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1、转载 模糊综合评价法 原文地址:模糊综合评价法作者:燕子第三章 第一节思想和原理 第二节模型和步骤 第三节应用案例选粹 模糊综合评判法在质量经济效益评价中的应用 模糊综合评价法在物流选址中的应用 第一节思想和原理 在客观世界中存在着许多不确定性,这种不确定性表现在两个方面:一是随机性-事件是否发生的不确定性;二是模糊性-事物本身状态的不确定性。在客观世界中,存在着大量的模糊概念和模糊现象。一个概念和与其对立的概念无法划出一条明确的分界,他们是随着量变逐渐过渡到质变的。例如 年轻 和 年老、高与矮、胖与瘦、美与丑 等没有确切界限的一些对立概念都是所谓的模糊概念。凡涉及模糊概念的现象被称为模糊现象
2、。现实生活中的绝大多数现象,存在着中介状态,并非非此即彼,表现出亦此亦彼,存在着许多,甚至无穷多的中间状态。总之,模糊性是事件本身状态的不确定性,或者说是指某些事物或者概念的边界不清楚,这种边界不清楚,不是由于人的主观认识达不到客观实际所造成的,而是事物的一种客观属性,是事物的差异之间存在着中间过渡过程的结果。模糊数学就是试图利用数学工具解决模糊现象一门学科。1965年,美国加州大学的控制论专家扎德发表了一篇题为模糊集合的重要论文,第一次成功地运用精确的数学方法描述了模糊概念,从而宣告了模糊数学的诞生。从此,模糊现象进入了人类科学研究的领域。模糊数学的产生把数学的应用范围,从精确现象扩大到模糊
3、现象的领域,去处理复杂的系统问题。模糊数学决不是把已经很精确的数学变得模模糊糊,而是用精确的数学方法来处理过去无法用数学描述的模糊事物。从某种意义上来说,模糊数学是架在形式化思维和复杂系统之间的一座桥梁,通过它可以把多年积累起来的形式化思维,也就是精确数学的一系列成果,应用到复杂系统里去。模糊数学着重研究 认知不确定 一类的问题,其研究对象具有 内涵明确,外延不明确 的特点。我们知道,一个事物往往需要用多个指标刻画其本质与特征,并且人们对一个事物的评价又往往不是简单的好与不好,而是采用模糊语言分为不同程度的评语。由于评价等级之间的关系是模糊的,没有绝对明确的界限,因此具有模糊性。显而易见,对于
4、这类模糊评价问题,利用经典的评价方法存在着不合理性。模糊综合评价是借助模糊数学的一些概念,对实际的综合评价问题提供一些评价的方法。具体地说,模糊综合评价就是以模糊数学为基础,应用模糊关系合成的原理,将一些边界不清、不易定量的因素定量化,从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法。应用模糊集合论方法对决策活动所涉及的人、物、事、方案等进行多因素、多目标的评价和判断,就是模糊综合评判,最早是由我国学者汪培庄提出的。其基本原理是:首先确定被评判对象的因素(指标)集和评价(等级)集;再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量,获得模糊评判矩阵;最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运
5、算并进行归一化,得到模糊评价综合结果。本方法的优点是:数学模型简单,容易掌握,对多因素、多层次的复杂问题评判效果比较好,是别的数学分支和模型难以代替的方法。这种模型应用广泛,在许多方面,采用模糊综合评判的实用模型取得了很好的经济效益和社会效益。第二节模型和步骤 一、确定评价指标和评价等级 二、构造评价矩阵和确定权重 rij表示从指标 ui 着眼,该评判对象能被评为 vj 的隶属度(i=1,2,m;j=1,2,n),一般将其归一化使之满足 得到这样的模糊关系矩阵,尚不足对事物做出评价。评价指标集中的各个指标在 评价目标 中的有不同的地位和作用,即各评价指标在综合评价中占有不同的比重。拟引入 U
