模糊綜合評(píng)價(jià)法原理及案例分析

模糊綜合評(píng)價(jià)法學(xué)習(xí)匯報(bào)

地點(diǎn)：昆工質(zhì)量院時(shí)間：2013年11月中旬2024/4/7昆明理工大學(xué)2匯報(bào)提綱導(dǎo)論一、模糊綜合評(píng)價(jià)法的思想和原理二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟三、模糊綜合評(píng)價(jià)方法的優(yōu)缺點(diǎn)四、模糊綜合評(píng)價(jià)法的應(yīng)用案例分析五、參考文獻(xiàn)結(jié)束2024/4/7昆明理工大學(xué)3導(dǎo)論術(shù)語什么是評(píng)價(jià)?評(píng)價(jià)是評(píng)價(jià)主體根據(jù)一定的評(píng)價(jià)目的和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)評(píng)價(jià)客體進(jìn)行認(rèn)識(shí)的活動(dòng).什么是指標(biāo)？指標(biāo)是根據(jù)研究的對(duì)象和目的，能夠確定地反映研究對(duì)象某一方面情況的特征依據(jù).什么是指標(biāo)體系？指標(biāo)體系是由多個(gè)相互聯(lián)系、相互作用的評(píng)價(jià)指標(biāo)，按照一定的層次結(jié)構(gòu)組成的有機(jī)整體.什么是綜合評(píng)價(jià)？綜合評(píng)價(jià)是指通過一定的數(shù)學(xué)模型將多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值“合成”為一個(gè)整體性的綜合評(píng)價(jià)值.2024/4/7昆明理工大學(xué)4導(dǎo)論常見的綜合評(píng)定方法分為兩類：（1）綜合評(píng)定法：直接評(píng)分法(專家打分綜合法)、總分法、加權(quán)綜合評(píng)定法、AHP+模糊綜合評(píng)判、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法、待定系數(shù)法及分類法.現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)方法：層次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法(ArtificialNeuralNetwork,ANN)、灰色綜合評(píng)價(jià)法、模糊綜合評(píng)定法兩種經(jīng)典的綜合評(píng)判決策：總分法：S=ΣSi.

