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SoftwareX 9(2019)217原始软件出版物PyTOPS:一个基于Python的TOPSIS工具[10]作者:J. P.Kalbarb,c,A.K.Dikshita,ca印度理工学院环境科学与工程中心,孟买,孟买400076,印度b印度孟买理工学院气候变化跨学科项目,印度孟买400076c印度理工学院孟买城市科学与工程中心,印度孟买400076gr a p h i c al a b st r a ctar t i cl e i nf o文章历史记录:收到2018年2019年2月12日收到修订版,2019年关键词:PythonTOPSISa b st ra ctTOPSIS法是从一组具有特定属性的方案中确定最优方案的方法。 最好的选择是基于它与理想解的欧几里得距离。TOPSIS法被广泛应用于供应链物流、营销管理、环境管理、化工等多属性决策问题中。尽管这种方法得到了广泛的应用,但目前还没有一个免费的开放源代码软件(FOSS)用于TOPSIS,并提供全面的分析后扩展。因此,本文描述了一个基于Python-3的工具PyTOPS的TOPSIS与伯克利软件发行版(BSD)-3-Clause许可证。©2019作者由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)中找到。通讯作者:环境科学与工程中心,印度理工学院孟买,孟买400076,印度。电子邮件地址:skarmakar@iitb.ac.in(美国)Karmakar)。网址:http://www.cese.iitb.ac.in/people/facinfo.php? id=skarmakar(S. Karmakar)。https://doi.org/10.1016/j.softx.2019.02.0042352-7110/©2019作者。 由Elsevier B.V.出版。这是一篇开放获取的文章,使用CC BY许可证(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页:www.elsevier.com/locate/softx218诉亚达夫,S.Karmakar,P.P.Kalbar等人/SoftwareX 9(2019)217√∑XAA∑∑√JJr=πjC 为代码元数据当前代码版本v0.1用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX_2018_196法律代码许可证BSD-3-Clause使用的代码版本控制系统无软件代码语言、工具和服务使用Python3、PyQt5编译要求,操作环境&依赖性numpy,sklearn,collections,math,xlrd,random,sys,QtCore,QtGui,QtWidgets如果可用开发人员文档/手册链接http://www.cese.iitb.ac.in/people/facinfo.php? id=skarmakar(密码:pytops2018)问题支持电子邮件pytops-support@googlegroups.com软件元数据当前软件版本v0.1与手稿一起上传的此版本可法律软件许可证BSD-3条款计算平台/操作系统Linux,Microsoft Windows安装要求依赖项numpy,sklearn,collections,math,xlrd,random,sys,PyQt5(仅适用于linux)如果可用,请链接到用户手册-如果正式出版,请在参考列表中引用该出版物http://www.cese.iitb.ac.in/people/facinfo.php? id=skarmakar(密码:pytops2018)问题支持电子邮件pytops-support@googlegroups.com1. 动机和意义多属性决策(MADM)是决策学的一个重要分支。这个分支涉及的计算和数学工具的发展,主观评价给定的替代品相对于已识别的属性[1]。备选方案是为决策者提供的不同的行动选择,这些行动被优先考虑并排序。许多多属性决策方法已被开发用于方案的排序,如层次分析法(AHP)、加权和模型(WSM)、简单 加 法 加 权 ( SAW ) 、 多 维 偏 好 分 析 的 线 性 规 划 技 术(LINMAP)、基于比率分析的多目标优化(MOORA)、筛选与 选 择 法 ( ELECTRE ) 和 逼 近 理 想 解 的 排 序 偏 好 技 术(TOPSIS)[2,3]。