模糊綜合評(píng)判法

模糊綜合評(píng)判法演示文稿現(xiàn)在是1頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六優(yōu)選模糊綜合評(píng)判法現(xiàn)在是2頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六Contents三、應(yīng)用案例——Fuzzy在物流選址中的應(yīng)用二、模型和步驟一、思想和原理現(xiàn)在是3頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六（一）模糊現(xiàn)象與模糊數(shù)學(xué)模糊概念：沒(méi)有確切界限的對(duì)立概念。

“禿子悖論”美與丑、高與矮、好與壞。。。。。。模糊現(xiàn)象

電開(kāi)關(guān)與自來(lái)水閥門{0,1}[0,1]自來(lái)水閥門開(kāi)啟度？

現(xiàn)在是4頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六模糊數(shù)學(xué)：利用數(shù)學(xué)工具解決模糊現(xiàn)象一門學(xué)科。

1965扎德《模糊集合》現(xiàn)在是5頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六

設(shè)為一基本集，若對(duì)每個(gè)都指定一個(gè)數(shù)則定義模糊子集稱為的隸屬函數(shù)，稱為元素的隸屬度?，F(xiàn)在是6頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六例1：用A表示“高個(gè)子男生”的集，并認(rèn)為身高1.80m以上的男生必為高個(gè)，而身高1.6m以下的男生都不是高個(gè)。用x表示某男生的身高，并給出μ的隸屬函數(shù)如下取x分別等于1.65m，1.70m，1.75m，則uA(x)分別等于0.125,0.50,0.875，即身高1.65m，1.70m，1.75m的男生，分別以0.125,0.50,0.875的程度屬于高個(gè)子男生。A是“高個(gè)子男生”對(duì)應(yīng)的模糊集（Fuzzy集）?，F(xiàn)在是7頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六模糊數(shù)學(xué)著重研究“認(rèn)知不確定”一類的問(wèn)題，其研究對(duì)象具有“內(nèi)涵明確，外延不明確”的特點(diǎn)。模糊數(shù)學(xué)引入評(píng)價(jià)

多指標(biāo)

評(píng)語(yǔ)等級(jí)關(guān)系模糊化現(xiàn)在是8頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六模糊綜合評(píng)價(jià)就是以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，應(yīng)用模糊關(guān)系合成的原理，將一些邊界不清、不易定量的因素定量化，從多個(gè)因素對(duì)被評(píng)價(jià)事物隸屬等級(jí)狀況進(jìn)行綜合性評(píng)價(jià)的一種方法。（二）模糊綜合評(píng)價(jià)及原理現(xiàn)在是9頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六基本原理是：（汪培莊）

（1）確定被評(píng)判對(duì)象的因素（指標(biāo)）集和評(píng)價(jià)（等級(jí)）集；（2）確定各個(gè)因素的權(quán)重及它們的隸屬度向量，獲得模糊評(píng)判矩陣；

（3）把模糊評(píng)判矩陣與因素的權(quán)向量進(jìn)行模糊運(yùn)算并進(jìn)行歸一化，得到模糊評(píng)價(jià)綜合結(jié)果?，F(xiàn)在是10頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六Contents三、應(yīng)用案例——Fuzzy在物流選址中的應(yīng)用二、模型和步驟一、思想和原理現(xiàn)在是11頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六一確定評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)等級(jí)二構(gòu)造評(píng)判矩陣和確定權(quán)重三進(jìn)行模糊合成和做出決策現(xiàn)在是12頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六（一）確定評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)等級(jí)為刻畫(huà)被評(píng)價(jià)對(duì)象的m種指標(biāo)；為刻畫(huà)每一指標(biāo)所處的狀態(tài)的n種決斷（即評(píng)價(jià)等級(jí)）。設(shè)設(shè)現(xiàn)在是13頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六對(duì)某服裝廠生產(chǎn)某種服裝歡迎程度的模糊綜合評(píng)價(jià)。

（1）確定模糊綜合評(píng)判指標(biāo)取U＝{花色，式樣，價(jià)格，耐用度，舒適度}

（2）建立綜合評(píng)判的評(píng)價(jià)集取V＝{很歡迎，歡迎，一般，不歡迎}現(xiàn)在是14頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六（二）構(gòu)造評(píng)價(jià)矩陣和確定權(quán)重1.單指標(biāo)評(píng)價(jià)對(duì)指標(biāo)集U中的單指標(biāo)ui（i=1,2,…,m）作單指標(biāo)評(píng)判，就指標(biāo)ui著眼，確定該事物對(duì)評(píng)價(jià)等級(jí)vj(j=1,2,…,n)的隸屬度（可能性程度）rij，這樣就得出第i個(gè)因素ui的單指標(biāo)評(píng)判集：現(xiàn)在是15頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六2.構(gòu)造評(píng)價(jià)矩陣m個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)集就構(gòu)造成一個(gè)總的評(píng)價(jià)矩陣R。

R就是指標(biāo)集U到抉擇評(píng)語(yǔ)集V的一個(gè)模糊關(guān)系，

表示指標(biāo)ui對(duì)抉擇等級(jí)vj的隸屬度。隸屬度歸一化現(xiàn)在是16頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六3.確定指標(biāo)權(quán)重評(píng)價(jià)指標(biāo)集中的各個(gè)指標(biāo)在“評(píng)價(jià)目標(biāo)”中的有不同的地位和作用，即各評(píng)價(jià)指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中占有不同的比重。擬引入U(xiǎn)上的一個(gè)模糊子集A，稱為權(quán)重或權(quán)數(shù)分配集，A=（a1,a2,…am）,其中ai>0，且Σai=1。現(xiàn)在是17頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六