6、上的一个模糊子集 A,称为权重或权数分配集,A=(a1,a2,am),其中 ai 0,且 ai=1。这样,在这里就存在两种模糊集,一类是指标集 U 中各元素在人们心目中的重要程度的度量,表现为因素集 U 上的模糊权重向量 另一类是上的模糊关系,表现为模糊矩阵 R。这两类模糊集都是人们价值观念或者偏好结构的反映。三、进行模糊合成和做出决策 R 中不同的行反映了某个被评价事物从不同的单指标来看对各等级模糊子集的隶属程度。用模糊权向量 A 将不同的行进行综合,就可得到该被评事物从总体上来看对各等级模糊子集的隶属程度,即模糊综合评价结果向量。引入 V 上的一个模糊子集 B,称模糊评价集,又称决策集。B
7、=(b1,b2,bn)。如何由 R 与 A 求 B 呢?一般地令 B=A*R(*为算子符号),称之为模糊变换。但当评价因素较多时,由于 ai 很小,评判结果得到的 bj 反映不出实际情况。为了克服这一缺点,人们常常采用 与、或 算子,或者将两种类型的算子搭配使用。当然,最简单的是普通矩阵乘法(即加权平均法),这种模型要让每个因素都对综合评价有所贡献,比较客观地反映了评价对象的全貌。在实际问题中,我们不一定仅限于已知的算子对,应该依据具体的情形,采用合适的算子对,可以大胆试验、大胆创新。如果评判结果,应将它归一化。为了充分利用 B 所带来的信息,可把各种等级的评级参数和评判结果 B 进行综合考虑
8、,使得评判结果更加符合实际。此时,我们可假设相对于各等级 vj规定的参数列向量为 则得出等级参数评判结果为 p 是一个实数。它反映了由等级模糊子集 B 和等级参数向量 C 所带来的综合信息,在许多实际应用中,它是十分有用的综合参数。四、实例分析 某服装厂生产某种服装,欲了解顾客对该种服装的欢迎程度。现采用模糊综合评价法来解决这个问题。1、确定模糊综合评判指标 取 U=花色,式样,价格,耐用度,舒适度 2、建立综合评判的评价集 取 V=很欢迎,欢迎,一般,不欢迎 3、进行单因素模糊评判,并求得评判矩阵 R1=(0.2,0.5,0.3,0.0)R2=(0.1,0.3,0.5,0.1)R3=(0.0
9、,0.1,0.6,0.3)R4=(0.0,0.4,0.5,0.1)R5=(0.5,0.3,0.2,0.0)4、建立评判模型,进行综合评判 由于对服装的评判,不同层次、不同年龄、不同性别的观点 各不相同,故本例选定某类男顾客。经了解,他们比较 侧重于舒适度和耐用度,而不太讲究花色和样式,对各因素 的权数可确定如下:A=(0.10,0.10,0.15,0.30,0.35)由此确定评判模型:5、评判指标处理法 将上述指标归一化得,结果表明,这种服装在男顾客中,32%的人 很欢迎,27%的人 欢迎,27%的人态度 一般,14%的人 不欢迎。如果评判者是女顾客,由于她们特别看中花色和样式,故各因素的权为
10、:A=(0.30,0.35,0.10,0.10,0.05)则综合评判的结果为:B=(0.20,0.30,0.35,0.10)将上述评判指标归一化得 B=(0.21,0.315,0.37.0.105)这表明,这种服装在女顾客中,21%的人 很欢迎,31.5%的人 欢迎,37%的人态度 一般,10.5%的人 不欢迎。五、步骤总结(1)给出备择的对象集:(2)找出指标集:表明我们对被评判事物从哪些方面来进行评判描述。(3)找出评语集(可称等级集):(4)确定评判矩阵(评判的基础环节):(5)确定权数向量:一种是由具有权威性的专家及具有代表性的人按因素的重要程度来商定;另一种方法是通过数学方法来确定。
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