多因子分层模糊评价法的算法设计探讨——模糊综合评价方法在旅游资源评价中的应用

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1、万方数据第38卷第7期数学的实践与认识v01．38No．72008年4月MATHEMATICSINPRACTICEANDTHEoRYApril，2008多因子分层模糊评价法的算法设计探讨——模糊综合评价方法在旅游资源评价中的应用赵文清，贾慧敏，钱周信，(安徽工业大学管理学院，安徽马鞍山243002)摘要：以模糊分析技术为平台，综合模糊分析、因子分析和层次分析的基本思想，建立了多因素、分层次的资源综合评价模型．试图通过构建旅游资源评价指标体系，将旅游资源评价模糊因素数量化，建立起旅游资源评价的模糊综合评价模型，并在旅游资源价值评价领域加以运用．关键词：模糊评价；综合评价；模型；旅游资源O引言模糊

2、分析法、层次分析法等方法已经被较为广泛地应用在旅游资源评价的工作中．但是值得注意的是，当前运用模糊分析法或层次分析法时，基本上都是在仅仅给出顶层结果之后，对旅游资源进行价值评价的，换言之，仅仅比较了资源的最表象的属性或者特点．这不可避免地造成了资源研究中因子影响的判断不准确，并且直接影响到了资源价值的优劣评价结果的合理性，特别地对于资源的进一步开发与价值提升的指导意义很小．然而，从方法上给出各层次以及各层次上的诸多因子的评价值是完全可以做到的．本文中称之为多因子分层模糊评价法．1多因子分层模糊评价法模糊数学首先是由美国控制论专家扎德于1965年提出的，它是一门运用数学方法研究和处理具有“模糊性

3、”现象的数学．模糊综合评价法的基本思路遵循定性一定量一定性的步骤，即从定性研究人手，经定量加工处理，得出定性的评价结果．模糊综合评价模型的构建一般分以下几个步骤：1)取X一{X。，X。，X。，⋯，X。)为对象集；2)取U一{“t，“。，“。，⋯，“。)为指标集，由于评价指标有一定的层次，下一层指标是上一层指标的具体化．3)取V一{V。，V。，V。，⋯，y。)为评语集，并把其看成一个向量C，进行赋值；4)确立模糊转换矩阵R(rij)。×。R==小收稿日期：2005—09—28基金项目：安徽省教育厅人文社会科学基金资助项目——安徽省旅游资源价值与竞争优势研究(2005skll9)万方数据7期赵文清

4、，等：多因子分层模糊评价法的算法设计探讨9其中，rii(i一1，2，⋯，rn，J=1，2，⋯，n)表示对第i个指标做出的第歹级评语的隶属度，一般通过专家打分得到；5)取A一(A，，A。，⋯，A。}为各层指标的权重集，同理，有的上层指标权重可由若干个下层指标权重代替；6)计算B—A。R，若∑b

5、≠1，则对其进行归一化处理，即b，，一bi，／∑b,-j，得B=(Bt，B2，⋯，B。)7)计算W—B·C≠即为Xj的最后得分值；(8)最后对W(X。)，W(X。)，⋯，W(X，)按大小排序进行择优．在上述研究分析中，尽管涉及了多层次多因素，但是并没有对该组研究对象的各层次、各因子进行比较研究分析，仅仅是

6、对最终结果进行了比较研究，因此研究既不能准确地显示出各对象之间的具体差异性、优劣性，更加无法对个对象的未来潜在情形作出说明．我们不妨进一步假设，Xz是所研究的资源对象集中的一个对象，(其中，i一1，2，⋯，，z)．其受到的影响因素共有h层．在其中的第z层，有影响因子P个．那么，按照上述模糊分析方法，可以得到其评价值W，。(i)．对应地，对象集中的各个对象都可以得到一个在该层对应该因子的评价值集(Ⅳn(i)，W，2(i)，⋯，Wtp(i))．(其中，i一1，2，⋯，挖)；考虑到，一1，2，⋯，h，可以得到一组评价值集；这样，我们就可以通过这一评价值集，来对对象集中的所有对象的各层次、各因子进行比

7、较评价．特别地，在对象集中，当某个影响因子影响到研究对象X。，却并不影响X。的第z层某因子P时，那么，在对应的评价值集中该评价值W，，(i)为零．这样，对象集每一层的所有影响因子都能算出w值．设研究对象X，的总的评价值为Ⅳ¨第二层各指标的评价值为Wzj(i)(-『一1，2，⋯，，z)，第三层各指标的评价值为Ⅳ。t(i)(愚一1，2，⋯，咒)．通过相同指标值之间的比较，我们可以看出研究对象之间各自的资源竞争优势，而不同指标值的比较则可以找出资源之间的差异性，从而为以后竞争战略的制定提供依据．本文只是为了说明该评价方法的运用，文中各指标相对评语集的隶属度是作者通过模拟打分得到的，因此所得结果并不具

8、参考价值．2模糊综合评价方法在旅游资源评价中的应用2．1评价指标体系的建立．旅游资源评价中涉及众多的因素、因子，它们都仅仅是单独反映旅游资源某方面的开发价值，必须对它们进行综合考虑，才能客观、全面、正确地反映旅游资源开发和利用价值的大小．本文在保继刚的资源评价指标体系的基础上又增加了两个指标，以增加评价的准确性．这些评价的主要指标有：综合评价层3个因素；因素评价层9个因素；因子评价层13个因素．图