加權(quán)綜合評(píng)定法:E=ΣaiSi（2）兩兩比較法：順序法和優(yōu)序法.在任何特定的理論中，只有其中包含數(shù)學(xué)的部分才是真正的科學(xué).——康德2024/4/7昆明理工大學(xué)5導(dǎo)論現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)方法的產(chǎn)生：20世紀(jì)60年代：模糊綜合評(píng)判方法20世紀(jì)70~80年代：層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法20世紀(jì)80~90年代：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評(píng)價(jià)法、灰色綜合評(píng)價(jià)法各種現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)具體方法的整體思路是統(tǒng)一的.2024/4/7昆明理工大學(xué)6導(dǎo)論模糊數(shù)學(xué)概述統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)將數(shù)學(xué)的應(yīng)用范圍從必然現(xiàn)象領(lǐng)域擴(kuò)大到偶然現(xiàn)象領(lǐng)域.模糊數(shù)學(xué)將數(shù)學(xué)的應(yīng)用范圍從精確現(xiàn)象領(lǐng)域擴(kuò)大到模糊數(shù)學(xué)領(lǐng)域.2024/4/7昆明理工大學(xué)7一、模糊綜合評(píng)價(jià)法的思想和原理輕、重、熱、冷、厚、薄、快、慢、大、小、高、低、長、短、貴、賤、強(qiáng)、弱、軟、硬、美、丑、稀、稠、銳、鈍、深、淺模糊（Fuzzy）概念：從屬于該概念到不屬于該概念之間無明顯分界線，外延不清楚模糊概念導(dǎo)致模糊現(xiàn)象。在客觀世界中，存在著大量的模糊現(xiàn)象。模糊數(shù)學(xué)就是用數(shù)學(xué)方法研究模糊現(xiàn)象。模糊綜合評(píng)價(jià)方法是借助模糊數(shù)學(xué)的隸屬度理論把定性評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化為定量評(píng)價(jià)，即對(duì)受到多種因素制約的事物或?qū)ο笞龀鲆粋€(gè)總體的評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)、評(píng)判、評(píng)語、評(píng)定、評(píng)議、評(píng)估實(shí)為同一涵義.2024/4/7昆明理工大學(xué)8一、模糊綜合評(píng)價(jià)法的思想和原理模糊數(shù)學(xué)的產(chǎn)生：1965年，美國伯克利加利福尼亞大學(xué)電機(jī)工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授、自動(dòng)控制專家L.A.Zadeh（扎德）發(fā)表了文章《模糊集》(FuzzySets，InformationandControl,8,338-353)，第一次成功滴運(yùn)用精確的數(shù)學(xué)方法描述了模糊概念，從而宣告了模糊數(shù)學(xué)的誕生.他所引進(jìn)的模糊集（邊界不明顯的類）提供了一種分析復(fù)雜系統(tǒng)的新方法.因發(fā)展模糊集理論的先驅(qū)性工作而獲電氣與電子工程師學(xué)會(huì)(IEEE)的教育勛章。如果說關(guān)肇直院士（及后來的蒲保明院士和李國平院士）是我國模糊集合論研究的倡導(dǎo)者及推動(dòng)者，那么汪培莊便是我國模糊集合論研究的先驅(qū)者或開拓者之一.劉應(yīng)明(川大)模糊綜合評(píng)定法：汪培莊(北京師范大學(xué)數(shù)學(xué)系)提出了模糊數(shù)學(xué)的一種具體應(yīng)用方法.L.A.Zadeh(1921～)美國工程院院士,生于蘇聯(lián)巴庫,1949年獲哥倫比亞大學(xué)電機(jī)工程博士.2024/4/7昆明理工大學(xué)9一、模糊綜合評(píng)價(jià)法的思想和原理基本思想：用屬于程度代替屬于或不屬于.刻畫“中介狀態(tài)”.基本原理：首先確定被評(píng)價(jià)對(duì)象的因素（指標(biāo)）集合評(píng)價(jià)（等級(jí)）集；再分別確定各個(gè)因素的權(quán)重及它們的隸屬度矢量，獲得模糊評(píng)判矩陣；最后把模糊評(píng)判矩陣與因素的權(quán)矢量進(jìn)行模糊運(yùn)算并進(jìn)行歸一化，得到模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果.其特點(diǎn)在于評(píng)判逐對(duì)象進(jìn)行，對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象有唯一的評(píng)價(jià)值，不受被評(píng)價(jià)對(duì)象所處對(duì)象集合的影響.綜合評(píng)價(jià)的目的是要從對(duì)象集中選出優(yōu)勝對(duì)象，因此，最后要將所有對(duì)象的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行排序.評(píng)判的意思是指按照給定的條件對(duì)事物的優(yōu)劣、好壞進(jìn)行評(píng)比、判別.綜合的意思是指評(píng)判條件包含多個(gè)因素或多個(gè)指標(biāo).綜合評(píng)判就是要對(duì)受多個(gè)因素影響的事物做出全面評(píng)價(jià).2024/4/7昆明理工大學(xué)10二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟模糊綜合評(píng)判決策的數(shù)學(xué)模型綜合，即多元.三個(gè)要素:（U,V,R）四個(gè)步驟:模型改進(jìn)：算子層次算子：即運(yùn)算法則，類似加減乘除.對(duì)隸屬度的運(yùn)算：Zadeh算子（取大、取小算子）、有界和、環(huán)和算子、乘積算子、有界積、Einstain(愛因斯坦)算子、Hamacher(哈梅徹)算子、Yager(雅戈?duì)?算子權(quán)重的確定2024/4/7昆明理工大學(xué)11二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟1、確定評(píng)價(jià)對(duì)象的因素集

