AHP模糊综合评判法VIP免费

1AHPAHP--模糊综合评估法模糊综合评估法2模糊综合评价法模糊综合评价法3一、模糊现象与模糊数学基础二、模糊综合评判法的主要步骤三、模糊综合评判法的主要算子四、模糊综合评判法实例五、模糊综合评价法优缺点4一、模糊现象与模糊数学基础5模糊数学绪论用数学的眼光看世界，可把我们身边的现象划分为：1.确定性现象：物质的汽化、冷凝，运动的速率，这种现象的规律性靠经典数学去刻画；2.随机现象：某种事物的分布，故障发生的概率，这种现象的规律性靠概率统计去刻画;3.模糊现象：年轻、重、热、美、厚、薄、快、慢、大、小、高、低、长、短、贵、贱、强、弱，靠模糊数学去刻画。模糊现象的共同特点：外延不清晰模糊数学模糊数学————研究和揭示模糊现象的研究和揭示模糊现象的定量定量处理方法。处理方法。•随机性的特征，是关于对象在类属和性态方面的定义是完全确定的，但对象出现的条件方面是概率的、不确定的。因此，随机性是和必然性相对的。要描述随机性的特征，一般运用统计方法，通过统计分析，从随机性中寻找必然的规律。•模糊性的特征，是表征对象在认识中的分辨界限是不确定的，即对象在类属、性态方面的定义是不精确的、不明晰的。因此，模糊性是与精确性相对的。要描述对象的模糊性特征，就需要运用模糊数学，通过模糊数学模型分析，实现由模糊向精确化的转化。随机性和模糊性7•产生1965年，L.A.Zadeh（扎德）发表了文章《模糊集》(FuzzySets，InformationandControl,8,338-353)•基本思想用属于程度（隶属度）代替属于或不属于。如某员工属于优秀的程度为0.6,属于良好的程度为0.4，属于一般的程度为0.2，属于较差的程度为0.1。模糊数学绪论8模糊代数，模糊拓扑，模糊逻辑，模糊分析，模糊概率，模糊图论，模糊优化等模糊数学分支•涉及学科分类、识别、评判、预测、控制、排序、选择；人工智能、信息控制、聚类分析、专家系统、综合评判等模糊数学绪论•应用领域9二、模糊综合评判法的主要步骤10设与被评价事物相关的因素有n个，记作},,,{21nuuuU称之为因素集或指标集，考虑用权重},,,{21naaaA来衡量各因素重要程度的大小。又设所有可能出现的评语有m个，记作},,,{21mvvvV称之为评语集或评判集。11（1）确定因素（指标）集};,,,{21nuuuU（2）确定评判（评语）集};,,,{21mvvvV（3）进行单因素评判得到隶属度向量),,,(21imiiirrrr，形成隶属度矩阵：nmnnmmrrrrrrrrrR212222111211（4）确定因素集权重向量，对评判集可数值化或归一化（5）计算综合评判（综合隶属度）向量：对于权重),,,,(21naaaA计算RAB（6）根据隶属度最大原则作出评判，或计算综合评判值模糊综合评判的步骤12【引例】科研成果评价假设评价科研成果，评价指标集合U={u1，u2，u3}={学术水平，社会效益，经济效益}，其各因素权重设为}4.0,3.0,3.0{A13确定评语集为V={V1，V2，V3，V4}={很好，好，一般，差}请该领域专家若干位，分别对此项成果每一因素进行单因素评价，例如对学术水平，有50%的专家认为“很好”，30%的专家认为“好”，20%的专家认为“一般”。由此得出学术水平的单因素评价结果为0,2.0,3.0,5.01R2.03.02.02.01.02.04.03.002.03.05.0321RRRR全部因素的评价结果为14综合评价为•其中“”为模糊算子mnmmnnmrrrrrrrrraaaR21222211121121,,,AB2.03.02.02.01.02.04.03.002.03.05.00.40.30.315三、模糊综合评判法的主要算子16表示取大四个主要的模糊算子(1)算子表示取小),(Mnkrarajkjmjjkjmjk,,2,1,,minmax)(B11＝)4.03.03.0(2.03.02.02.01.02.04.03.002.03.05.02.03.03.03.017(2)算子),(M)4.03.03.0(2.03.02.02.01.02.04.03.002.03.05.0nkrarajkjmjjkjmjk,,2,1,max)(B11＝08.012.012.015.0表示相乘18⊕表示相加(3))4.03...