一个广泛的名单,算法1TOPSIS方法步骤伪代码格式1:构造归一化的决策矩阵,即、xijijm2i=1ij其中rij和xij分别是归一化的和原始的决策矩阵的元素2:加权归一化决策矩阵的 构 造 ,即、vij=rij<$wj <$i,j其中wj是属性j的分配权重3:理想(+)和负理想(-)溶液即、A+={(max vi j|i∈I),(minvi j|i∈I′);φj}={v1+,v2+,. . .个文件夹这些不同MADM方法的软件在j j上提供国际社会关于多重标准A−={(minvi j|i∈I),(maxvi j|i∈I′);j}={v1−,v2−,. . . 个文件夹决策[4]。 在已开发的方法中,TOPSISj j在不同的研究领域中使用[5TOPSIS算法根据正理想解和负理想解其中I和I′分别与收益和成本属性相关联。4:分离测量的计算,即、解决方案[8TOPSIS法的算法是在算法1中使用伪代码格式总结。TOPSIS是由Hwang和Yoon于1981年开发的,并已用于各种MADM问题,如供应链物流,营销管理,环境管理或化学工程[11,12]。TOPSIS法优于其他方法,因为(i)它适用于大量的属性和备选方案;(ii)有限的主观要求,输入;(iii)其逻辑和可编程行为;以及(iv)COM-nSi+=i=1nSi−=i=1(vij−vi+)2 j(vij−vi−)2 j替代性排名的相对一致性[13]。尽管TOPSIS在各个研究领域得到了广泛的应用,但目前还没有免费的开源软件(FOSS)可用于TOPSIS,尤其是通过全面的分析后扩展,5:计算与理想解的相对接近度 ,即、+Sj+jS++S−作者因此,本文描述了一个Python-36:基于Cj+值的备选方案排序基于PyTOPS的TOPSIS与伯克利软件发行版-bution(BSD)-适用于Microsoft Windows和Linux平台的3条款许可证。PyTOPS旨在提供一个用户友好的图形界面,使用TOPSIS解决大型MADM问题PyTOPS是一个简单但功能强大的软件包,用于对结果进行后期分析√诉亚达夫,S.Karmakar,P.P.Kalbar等人/SoftwareX 9(2019)217219工作簿= xlrd . open_workbook( xlsx ')sheet1 =工作簿。(0)第一页第_matrix =[]对于行,范围(第1页)nrows):_row =[]为Col在范围(第1页)numerous):_row。append(sheet1 . cel l _ v a l u e(row,col))_matrix。append(_row)A = np。matrix(_matrix)从sklearn . 预处理进口normalize B =normalize(A,norm=如秩可逆概率、与理想解相对接近度的均值和标准差等。 每一种选择的相对接近程度的平均值和标准差,提供了在人类理解的干预下贬低某些选择的自由。某些属性及其给定权重的影响也可以使用PyTOPS进行多次模拟。这些先进的应用程序将有助于许多研究人员和决策者利用增强的计算能力来研究TOPSIS方法。已经开发了许多软件包用于使用TOPSIS解决MADM问题,例如DECERNS[14],Triptych:TOPSIS [15],SANNA [16],Topsis Solver 2012[17]和TechSe。 选择[18]。DECERNS是一个基于网络和桌面的MADM模型决策支持系统,在科学和实际问题中有广泛的应用[19]。但是,它没有任何后分析功能,并与专有的商业许可证一起分发。用于TOPSIS分析的Triptych软件包由Statistical DesignInsti- tute开发并发布,具有专有商业许可证。该软件需要Microsoft Excel,并将属性和备选项的数量限制为200。SANNA和Topsis Solver 2012也需要Microsoft Excel来运行,并将属性和变量的数量分别限制为50和20。TechSelect是一个基于Excel的决策支持工具,TOPSIS嵌套在Microsoft Excel中。显然,现有的软件要么是商业软件,要么依赖于Microsoft Excel等其他商业软件包,在决策矩阵的属性和备选方案方面存在局限性。PyTOPS的目标是为TOPSIS提供一个FOSS等价物,具有大型决策矩阵(数千个属性和备选方案)和多达一百万个模拟,后分析。2. 软件描述TOPSIS法的标准步骤是:(i)形成归一化决策矩阵;(ii)形成加权归一化决策矩阵;(iii)理想和负理想溶液确定;(iv)分离测量计算;(v)计算与理想溶液的相对接近度;和(vi)优先级排序。使用内置的sklearn进行决策矩阵的归一化。预处理包之后是与权重的矩阵乘法,以构造加权归一化的决策矩阵。