設(shè)U={u1,u2,…,um}為刻畫被評(píng)價(jià)對(duì)象的m種評(píng)價(jià)因素(評(píng)價(jià)指標(biāo)).其中:m是評(píng)價(jià)因素的個(gè)數(shù),有具體的指標(biāo)體系所決定.為便于權(quán)重分配和評(píng)議，可以按評(píng)價(jià)因素的屬性將評(píng)價(jià)因素分成若干類,把每一類都視為單一評(píng)價(jià)因素，并稱之為第一級(jí)評(píng)價(jià)因素.第一級(jí)評(píng)價(jià)因素可以設(shè)置下屬的第二級(jí)評(píng)價(jià)因素,第二級(jí)評(píng)價(jià)因素又可以設(shè)置下屬的第三級(jí)評(píng)價(jià)因素,依此類推.即U=U1∪U2∪…∪Us.(有限不交并)其中Ui={ui1,ui2,…，uim},Ui∩Uj=Φ,任意i≠j,i,j=1,2,…，s.我們稱{Ui}是U的一個(gè)劃分(或剖分),Ui稱為類(或塊).2024/4/7昆明理工大學(xué)12二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟2、確定評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)語集.設(shè)V={v1,v2，…,vn}，是評(píng)價(jià)者對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象可能做出的各種總的評(píng)價(jià)結(jié)果組成的評(píng)語等級(jí)的集合.其中：vj代表第j個(gè)評(píng)價(jià)結(jié)果，j=1,2,…,n.n為總的評(píng)價(jià)結(jié)果數(shù).一般劃分為3~5個(gè)等級(jí).評(píng)判集、評(píng)價(jià)集、決斷集、評(píng)語集、等級(jí)集實(shí)為同一涵義.每一個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)可對(duì)應(yīng)一個(gè)模糊子集.什么是模糊子集？論域上的模糊集合稱為模糊子集.經(jīng)典集合的指示函數(shù)擴(kuò)展為模糊集合的隸屬函數(shù).2024/4/7昆明理工大學(xué)13二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟3、確定評(píng)價(jià)因素的權(quán)重向量設(shè)A=(a1,a2,…,am)為權(quán)重(權(quán)數(shù))分配模糊矢量，其中ai表示第i個(gè)因素的權(quán)重,要求0?ai,Σai=1.A反映了各因素的重要程度.在進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)時(shí)，權(quán)重對(duì)最終的評(píng)價(jià)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生很大的影響，不同的權(quán)重有時(shí)會(huì)得到完全不同的結(jié)論.現(xiàn)在通常是憑經(jīng)驗(yàn)給出權(quán)重，但帶有主觀性.什么是權(quán)重？權(quán)重是以某種數(shù)量形式對(duì)比、權(quán)衡被評(píng)價(jià)事物總體中諸因素相對(duì)重要程度的量值.2024/4/7昆明理工大學(xué)14二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟確定權(quán)重的方法：專家估計(jì)法(專家估測(cè)法)、德爾菲（Delphi）法(專家調(diào)查法)、特征值法.加權(quán)平均法:當(dāng)專家人數(shù)不足30人時(shí),可用此法.首先多位專家各自獨(dú)立地給出各因素的權(quán)重，然后取各因素權(quán)重的平均值作為其權(quán)重.頻率分布確定權(quán)數(shù)法:當(dāng)專家人數(shù)不低于30人時(shí),采用此法.找出最值確定分組③計(jì)算頻率④取最大頻率所在分組的組中值為其權(quán)重.模糊協(xié)調(diào)決策法:貼近度與擇近原則，近似方法.模糊關(guān)系方程法:矩陣作業(yè)法(中國學(xué)者)層次分析法(AHP):美國運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty(撒汀)于20世紀(jì)70年代提出的一種把定性分析與定量分析相結(jié)合的對(duì)復(fù)雜問題作出決策的有效方法.根據(jù)問題分析，分為三個(gè)層次：目標(biāo)層G、準(zhǔn)則層C和方案層P,然后采用兩兩比較的方法確定決策方案的重要性，即得到?jīng)Q策方案相對(duì)于目標(biāo)層G的重要性的權(quán)重，從而獲得比較滿意的決策.明確問題，建立層次結(jié)構(gòu).構(gòu)造判斷矩陣.③層次單排序及其一致性檢驗(yàn).④層次總排序及其組合一致性檢驗(yàn).2024/4/7昆明理工大學(xué)15二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟4、進(jìn)行單因素模糊評(píng)價(jià)，確立模糊關(guān)系矩陣R

