數控加工中心的選購是一個多指標決策問題，如資本成本、產品的大小、主軸速度和刀具能力等均可以影響到加工中心設備的選擇.近年來，針對加工中心選購問題，國內外學者提出了多種數學模型[1_3].本文綜合考慮了專家意見和實際各備選加工中心指標數據的影響，提出了基于改進主客觀權重的TOPSIS方法，為大型設備的采購提供了系統和科學的決策支持.
1評價指標體系的建立
2權重的確定加工中心的選購是每個機械加工企業必須面對的難題.數控加工中心的性能取決于生產能力，進給系統性能和刀具容量等.生產能力包括主軸的最大轉速（r/min )、最大加工直徑和加工長度（mm );進給系統性能由X軸和Z軸的快速進給速度（mm/min)度量，X軸和Z軸的快速進給速度反映了加工中心的定位能力.因此，資本成本、主軸轉速、刀具容量、X軸的快速進給速度、Z的快速進給速度、最大加工直徑和最大加工長度等被認為是影響數控加工中心性能的主要因素.技術人員根據生產實際選擇加工中心時，必須分層次考慮以上各類評價指標，具體的層次結構模型見圖1.
對于多指標決策過程中權重的確定，層次分析法雖然能夠充分地反映專家的知識和經驗，但是在賦權過程中決策者完全脫離實測數據，容易造成主觀偏好過強的缺點；熵值法通過計算指標的信息熵，根據指標的相對變化程度對系統整體的影響來決定指標的權重，不考慮決策者的專業經驗和知識，但是實測數據也可能出現一定的誤差，造成最終評價結果與事實不符.為了使評價結果更符合實際，兼顧決策者的偏好，同時盡量減少賦權的主觀隨意性，本文利用改進層次分析法14]確定主觀權重，利用熵權法[5]確定客觀權重，在此基礎上，確定評價模型的綜合權重.
2.1基于改進層次分析法的主觀權重計算 AHP方法是對一些較為復雜、較為模糊的問題作出決策的簡易方法，它特別適用于那些難以完全定量分析的問題.但是傳統的AHP方法計算權重時需要對判斷矩陣進行一致性檢驗，在決策過程中常因判斷矩陣不能通過一致性檢驗而需要重復構造判斷矩陣，導致計算量增大，使得決策緩慢•為克服這一缺點，預先根據專家意見，按照《個評價指標的重要程度遞減的順序對其排序為2…然后兩兩比較，利用比較標度法（見表1 )，給出相鄰指標xi+1的相對標度值纟..最后按照指標重要程度的傳遞性構造判斷矩陣M.
4結論
考慮到多目標綜合決策問題中權重的重要性，本文針對數控加工中心的采購問題提出了基于結合改進AHP方法和熵權法確定組合賦權的TOPSIS方法.組合賦權法綜合考慮了專家意見和備選加工中心的指標信息，充分體現了決策者的主觀判斷與客觀的指標信息，更為合理，更符合實際.另外本文使用的改進層次分析方法，與傳統的層次分析法相比，無需進行一致性檢驗，極大地減少了計算量.利用該評價方法對實例進行分析，結果表明，該方法計算簡單、實用，所得結果是可靠、有效的.
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