資訊熵

熵權法是一種客觀賦權方法。按照資訊理論基本原理的解釋，資訊是系統有序程度的一個度量，熵是系統無序程度的一個度量；如果指標的資訊熵越小，該指標提供的資訊量越大，在綜合評價中所起作用理當越大，權重就應該越高。

單位質量物質的熵稱為比熵,記為s。熵最初是根據熱力學第二定律引出的一個反映自發過程不可逆性的物質狀態參量。熱力學第二定律是根據大量觀察結果總結出來的規律，有下述表述方式：

理想點的原理

理想點法是C.L.Hwang 和 K.Yoon 兩人於1981年首次提出，理想點法根據有限個評價物件與理想化目標的接近程度進行排序的方法，是在現有的物件中進行相對優劣的評價理想點法是多目標決策分析中一種常用的有效方法，又稱為優劣解距離法。

其基本原理，是透過檢測評價物件與最優解、最劣解的距離來進行排序，若評價物件最靠近最優解同時又最遠離最劣解，則為最好；否則為最差。其中最優解的各指標值都達到各評價指標的最優值。最劣解的各指標值都達到各評價指標的最差值。

層次分析法的原理

人們在進行社會的、經濟的以及科學管理領域問題的系統分析中，面臨的常常是一個由相互關聯、相互制約的眾多因素構成的複雜而往往缺少定量資料的系統。層次分析法為這類問題的決策和排序提供了一種新的、簡潔而實用的建模方法。

變數的不確定性越大，熵也就越大，把它搞清楚所需要的資訊量也就越大。 　　資訊熵是資訊理論中用於度量資訊量的一個概念。一個系統越是有序，資訊熵就越低； 　　反之，一個系統越是混亂，資訊熵就越高。所以，資訊熵也可以說是系統有序化程度的一個度量。