基于AHP-EWM-TOPSIS的儿童农耕玩具车设计评价研究

2022-05-30周祺李晓锋

艺术科技 2022年16期

周祺李晓锋

摘要：为解决儿童农耕教育匮乏的问题，文章提出三款儿童农耕玩具车设计方案，并构建基于AHP-EWM-TOPSIS法的评价模型，结合设计案例对其进行检验。首先，根据现有理论研究构建由安全性、农业知识普及、易玩性等5个一级指标和18个二级指标构成的评价体系；其次，采用AHP和EWM进行组合赋权；最后，运用TOPSIS法得到最优设计方案，为解决方案评选中多目标的决策问题提供新思路。

关键词：儿童农耕玩具车；AHP；EWM；TOPSIS法；评价研究

中图分类号：TS958.7 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2022）16-000-03

农耕教育的目的在于使儿童认识到农业种植与大自然的联系，使其亲身体验播种的乐趣［1］。但随着城市化进程的加快，出现了儿童农耕教育匮乏的问题［2］。在儿童农耕玩具车市场中，功能互动形式单一、缺乏农耕情景感受等成为亟待解决的问题。文章采用AHP-EWM-TOPSIS法作为研究方法，AHP-EWM组合赋权对三款设计方案展开综合评价研究，根据TOPSIS法确定三款设计方案中的最优设计方案。

1 儿童农耕玩具车评价体系构建

1.1 背景研究

在对儿童农耕玩具车开始评估之前，首先应建立有效的评价指标体系。影响农耕玩具车评估的因素较多，通过理论研究，其中文献［3］指出儿童农业科普类产品设计须全面考虑使用的安全性，如材料安全、零部件尺寸合适等。文献［4］和文献［5］表示，安全性是农业科普类产品设计的第一要素，易玩性、情感体验等是其核心部分。从中整理出38个初步指标，结合5名专家学者的意见，最终确定安全性、农业知识普及性、易玩性、交互性、农耕情景感受性这5个一级评估指标，零部件尺寸、造型、农业知识学习、观察植物生长、实践种植学习等18个二级评估指标。

整个玩具车评价流程首先根据前期理论研究，结合专家意见确定一级和二级评估指标；其次邀请专家对三款玩具车设计方案打分，借助AHP得到主观权重，采用EWM获得客观权重，经专家和相关技术人员建议，主客观权重按照3︰7划分，从而获得综合权重，并结合TOPSIS法确定正负理想解，计算得到三款方案与理想解的贴合度；最后选定最优设计方案。

