基于信息熵的轎車產品質量特性的權重確定

吳丹青 陳志婷

（江南大學 商學院工商管理系，江蘇 無錫 214122）

1 權重方法的引入

本文權重值是通過信息熵的方法確定的。信息熵是C.E.Shannon對事物出現的不確定性的科學稱謂，C.E.Shannon提出此概念是為了解決隨機事件或信號所含信息量大小的評價。基于概率論的信息熵是通過隨機抽樣實驗時抽樣結果的不確定性來定義信息熵的大小的。信息熵可以用來解決信息冗余以及不確定多屬性問題，計算公式為：H（x）＝－ （xi）log（xi），式中： xi—隨機事件獨立出現的可能狀態，p（xi）—某一狀態出現的概率，C—調節系數。因為熵與有序度之間存在一定的關系，即熵值越大，其有序程度越低，不確定性越大。因此可以采用信息熵根據指標值的差異程度確定指標體系的權重，以便進行多指標的綜合評價。

2 權重值的計算

本文是以德系三品牌為例，分析消費者在選擇品牌車型時所考慮的因素。本文在只考慮質量特性的情況下，選用了六大質量特性，分別是動力性、燃油經濟性、安全性、操作穩定性、平順性、車身及空間，而這些質量特性各自需要指標來衡量，我們采用發動機排量、百公里耗油量、制動性能、剎車距離、最小轉向半徑、前后懸掛類型、車身長度。至于這六個指標的權重是多少呢？對于權重的確定，本文決定通過構造決策矩陣，來確定各質量特性的權重。

2.1 構造決策矩陣

S1、S2、.......S9 表示 9 類車型，它們

構成了集合S稱作為對象的樣本空間，則S={S1,S2,.....,S9}。對于9類車型的質量我們用了六類質量特性指標u1、u2、......、u9，構成U={u1,u2,.....,u9}作為指標空間，得決策初始矩陣X：

2.2 構造決策矩陣 A=（aij）m×n與 R=（rij）m×n

在這里引用一個計算公式，用來計算每項指標值之間的差距大小，此分值會用在后面決策矩陣的計算中。分值計算式如下所示：

根據數值越小越好還是數值越大越好，將數值分為成本型指標和效益型指標。由以下公式：除發動機排量u1、前后懸掛類型u5、車身長度u6為效益型指標以外，其余都為成本型指標，將X中的每個數值帶入上述公式中，計算出規范化矩陣R。

2.3求矩陣 ）m×n

2.5 指標權重的確定

汽車產品的質量受多種指標因素的影響，不同的指標的影響程度不同。權重向量由上式可算出權重向量wj（w1,w2,....w6）。 有：

w1=0.1475，w2=0.1148，w3=0.1172，w4=0.3204，w5=0.1449，w6=0.1552

六個質量特性的代表指標所對應的權重：動力性的權重：0.1475；燃油經濟性的權重：0.1148；安全性的權重：0.1172操縱穩定性的權重：0.3204；平順性的權重：0.1449；車身及空間的權重：0.1552。

3 結語

本文為消費者選擇汽車產品的品牌車型等提供了思路，上文求出的權重即是消費者在衡量汽車產品質量時各考慮因素在消費者心中所占比重。這不僅為消費者選購汽車產品產品提供參考，更是給汽車制造廠商提供借鑒。

［1］彭海軍，孫啟國.基于信息熵機械產品質量多屬性決策[J].機械設計與制造，2007(04).