（3）進(jìn)行單指標(biāo)模糊評(píng)判，并求得評(píng)判矩陣

R1=(0.2,0.5,0.3,0.0)R2=(0.1,0.3,0.5,0.1)R3=(0.0,0.1,0.6,0.3)R4=(0.0,0.4,0.5,0.1)R5=(0.5,0.3,0.2,0.0)

（4）確定指標(biāo)權(quán)重

假設(shè)男顧客側(cè)重于舒適度和耐用度，而不太講究花色和樣式。對(duì)各因素的權(quán)數(shù)可確定如下：A=(0.10，0.10，0.15，0.30，0.35)設(shè)R=(rij)=現(xiàn)在是18頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六（三）進(jìn)行模糊合成和做出決策1.模糊變換引入V上的一個(gè)模糊子集B，稱模糊評(píng)價(jià)集，又稱決策集。B=（b1,b2,…bn）。B=A*R（*為算子符號(hào)）評(píng)價(jià)集歸一化：

現(xiàn)在是19頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六(1)算子現(xiàn)在是20頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六（2）現(xiàn)在是21頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六(3)算子現(xiàn)在是22頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六(4)算子現(xiàn)在是23頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六以上四個(gè)算子在綜合評(píng)價(jià)中的特點(diǎn)是現(xiàn)在是24頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六服裝歡迎程度模糊綜合評(píng)判模型：例子現(xiàn)在是25頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六

（5）評(píng)判指標(biāo)處理法將上述指標(biāo)歸一化得，如果評(píng)判者是女顧客，由于她們特別看中花色和樣式，故各因素的權(quán)為：A=(0.30,0.35,0.10,0.10,0.05)B=（0.20,0.30,0.35,0.10）

B`=（）現(xiàn)在是26頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六2.決策（1）最大隸屬度法（2）排序法如：對(duì)很歡迎賦值100，歡迎賦值85，一般賦值70，不歡迎賦值60。可計(jì)算出男性對(duì)該服裝的綜合評(píng)分：82.5分；同樣可以算出女性對(duì)該服裝的綜合評(píng)價(jià)為：79.975分男B`=（）女現(xiàn)在是27頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六（四）步驟總結(jié)（1）給出備擇的對(duì)象集：（2）找出指標(biāo)集：（3）找出評(píng)語(yǔ)集（可稱等級(jí)集）：（4）確定評(píng)判矩陣（評(píng)判的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)）：

現(xiàn)在是28頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六（5）確定權(quán)數(shù)向量：（6）選擇適當(dāng)?shù)暮铣伤惴ǎ?/p>

加權(quán)平均法、最大隸屬度法

主因素突出法（查德算子）；

（7）計(jì)算評(píng)判指標(biāo)：

模糊綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果是被評(píng)事物對(duì)各等級(jí)模糊子集的隸屬度，它一般是一個(gè)模糊向量，而不是一個(gè)點(diǎn)值，因而它能提供的信息比其他方法更豐富。

若對(duì)多個(gè)事物比較并排序，就需要進(jìn)一步處理，即計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合分值，按大小排序，按序擇優(yōu)?，F(xiàn)在是29頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六Contents應(yīng)用案例——Fuzzy在物流選址中的應(yīng)用模型和步驟思想和原理現(xiàn)在是30頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六物流中心作為商品周轉(zhuǎn)、分揀、保管、在庫(kù)管理和流通加工的據(jù)點(diǎn)，其促進(jìn)商品能夠按照顧客的要求完成附加價(jià)值，克服在其運(yùn)動(dòng)過(guò)程中所發(fā)生的時(shí)間和空間障礙。在物流系統(tǒng)中，物流中心的選址是物流系統(tǒng)優(yōu)化中一個(gè)具有戰(zhàn)略意義的問(wèn)題。當(dāng)前選址模型與算法的困難：1）即使簡(jiǎn)單的問(wèn)題也需要大量的約束條件和變量；2）約束條件和變量多使問(wèn)題的難度呈指數(shù)增長(zhǎng)。Fuzzy在物流選址中的應(yīng)用現(xiàn)在是31頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六運(yùn)用現(xiàn)代物流學(xué)原理，在物流規(guī)劃過(guò)程中，物流中心選址要考慮許多因素。根據(jù)因素特點(diǎn)劃分層次模塊，各因素又可由下一級(jí)因素構(gòu)成，因素集分為三級(jí)，三級(jí)模糊評(píng)判的數(shù)學(xué)模型見(jiàn)表2?，F(xiàn)在是32頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六現(xiàn)在是33頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六因素U分為三層：第一層：第二層為：，

第三層為：

假設(shè)某地區(qū)有8個(gè)候選地址，決斷集V={A,B,C,D,E,F,G,H}代表8個(gè)不同的候選地址，數(shù)據(jù)處理后得到諸因素的模糊綜合評(píng)判如表3所示現(xiàn)在是34頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六現(xiàn)在是35頁(yè)\一共有38頁(yè)\編輯于星期六（1）分層作綜合評(píng)判u51＝{u511，u512，u513}，權(quán)重A51＝{1/3，1/3，1/3}，由表3對(duì)u