根据预定的成本和收益属性来识别理想和负理想解通过定义特定的函数,分别计算了分离度和相对贴近度.然后,使用numpy包的各种内置函数,根据与理想解决方案的相对接近程度对备选方案进行排名后续部分将详细解释这些功能。2.1. 软件架构和功能如可见于图PyTOPS有两个模块:输入和输出。Inputs块列出了五个组件:(i)属性类型;(ii)上传决策矩阵;(iii)上传权重;(iv)权重的变化程度;以及(v)模拟次数。输入属性类型组件基于用户给出的二进制值(0表示收益,1表示成本)来标识成本和收益然后将这些二进制值附加到决策矩阵的列。这种实践引入了定义的函数来识别不同类型的属性,这些属性用于确定理想和负理想解。OrderedDict子类用于记住属性类型(以列表形式给出),以便进一步操作。组件2和组件3分别有用于上传决策矩阵和属性权重的按钮,带有xlsx扩展xlsx是最常见的文件扩展名可以使用许多免费软件导出,如LibreOffice Calc和Google Sheets。这些文件的数据使用xlrd库提取。属性的权重由决策者根据相对重要性给出,通常具有主观性。这种主观性总是与内在的不确定性相联系。为了解决这个问题,在双旋转框中添加了变化度组件。这种双旋转箱的变化高达1.00(1.00意味着决策者愿意在提供的权重中具有100%的变化为了分析这种变化的影响,可以使用旋转箱在下一个组件中进行多个模拟。模拟次数可以增加到100万次。输出块包含四个组成部分:(i)具有不同权重的排名;(ii)排名反转的概率;(iii)与理想解的相对接近度的平均值;以及(iv)与理想解的相对接近度的标准差在Inputs块中上传所有必要的文件和其他信息后运行按钮填充输出块的剩余文本框。第一个组成部分给出了各个备选方案的排名,其中用户定义了权重的变化(参见输入的组成部分4此文本框首先打印权重,然后打印循环配置中的等级MADM方法有一个突出的问题,即秩反转。优选的替代品的等级排序的改变。为了量化这个问题,在第二个分量中以两列格式打印所有备选方案的秩反转概率。这种概率明显地反映了备选方案排序的稳健性第三和第四个组件在每个备选方案的相应文本框中打印与理想解的相对接近度的平均值和标准差。平均值和标准差值为决策者提供了一个机会,让他们选择一个较低但最好的人类可感知性替代方案。所有组件的每个文本框中的所有打印值都可以通过使用带有txt扩展名的保存工具按钮PyTOPS的整体结构如图所示。 二、2.2. 示例代码段分析PyTOPS的源代码是用Python 3编写的这些代码可以进一步修改,以开发模糊TOPSIS方法的工具现有的函数,如sklearn的normalize。预处理和xlrd仅对确定性值起作用(参见下面的片段)。这些效用函数的可能修改将允许决策者在模糊不确定性下选择更好的3. 说明性示例PyTOPS的工作使用示例1来说明,示例1是一个常用的简单数值问题。220诉亚达夫,S.Karmakar,P.P.Kalbar等人/SoftwareX 9(2019)217图1.一、PyTOPS的图形用户界面。图二. 显 示 PyTOPS结构的统一建模语言图;其中DMat是决策矩阵,Std偏差是标准偏差,DM是决策者;输入和输出与图 中 给出的相同。1 .一、例1. 一家国际公司的经理试图评估一个新的设施的要求,以取代现有的结构与A1,A2,A3和A4作为替代品。(S)he考虑三个属性,即耐用性、可靠性和能力为了这次评估。(S)he还为这些属性中的每一个分配一定的权重,如表1所示。从表1中可以看出,示例1中的所有属性都是利益类型。因此,第一步是提供0,0,0在第一部分中(即,输入块的输入属性类型)。诉亚达夫,S.Karmakar,P.P.Kalbar等人/SoftwareX 9(2019)217221图三. (a)最高等级的等级逆转概率;(b)最高等级的备选方案接近理想解决方案的平均值和标准差(即,一个2,A3和A4)。表1实施例1的替代方案和属性[20]。耐久性可靠性能力权重0.30.40.3的1548一个2786一个3868一个4764然后使用相应的按钮上传决策矩阵和分配的权重(参见xlsx文件的补充信息)。PyTOPS将备选方案排序为A2>A3>A4>A1。这些结果是直观的,因为A2在“可靠性”属性(权重最高的属性)中具有最高得分。出于演示目的,考虑了指定重量在所有这些变化中,进行了一千次模拟。图 3(a)描述了在给定的权重变化下的秩可逆性的概率(即,25%、40%和50%)。 图 3(b)给出了接近最佳备选方案的理想解的平均值和标准差(即,A2、A3和A4)。4. 影响大 多数MADM方 法主 要依 赖于 决策 者的 主观 判 断 [21] 。TOPSIS方法还需要与属性相关的权重作为主观信息[22]。这种主观性给结果带来了不确定性。