模糊综合评判VIP免费

模糊综合评判法1.算法原理模糊综合评判方法是指当一个事物受多个要素的作用时，对其进行的一种多要素综合评价方法。有些要素的范围没有清晰的界限，而模糊综合评判法能够根据最大隶属度原则将定性指标转换为定量指标，从而对受多个要素影响的事物作出综合评价。模糊综合评判方法是模糊数学理论在实际生活中的应用，对于因素众多、无法量化、等级划分没有清晰界限等一类问题的决策，模糊综合评判利用最大隶属度原则，柔性划分各个因素的隶属等级，解决人们主观难以确定的模糊界限问题。模糊综合评判包括单层模糊综合评判和多层模糊综合评判。影响因素较多时为避免权重过于微小掩盖该因素的作用，可以根据问题的特征将影响因素分层，先求出一层内部的评判结论，再根据得到的N个一层结论再次求解，此过程为多层次模糊综合评判。首先确定被评价对象的因素集合评价集；再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度矢量，获得模糊评判矩阵；最后把模糊评判矩阵与因素的权矢量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评价结果。2.算法过程具体过程：将评价指标看成是由多种因素组成的模糊集合，再设定这些因素所能选取的评审等级，组成评语的模糊集合，分别求出各单一因素对各个评审等级的归属程度（称为模糊矩阵），然后根据各个因素在评价指标中的权重分配，通过计算，求出评价的定量解值。分为以下六个步骤。2.1确定评价对象的因素集合设U={U],u2,,um}为刻画被评价对象的m种评价指标，m是评价指标个数。按评价指标的属性将评价指标分为若干类，把每一类都视为单一评价因素，1称之为第一级评价因素。第一级评价因素可以设置下属的第二级评价因素，第二级评价因素可以设置下属的第三级评价因素，依此类推：U=U1U2Us其中，Ui=ui1,ui2,,uim，UiUj=，任意ij,i,j=12,S。Uj是u的一个划分，Ui称为类。2.2确定评价对象的评语集设V=v_,,v2,,v，是评价者对被评价对象可能做出的各种总的评价结果12n组成的评语等级的集合。2.3确定评价因素的权重向量设人=ax，a2，,am为权重分配模糊矢量，其中aj表示第i个因素的权重，要求令＞0,ai=lo确定权重的方法：专家估计法、德尔菲法（专家调查法）、加权平均法、层次分析法。离差最大化权值计算方法计算权重：nnrra.=戸1k"ij色，i=1,2,,mimnnrri=1j=1k=1ijik2.4进行单因素模糊评价，确立模糊关系矩阵单独从一个因素出发进行评价，以确定评价对象对评价集合V的隶属程度,称为单因素模糊评价。在构造了等级模糊子集后，逐个对被评价对象从每个指标U.上进行量化，即确定从单因素来看被评价对象对各等级模糊子集的隶属度，进而得到模糊关系矩阵：r11rm1R=rmn模糊综合评价模型为：B=A°R=a1,a2,,amr11r1nrm1rmb1,b2,,bnnri=rii，ri2，，归一化处理：rij=1,消除量纲影响。其中rij表示某个被评价对象从指标7来看对等级模糊子集片的隶属度。一个被评价对象在某个因素片方面的表现是通过模糊矢量q来刻画的，ri称为单因素评价矩阵，可看做因素集U和评价集V之间的一种模糊关系。在确定隶属关系时，通常由专家依据评判等级对评价对象进行打分，然后统计打分结果。从评价对象的属性构造隶属函数rij，且满足0rij1。效益性指标：当属性值较小时，评价值应随属性值的增大而缓慢增大；随属性值增大程度的增大，评价值的增大速度应越来越快。人„1exp円）m,mu..<令max.u..1，r=Mmijiijij1,u=Mij成本性指标：当属性值较大时，评价值应随属性值得减小而缓慢增大；随着属性值减小的程度的增大，评价值增大速度应越来越快。1,uij=m令miniuij1，rij=1exp』，m