[发明专利]基于直觉模糊-组合赋权-TOPSIS理论的农业面源污染控制技术的方法

权利要求书

1.一种基于直觉模糊-组合赋权-TOPSIS理论的农业面源污染控制技术的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S1、构建农业面源污染控制技术综合筛选指标体系：包括目标层、准则层、指标层；

步骤S2、构建模糊决策矩阵：将步骤S1中各模型层中的多项数据信息中存在的定性数据结合直觉模糊集理论将定性数据转化为直觉模糊数，构建直觉模糊决策矩阵；

步骤S3、组合赋权确定各指标的权重；

步骤S4、在步骤S2和S3的基础上，确定直觉模糊决策矩阵的每一项指标对应的正、负理想解；

步骤S5、获得待选择农业面源污染控制技术的综合排序结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于直觉模糊-组合赋权-TOPSIS理论的农业面源污染控制技术的方法，其特征在于，具体的，在步骤S2构建原始决策矩阵过程中，根据直觉模糊集理论将原始决策矩阵中大量的定性数据转化为直觉模糊数，然后设待选择对象集为D，i＝1，···，m，指数集为C，j＝1，···，n，构建出直觉模糊决策矩阵，如：

式中：(μ_mn，ν_mn，π_mn)为待选择技术m、指标n的直觉模糊数。其中μ、v和π分别代表直觉模糊数的隶属度、非隶属度和犹豫度，并且0≤μ+v≤1，π＝1-μ-v。

3.根据权利要求1所述的一种基于直觉模糊-组合赋权-TOPSIS理论的农业面源污染控制技术的方法，其特征在于，在步骤S3中，采用熵权法与层次分析法确定各指标的权重，然后利用拉格朗日乘子算法将两种方法所得权重综合得到各指标的组合权重。

4.根据权利要求1或3所述的一种基于直觉模糊-组合赋权-TOPSIS理论的农业面源污染控制技术的方法，其特征在于，所述步骤3中采用的方法的具体步骤包括：

S301、根据直觉模糊决策矩阵利用式(2)计算各指标C_j(j＝1，2，…，n)的直觉模糊熵E_j，根据式(3)计算指标的权重ω_1j：

式中：ω_1j为熵权权重；E_j为直觉模糊熵；n为指标个数；m为参与选择的对象个数；

S302、采用Saaty T L1-9比率标度法，来构造准则层和指标层的判断矩阵A：

其中，元素a_ij0(称为正矩阵)，a_ij表示指标C_i对指标C_j的相对重要程度，a_ii＝1；(i，j，k＝1,2，...，n)；

根据上述判断矩阵计算最大特征值λ_max和特征向量，并经归一化处理公式计算判断矩阵的一致性指标CI：

式中：λ_max为判断矩阵最大特征值；n为判断矩阵阶数；

查随机一致性指标表，得到平均随机一致性指标RI；

按照如下公式计算一致性比率：

式中：CR为一致性比率；CI为一致性指标；RI为平均随机一致性指标；

当一致性比率CR0.1时，认为判断矩阵A的不一致程度在允许范围之内，有满意的一致性，通过检验，接受判断矩阵；否则，重新构造判断矩阵；

通过一致性检验后，按照如下公式计算各指标的权重ω_2j：

式中：ω_2j为层次分析法权重；a_ij为指标C_i对指标C_j的相对重要程度；

步骤303、对上述方法得到的直觉模糊熵权法和层次分析法所得权重通过拉格朗日乘子法得到组合权重：

式中：ω_1j为客观权重；ω_2j为主观权重；ω_j为组合权重。