)綜合效果測度向量中各數(shù)值的大小,依次排出方案順序,數(shù)值最大的方案為最優(yōu)可行方案,應(yīng)當(dāng)首選。

 

 

空調(diào)冷熱源方案優(yōu)劣評價(jià)

 

 

二、方案評價(jià)指標(biāo)的聚集度探討

綜合效果測度向量中,有些數(shù)值相等或相近,這時(shí)可根據(jù)方案評價(jià)指標(biāo)的聚集度再行選擇。此處所說的指標(biāo)聚集度,是指同一方案各評價(jià)指標(biāo)規(guī)格化后指標(biāo)值的集中程度。參照數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)中反映收入分配不平等程度的基尼系數(shù)原理,將指標(biāo)聚集度概念敘述如下。若將指標(biāo)聚集度記為g,并令gE(01),那么,可以規(guī)定g具有如下意義g=1時(shí),各評價(jià)指標(biāo)值相等g越接近1,各評價(jià)指標(biāo)值的大小分布越集中g(shù)越接近。,各評價(jià)指標(biāo)值的大小分布越分散。

 

空調(diào)冷熱源方案優(yōu)劣品評

 

 

標(biāo)越多,即h數(shù)值越大,指標(biāo)聚集度的計(jì)算公式越具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。方案評價(jià)指標(biāo)的聚集度體現(xiàn)了指標(biāo)的集中程度,顯然,其數(shù)值越大,各指標(biāo)值的波動空間越小,這樣,方案對應(yīng)的綜合效果測度值越能反映方案可行的真實(shí)程度。因此,綜合效果測度值相等或相近時(shí),可以根據(jù)指標(biāo)聚集度越大越優(yōu)先的排序原則,排出相等或相近測度值所對應(yīng)方案的優(yōu)先可行順序。http://m.51reagent.cn

 

 

 

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