單獨(dú)從一個(gè)因素出發(fā)進(jìn)行評(píng)價(jià)，以確定評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)評(píng)價(jià)集合V的隸屬程度，稱為單因素模糊評(píng)價(jià)(one-wayevaluation).在構(gòu)造了等級(jí)模糊子集后，就要逐個(gè)對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象從每個(gè)因素ui上進(jìn)行量化，也就是確定從單因素來看被評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)各等級(jí)模糊子集的隸屬度，進(jìn)而得到模糊關(guān)系矩陣：其中rij表示某個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象從因素ui來看對(duì)等級(jí)模糊子集vj的隸屬度。一個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象在某個(gè)因素ui方面的表現(xiàn)是通過模糊矢量ri來刻畫的，ri稱為單因素評(píng)價(jià)矩陣，可以看作是因素集U和評(píng)價(jià)集V之間的一種模糊關(guān)系，即影響因素與評(píng)價(jià)對(duì)象之間的“合理關(guān)系”。ri=(ri1,ri2,…，rin)歸一化處理：Σrij=1,目的是消除量綱的影響2024/4/7昆明理工大學(xué)16在確定隸屬關(guān)系時(shí)，通常是由專家或與評(píng)價(jià)問題相關(guān)的專業(yè)人員依據(jù)評(píng)判等級(jí)對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行打分，然后統(tǒng)計(jì)打分結(jié)果，然后可以根據(jù)絕對(duì)值減數(shù)法求得二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟其中：c適當(dāng)選取，要求2024/4/7昆明理工大學(xué)17二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟5、多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)（合成模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果矢量）利用合適的模糊合成算子將模糊權(quán)矢量A與模糊關(guān)系矩陣R合成得到各被評(píng)價(jià)對(duì)象的模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果矢量B。模糊綜合評(píng)價(jià)的模型為：其中：bj表示被評(píng)級(jí)對(duì)象從整體上看對(duì)評(píng)價(jià)等級(jí)模糊子集元素vj的隸屬程度。2024/4/7昆明理工大學(xué)18二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟常用的模糊合成算子有以下四種：2024/4/7昆明理工大學(xué)19二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟M(?,⊕)M(∧,⊕)2024/4/7昆明理工大學(xué)20二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟2024/4/7昆明理工大學(xué)21二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟6、對(duì)模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析模糊綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果是被評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)各等級(jí)模糊子集的隸屬度，它一般是一個(gè)模糊矢量，而不是一個(gè)點(diǎn)值，因而他能提供的信息比其他方法更豐富.對(duì)多個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象比較并排序，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).將綜合評(píng)價(jià)結(jié)果B轉(zhuǎn)換為綜合分值，于是可依其大小進(jìn)行排序，從而挑選出最優(yōu)者.2024/4/7昆明理工大學(xué)22二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟處理模糊綜合評(píng)價(jià)矢量B=(b1，b2，…，bn)常用的兩種方法：(1)最大隸屬度原則若模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果矢量中，則被評(píng)價(jià)對(duì)象總體上來講隸屬于第r等級(jí).(2)加權(quán)平均原則將等級(jí)看作一種相對(duì)位置，使其連續(xù)化。為了能定量處理，不妨用“1，2，3，…，m”以此表示各等級(jí)，并稱其為各等級(jí)的秩。2024/4/7昆明理工大學(xué)23