PyTOPS允许在给定信息周围使用均匀分布的值进行多次模拟,从而为决策者提供了分析结果的不确定性如何分配给输入权重的主观性的自由使用此功能可以检查首选替代方案的正确性,而无需创建新的场景。 此功能还侧重于决策模型的鲁棒性测试,例如,如果最佳替代方案的权重变化非常微小,那么决策者可能会质疑模型的鲁棒性。另一方面,如果权重的相对较大的扰动不改变备选项的秩,则模型被认为是鲁棒的。总之,PyTOPS具有决策模型的鲁棒性检查和不确定性分析的能力PyTOPS已被用于解决一个两阶段的多属性去重,在[23,24]中报道的Nashik市(印度)选择废物转运站适当位置的决策模型该模型基于各级利益相关者所确定的贡献,选择城市中心区城市固体废物管理设施的最佳选址。PyTOPS为这些设施的所有可能组合提供排名,与他们逆转的可能性。此外,还给出了多次模拟中相对接近度的均值和标准差,这对市政官员来说是一个重要的估计PyTOPS的使用并不局限于学术界,任何决策者都可以在BSD许可下在行业和政府中使用,因为MADM问题在这些领域中广泛存在在文献中可以找到工业和政府中许多MADM问题的例子(例如,参见[25,26])。PyTOPS也可用于教育机构的运筹学课程,因为它具有非常用户友好的图形界面。此外,本软件可能是感兴趣的决策者谁与真正的大数据集与成千上万的替代品和属性。5. 结论本文提出了一种基于Python的工具PyTOPS的MADM方法TOPSIS与广泛的后分析扩展,如概率的秩可逆性,平均值和标准差的相对接近理想的解决方案。使用数值例子解释PyTOPS的所有功能,并提供解决示例问题所需的所有文件使用最先进的软件包赋予了高效率,这使得PyTOPS成为大型数据集的合适工具,同时减少了处理时间。来自不同背景的用户被邀请使用PyTOPS并提供反馈,这些反馈将被用于改进后续版本的功能。除了日常维护和错误修复外,PyTOPS的未来研究将包括决策模型的模糊不确定性,如第2.2节所述。致谢作者要感谢主编和匿名审稿人提供了非常有见地的评论,这提高了这篇手稿的质量。VY感谢印度政府人力资源和发展部提供他的博士学位。奖学金和IIT 孟买计算支持。VY 还感谢Ranjeet KumarSingh先生和Mr.Pratiman Patel的帮助。利益冲突作者声明不存在利益冲突222诉亚达夫,S.Karmakar,P.P.Kalbar等人/SoftwareX 9(2019)217引用[1]ZavadskasEK, TurskisZ,KildienestecS. MCDM/MADM方法概述的最新调查。Technol Econ Dev Econ 2014;20(1):165[2]2009年10月20日,Jusoh A,MD Nor K,Khalifah Z,Zakwan N,ValipourA. 多准则决策技术及其应用2000 - 2014年文献综述。经济研究2015;28(1):516-71。[3][10]杨文,李文,李文. 混合多准则决策方法:可持续性问题应用综述。经济研究2016;29(1):857-87。[4]国 际 MCDM 协 会 。 与 MCDM 相 关 的 软 件 , 2019 年 。 网 址 : http ://www.mcdmsociety.org/content/software-related-mcdm[在线;访问2019年1月9日[5]ZavadskasEK,Sušinskas S,Dani u<$nasA,TurskisZ,Sivilevičius H. 桩柱施工工艺的多准则选择。J Civ Eng Manag2012;18(6):834-42.[6]Zavadskas EK,Turskis Z,Volvačiovas R,Kildiene S.技术的多标准评估模型。Stud Inf Control2013;22(4):249-58.[7]扎瓦德卡斯 EK,图尔斯基斯Z,巴戈丘斯诉多准则选择波罗的海东部的一个深水港Appl Soft Comput2015;26:180-92.[8]赖玉君,刘天艳,黄春良.多目标决策的理想解法《欧洲手术研究杂志》,1994年;76(3):486-500。[9][10]李国雄,李国雄,李国雄. LEVI 3.0-建筑解决方案的多标准评估程序。JCiv EngManag2002;8(3):184-91.[10]Šaparauskas J,Turskis Z.建筑可持续性的多准则评价方法。Technol EconDev Econ2006;12(4):321-6.[11]Behzadian M,Otaghsara SK,Yazdani M,Ignatius J. 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