1.2 构建评价指标体系

1.2.1 AHP算法步骤

AHP（层次分析法）是一种将定性与定量结合，进行综合分析评价的方法［6］，具有简单、方便等特点，步骤如下：

（1）根据农耕玩具车的一级、二级指标，两两比较建立判断矩阵（1），其中yij表示i因素与j因素两两比较所得评分的均值。

（2）由式（2）将矩阵yij的指标归一化处理。

（3）由式（3）计算最大特征值，并检验一致性。

1.2.2 熵权法算法步骤

熵权法［7］分析指标的离散程度，进而计算各属性权重值，过程如下所述。

（1）设方案数量为m，指标数量为n，决策矩阵为式（4），其中，aij表示第i项所对应的第I项指标的标准数值。

（2）將其转化为标准化评估矩阵（5）。

（3）借助式（6）计算指标i的熵值。

（4）再次计算其客观权重（7）。

通过AHP获得的和EWM计算的，借助式（8）得到综合权重向量。

1.2.3 TOPSIS法计算

TOPSIS法依据评价方案与理想解的距离进行排序［8］，在获得综合权重的基础上，利用TOPSIS法对其排序，具体步骤如下所示：

（1）利用式（9）构建评估矩阵，其中，aij代表第i款玩具车对应的第I项指标值。

（2）通过综合权重向量w和标准化评估矩阵，构建加权标准化评估矩阵。

（3）确定正理想解和负理想解。

（4）通过式（10）和式（10）计算玩具车的和。

（5）通过式（11）确定与理想解的贴近度。

最后依据大小对玩具车进行优劣排序，其中，值越大，该玩具车方案越优，从而得到三款玩具车设计方案的综合排序结果。

2 实例评估

2.1 儿童农耕玩具车设计

借助该方法评估三款农耕玩具车设计方案中的最优设计，其中三款设计方案如图1所示。

2.2 各级指标计算

2.2.1 层次分析法（AHP）主观权重求解

邀请15名专家学者分别对三款方案进行测评打分，将三款玩具车设计方案分别命名为S1、S2、S3，另外，一级指标命名为A1、A2等，二级指标命名为B1、B2等，借助AHP的式（1）～（3）计算主观权重，见表1。

2.2.2 熵权法（EWM）客观权重计算

邀请20名儿童参与测试，假设20名儿童打分的重要性相同，将打分值作规范化处理，可以得出三款玩具车设计方案的平均指标值。通过熵权法的式（9），计算出其信息熵：E（0.733，0.496，0.674，0.487，0.684，0.637，0.812，0.612，0.708，0.658，0.584，0.817，0.507，0.495，0.635，0.632，0.576，0.787），在此基础上，得到三款玩具车设计方案的加权规范化平均指标值，见表2。

通过AHP计算的主观权重和EWM获得的客观权重，借助式（10）得到三款方案的综合权重结果，见表3。

2.2.3 TOPSIS求解

根据评价模型中理想解的计算方法，通过式（11）建立初始矩阵，并对其作规范化和加权处理，得到加权规范化矩阵Z。

确定玩具车的正、负理想解，其中，正理想解为z+=（0.7991，0.7071，0.8878，0.9947，0.7069，0.875，0.9346，0.9618，0.7746，0.9061，0.9106，0.8674，0.853，0.9654，0.9578，0.8073，0.7956，0.8062），负理想解为z-=（0.0071，0.0067，0.0041，0.0128，0.0196，0.0062，0.0083，0.0043，0.0029，0.0046，0.0065，0.0044，0.0237，0.0046，0.008，0.0104，0.0045，0.00307）。在此基础上，得到三款方案到正理想解的距离：d1+=0.4906，d2+=0.6424，d3+=0.6011；到负理想解的距离：d1-=0.6659，d2-=0.4613，d3-=0.5688。

2.2.4 评价结果分析

通过TOPSIS求解步骤中的式（20），计算各设计方案与理想解的贴合度：c1=0.5758，c2=0.418，c3=0.4862，按照其大小进行排序，三款儿童农耕玩具车设计方案评估结果为S1＞S2＞S3，即第一款儿童农耕玩具车设计方案为最佳方案。

3 结语

本文构建了基于AHP-EWM-TOPSIS的评价模型，建立了包含5个一级指标和18个二级指标的农耕玩具车评价体系，可以得出以下结论。

第一，运用AHP-EWM进行主客观赋权，避免了AHP和EWM过于主观或片面的影响，组合赋权保留了专家的主观建议，也有客观数据分析，为现有农业科普玩具的评价提供了新思路。

第二，结合逼近理想解的方法，确定方案的优劣，即S1＞S2＞S3，保证了评价结果的科学性。

第三，整个评价流程清晰直观，具有较强的可移植性和适用性，也可应用于其他多属性的决策问题中。

参考文献：

［1］祁广梅.农耕种植游戏为视角开展幼儿社会实践探索［J］.读与写，2022（3）：199-201.

［2］夏勇.基于組合赋权及TOPSIS的起重机械再制造评估［J］.起重运输机械，2020（18）：27-31.

［3］赵云瑞，高海波，林治国，等.基于组合赋权-TOPSIS法的极地邮轮减摇鳍选型评价［J］.中国舰船研究，2021，16（5）：121-126，149.

［4］徐嘉怡，胡昊琪.儿童农业科普玩具设计研究［J］.工业设计，2022（4）：62-64.