数学建模 综合评价与决策方法.pptx

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1、第第14章章 综合评价与决策方法综合评价与决策方法数学建模算法与应用数学建模算法与应用第1页/共94页第2页/共94页第3页/共94页14.1 理想解法第4页/共94页14.1.1示例第5页/共94页第6页/共94页第7页/共94页第8页/共94页采用上式进行属性规范化时，经过变换的最差属性值采用上式进行属性规范化时，经过变换的最差属性值不一定为不一定为0，最佳属性值为，最佳属性值为1。第9页/共94页第10页/共94页第11页/共94页第12页/共94页第13页/共94页第14页/共94页第15页/共94页第16页/共94页第17页/共94页第18页/共94页第19页/共94页第20页/共9

2、4页14.1.2 方法和原理第21页/共94页第22页/共94页14.1.3 TOPSIS法的算法步骤第23页/共94页第24页/共94页第25页/共94页14.2 模糊综合评判法第26页/共94页第27页/共94页14.2.1 一级模糊综合评判在人事考核中的应用第28页/共94页第29页/共94页第30页/共94页第31页/共94页第32页/共94页第33页/共94页第34页/共94页第35页/共94页第36页/共94页第37页/共94页2023年3月25日38模糊综合评判一级模糊综合评判一级模糊综合评判第38页/共94页2023年3月25日39模糊综合评判第39页/共94页2023年3月2

3、5日40根据运算的不同定义，可得到以下不同模型：根据运算的不同定义，可得到以下不同模型：模糊综合评判第40页/共94页2023年3月25日41例如有单因素评判矩阵例如有单因素评判矩阵则则B(0.18,0.18,0.18,0.18)第41页/共94页2023年3月25日42模糊综合评判第42页/共94页2023年3月25日43模糊综合评判第43页/共94页2023年3月25日44其中：其中：模糊综合评判第44页/共94页2023年3月25日45 例例：“晋升”的数学模型.以高校老师晋升教授为例：因素集U=政治表现及工作态度,教学水平,科研水平,外语水平,评判集V=好,较好,一般,较差,差.因素

4、好 较好 一般 较差 差政治表现及工作态度 4 2 1 0 0教学水平 6 1 0 0 0 科研水平 0 0 5 1 1 外语水平 2 2 1 1 1 第45页/共94页2023年3月25日46给定以教学为主的权重给定以教学为主的权重A=(0.2,0.5,0.1,0.2)，分别用分别用M(,)、M(,)模型所作评判下：模型所作评判下：M(,)：B=(0.5,0.2,0.14,0.14,0.14)归一化后，归一化后，B=(0.46,0.18,0.12,0.12,0.12)M(,)：B=(0.6,0.19,0.13,0.04,0.04)第46页/共94页2023年3月25日47模糊综合结论模糊综合

5、结论最后通过对模糊评判向量B的分析作出综合结论一般可以采用以下三种方法：(1)最大隶属原则(2)加权平均原则 评价等级集合为=很好，好，一般，差，各等级赋值分别为4，3，2，1 第47页/共94页14.2.2 多层次模糊综合评判在人事考核中的应用第48页/共94页第49页/共94页第50页/共94页第51页/共94页第52页/共94页第53页/共94页第54页/共94页第55页/共94页第56页/共94页第57页/共94页根据最大隶属度原则，认为对该员工的评价为良好。根据最大隶属度原则，认为对该员工的评价为良好。同理可对该部门其他员工进行考核。同理可对该部门其他员工进行考核。第58页/共94页

6、第59页/共94页14.3 数据包络分析法第60页/共94页14.4 灰色关联分析法第61页/共94页第62页/共94页第63页/共94页第64页/共94页第65页/共94页第66页/共94页第67页/共94页第68页/共94页第69页/共94页14.5 主成分分析法 当影响事件的因素过多时，可以根据因素内在关系构造出影响事件的主要成分，并且用主要成分来对事件进行评分。第70页/共94页第71页/共94页第72页/共94页第73页/共94页第74页/共94页第75页/共94页为主成分为主成分的累积贡献率，的累积贡献率，第76页/共94页第77页/共94页第78页/共94页第79页/共94页第80页/共94页第81页/共94页第82页/共94页14.6 秩和比综合评价法第83页/共94页14.6.1 原理及步骤第84页/共94页第85页/共94页第86页/共94页第87页/共94页第88页/共94页第89页/共94页14.6.2 应用实例第90页/共94页第91页/共94页第92页/共94页第93页/共94页