模糊综合评价

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1、.2模糊综合评价在对许多事物进行客观评判时，其评判因素往往很多，我们不能只根据某一个指标的好坏就作出判断，而应该依据多种因素进行综合评判，如技术方案的选择、经济发展的比较等.模糊综合评判可有效地对受多种因素影响的事物作出全面评价.2.1理论介绍模糊综合评判通常包括以下三个方面：设与被评价事物相关的因素有个，记为，称之为因素集。又设所有可能出现的评语有个，记为，称之为评判集。由于各种因素所处地位不同，作用也不一样，通常考虑用权重来衡量，记为。1.评判步骤进行模糊综合评判通常按以下步骤进行：（1）确定因素集。（2）确定评判集。（3）进行单因素评判得。（4）构造综合评判矩阵：（5）综合评

2、判：对于权重，计算，并根据最大隶属度原则作出评判。2.算子的定义在进行综合评判时，根据算子的不同定义，可以得到不同的模型。1）模型——主因素决定型运算法则为。该模型评判结果只取决于在总评判中起主要作用的那个因素，其余因素均不影响评判结果，比较适用于单项评判最优就能认为综合评判最优的情形。2）模型——主因素突出型..运算法则为。该模型与模型I比较接近，但比模型I更精细些，不仅突出了主要因素，也兼顾了其他因素，比较适用于模型I失效，即不可区别而需要加细时的情形。3）模型——加权平均型运算法则为。该模型依权重大小对所有因素均衡兼顾，比较适用于要求总和最大的情形。4）模型——取小上界和型运

3、算法则为。使用该模型时，需要注意的是：各个不能取得偏大，否则可能出现均等于1的情形；各个也不能取得太小，否则可能出现均等于各个之和的情形，这将使单因素评判的有关信息丢失。5）模型——均衡平均型运算法则为，其中。该模型适用于综合评判矩阵中的元素偏大或偏小时的情景。2.2案例分析例1考虑一个服装评判的问题，为此建立因素集，其中表示花色，表示式样，表示耐穿程度，表示价格。建立评判集，其中表示很欢迎，表示较欢迎，表示不太欢迎，表示不欢迎。进行单因素评判的结果如下：，，设有两类顾客，他们根据自己的喜好对各因素所分配的权重分别为,试分析这两类顾客对此服装的喜好程度。分析由单因素评判构造综合评判

4、矩阵：..用模型计算综合评判为根据最大隶属度原则知，第一类顾客对此服装不太欢迎，第二类顾客对此服装则比较欢迎。程序源码：functionExample1A1=[0.10.20.30.4];A2=[0.40.350.150.1];R=[0.20.50.20.1;0.70.20.10;00.40.50.1;0.20.30.50];fuzzy_zhpj(1,A1,R)fuzzy_zhpj(1,A2,R)end%%function[B]=fuzzy_zhpj(model,A,R)%模糊综合评判B=[];[m,s1]=size(A);[s2,n]=size(R);if(s1~=s2)disp

5、('A的列不等于R的行');elseif(model==1)%主因素决定型for(i=1:m)for(j=1:n)..B(i,j)=0;for(k=1:s1)x=0;if(A(i,k)

6、r(i=1:m)for(j=1:n)B(i,j)=0;for(k=1:s1)B(i,j)=B(i,j)+A(i,k)*R(k,j);..endendendelseif(model==4)%取小上界和型for(i=1:m)for(j=1:n)B(i,j)=0;for(k=1:s1)x=0;x=min(A(i,k),R(k,j));B(i,j)=B(i,j)+x;endB(i,j)=min(B(i,j),1);endendelseif(model==5)%均衡平均型C=[];C=sum(R);for(j=1:n)for(i=1:s2)R(i,j)=R(i,j)/C(j);endendf

7、or(i=1:m)for(j=1:n)B(i,j)=0;for(k=1:s1)x=0;x=min(A(i,k),R(k,j));B(i,j)=B(i,j)+x;endend..endelsedisp('模型赋值不当');endendend程序输出结果如下：ans=0.20000.30000.40000.1000ans=0.35000.40000.20000.1000例2某校规定，在对一位教师的评价中，若“好”与“较好”占50%以上，可晋升为教授。教授分教学型教授和科研