系统工程 模糊评价法.ppt

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1、模糊评价法模糊评价法是利用模糊集理论进行评价的一种方法，即运用模糊数学的基本方法把模糊的评价对象定量化。1965美国控制论专家L.A.Zedeh教授发表了“FuzzySets（模糊集合）”的论文，提出了处理模糊现象的新的数学概念“模糊子集”，力图用定量、精确的数学方法处理模糊性现象。身高有高有低颜色有深有浅日常生活中，我们描述某人的身高时常用“高个子”或“低个子”等评议来描述，虽然描述中并未指明该人身高有多少厘米，但听众已大致了解该人的身高状况，并且很容易依据这些模糊的特征来找到此人。这种描述的不确定性就是模糊性。一、模糊的概念及度量为了定量

2、地刻画这种模糊概念，我们常用隶属函数A来表示。如对身高而言A=(1/180,0.5/175,0.2/170,0/165)表示180厘米为高个子，175厘米为身高者为高个子的程度仅为0.5等，依此类推。显然隶属度表征了模糊性。二、模糊变量的运算由于模糊变量是用隶属度来表示的，因此，其运算应为模糊运算。设有模糊矩阵则R与S的并与交运算的规则与集合运算相似，并运算为两中取大，交运算为两中取小。模糊矩阵的乘积定义如下：记C=R·S设对一个评价问题有：评判因素集U={u1,…,un}；评价集V={v1,…,vn}；各评价指标的权重分别为W1,W2,…,

3、Wn。二、模糊综合评价则综合评价问题可描述为计算模糊乘积U·V。例：某服装厂对一新产品进行评判：评判因素集={款式色彩，穿着舒适，价格费用}，评价集V={很好，较好，不太好，不好}。请若干专家与顾客进行评价，若对款式色彩有20%人很欢迎，70%的人比较欢迎，10%的人不太欢迎，则可以得出对款式色彩评价的隶属度：A款式色彩=（0.2/很欢迎，0.7/较欢迎，0.1/不太欢迎，0.0/不欢迎）。类似地，穿着舒适有：A穿着舒适=（0.0/很，0.4/较，0.5/不太，0.1/不）价格费用有：A价格费用=（0.2/很合理，0.3/较合理，0.4/不太

4、合理，0.1/不合理）由以上可得模糊矩阵如已知顾客考虑三相因素的权重为则顾客该服装的综合评判为即综合评价介于不太欢迎与较欢迎之间。有时为了方便可以将b标准化得如果给各评价级一个尺度，如c=（1.00.70.40.1）则可将综合评价模糊值转换为一个确定的标量值，这样便于与其他方案比较。