在體育運動中都會有教練，不論是足球籃球還是其他一些體育活動，教練是負責教運動員學習及安排的人員。本文是一篇碩士論文范文，主要論述了多屬性決策方法在評價體育教練中的應用。

　　提要：為了更好地解決多因素評判體育教練的這一問題，該文提出了兩種模型，分別是灰關聯綜合評價模型和多屬性決策模型。利用這兩種模型先通過獨立計算進行教練實力的評價，再綜合分析兩種算法的結果，即可最終實現評價體育教練的目標。

　　關鍵詞：多屬性決策,教練評價,灰色關聯理論,TOPSIS算法

　　1 概述

　　目前，一些媒體，例如美聯社和《今日美國》，往往采取民意調查的方式來評價體育教練的能力[1]。然而，這些調查都只局限于定性分析層面，很難進行定量計算。考慮到現在存在的問題，本文嘗試為評價教練提供一種定量解決方案，更好地滿足全世界球迷的需求。

　　為解決教練評價的問題，本文構建出了基于灰色理論，TOPSIS算法和信息熵理論[2-5]可評估體育教練的模型，主要思想是尋求一種全面綜合的定量評估方法。下文將著重闡述兩種不同的評價模型，這兩種算法均可獨立計算出待評價教練的排名。最后，本文用NCAA①的實際數據對模型的結果進行檢驗。

　　4 經選擇后的教練結果

　　在第三節中將通過引入的兩個模型：MCDM模型和GCE模型來給所有教練進行綜合評定。

　　根據在第二節的綜合評價，得到了不同的結果。結合上面的兩個結果，我們得到預期的數據。通過上述兩個模型，可得到相似的排名順序。結果表明，雖然兩種方法得到的順序并不完全相符，但籃球、足球教練的前5名完全相同，曲棍球教練的前五名也只有一個不同。

　　與網站上列出的排名相對照，五名中有三名匹配，另兩名教練分列6、11名。

　　排名前五的籃球教練都是被籃球名人堂認定的經驗豐富、優秀的人才。他們的學生也是競技場上的傳奇人物。

　　5 總結

　　MCDM是一類復雜的多屬性決策問題，需要根據多種指標對一個特定的目標進行決策。為了很好地評價教練，首先，數據的選擇及處理是非常重要的環節。本文從NCAA的網站上獲得的數據被分為兩大類，分別是普通指標和特殊指標。對于普通指標，我們可以直接使用;而對于特殊指標，我們運用了AHP層次分析法將其融合成一個數值。為了進一步計算，本文提出了基于灰色理論，TOPSIS以及信息熵理論的GCE和MCDM兩種模型，這兩種模型可以分別獨立求解教練的排名，其中GCE模型的運行結果見與MCDM模型的結果比較相似。最終，通過兩個排名的綜合比較，我們得到了非常有效和準確的結果，因此最終的排名結果也驗證了我們提出模型的有效性。對于將來，我們的方法可以被逐漸應用到一些個人能力的評價問題中。

　　注釋：

　　①NCAA：全美大學生體育協會(National Collegiate Athletic Association)

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　　碩士論文發表期刊推薦《湖北體育科技》（雙月刊）創刊于1981年，是由國家新聞出版署批準，湖北省新聞出版局注冊登記，湖北省體育科學研究所主辦的綜合性學術期刊。其宗旨是“為奧運爭光”，為“全民健身服務”。榮獲中國學術期刊綜合評價數據庫來源期刊。