然后用B中對(duì)應(yīng)分量將各等級(jí)的秩加權(quán)求和，從而得到被評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)位置，其表達(dá)方式如下：二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟其中，k為待定系數(shù)（k=1或2）目的是控制較大的bj所引起的作用。當(dāng)k—>∞時(shí)，加權(quán)平均原則就是為最大隸屬原則。2024/4/7昆明理工大學(xué)24二、模糊綜合評(píng)價(jià)法的模型和步驟小結(jié)實(shí)際中最常用的方法是最大隸屬度原則，但在某些情況下使用會(huì)有些很勉強(qiáng)，損失信息很多，甚至得出不合理的評(píng)價(jià)結(jié)果。提出使用加權(quán)平均求隸屬等級(jí)的方法，對(duì)于多個(gè)被評(píng)事物并可以依據(jù)其等級(jí)位置進(jìn)行排序。2024/4/7昆明理工大學(xué)25三、模糊綜合評(píng)價(jià)方法的優(yōu)缺點(diǎn)1、模糊綜合評(píng)價(jià)法的優(yōu)點(diǎn)模糊評(píng)價(jià)通過精確的數(shù)字手段處理模糊的評(píng)價(jià)對(duì)象，能對(duì)蘊(yùn)藏信息呈現(xiàn)模糊性的資料作出比較科學(xué)、合理、貼近實(shí)際的量化評(píng)價(jià)；評(píng)價(jià)結(jié)果是一個(gè)矢量，而不是一個(gè)點(diǎn)值，包含的信息比較豐富，既可以比較準(zhǔn)確的刻畫被評(píng)價(jià)對(duì)象，又可以進(jìn)一步加工，得到參考信息。2、模糊綜合評(píng)價(jià)法的缺點(diǎn)計(jì)算復(fù)雜，對(duì)指標(biāo)權(quán)重矢量的確定主觀性較強(qiáng)；當(dāng)指標(biāo)集U較大，即指標(biāo)集個(gè)數(shù)凡較大時(shí)，在權(quán)矢量和為1的條件約束下，相對(duì)隸屬度權(quán)系數(shù)往往偏小，權(quán)矢量與模糊矩陣R不匹配，結(jié)果會(huì)出現(xiàn)超模糊現(xiàn)象，分辨率很差，無法區(qū)分誰的隸屬度更高，甚至造成評(píng)判失敗，此時(shí)可用分層模糊評(píng)估法加以改進(jìn)(文獻(xiàn)[2])2024/4/7昆明理工大學(xué)26四、模糊綜合評(píng)價(jià)法的應(yīng)用案例1、在中小企業(yè)融資效率評(píng)價(jià)中的應(yīng)用2、在物流中心選址中的應(yīng)用3、在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用4、在質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)中的應(yīng)用5、在人事考核中的應(yīng)用6、花卉適宜栽培地的模糊相似優(yōu)先比決策7、圖書選題的模糊綜合評(píng)判8、綜合評(píng)判懸鈴木在天津市種植的適應(yīng)度9、C公司企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力模糊評(píng)價(jià)模型的建立與優(yōu)化10、模糊關(guān)系方程在土壤侵蝕預(yù)報(bào)中的應(yīng)用2024/4/7昆明理工大學(xué)27四、模糊綜合評(píng)價(jià)法的應(yīng)用案例

1、在中小企業(yè)融資效率評(píng)價(jià)中的應(yīng)用步驟：Step1:確定備擇對(duì)象集：X={x1,x2,x3}={股權(quán)融資，債券融資，內(nèi)部融資}Step2:確定因素集（指標(biāo)集）：U={u1,u2,u3,u4,u5}={融資成本，資金利用率，融資機(jī)制規(guī)范制度，融資主體自由度，清償能力}Step3:確定權(quán)重矢量：A=(a1,a2,a3,a4,a5)=(0.3,0.25,0.2,0.15,0.1)Step4:確定評(píng)價(jià)集(等級(jí)集)V={v1,v2}={高,低}Step5:確定評(píng)價(jià)矩陣：2024/4/7昆明理工大學(xué)28四、模糊綜合評(píng)價(jià)法的應(yīng)用案例

1、在中小企業(yè)融資效率評(píng)價(jià)中的應(yīng)用因素股權(quán)融資(x1)效率債券融資(x2)效率內(nèi)部融資(x3)效率隸屬度高(v1)低(v2)高(v1)低(v2)高(v1)低(v2)融資資金成本(u1)010.70.30.80.2資金利用率(u2)0.30.70.60.40.70.3融資機(jī)制規(guī)范度(u3)0.30.70.60.40.20.8融資主體自由度(u4)0.70.30.40.60.90.1資金清償能力(u5)100.30.710表各種融資方式的隸屬度2024/4/7昆明理工大學(xué)29四、模糊綜合評(píng)價(jià)法的應(yīng)用案例

1、在中小企業(yè)融資效率評(píng)價(jià)中的應(yīng)用各種融資方式的單因素評(píng)價(jià)矩陣:Step6:進(jìn)行模糊綜合評(píng)價(jià)：將評(píng)價(jià)因素的權(quán)重矢量與各種融資方式的評(píng)價(jià)矩陣進(jìn)行模糊合成變換，即模糊綜合評(píng)價(jià)模型:B=AｏR.此處，模糊合成算子取為普通矩陣乘積算法.即得：B1=A?R1=(0.34,0.66),B2=A?R2=(0.57,0.43),B3=A?R3=(0.69,0.31).2024/4/7昆明理工大學(xué)30四、模糊綜合評(píng)價(jià)法的應(yīng)用案例

1、在中小企業(yè)融資效率評(píng)價(jià)中的應(yīng)用Step7:解釋模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果矢量此處，利用最大隸屬度原則，即取V中與最大值bj對(duì)應(yīng)的元素vj作為評(píng)價(jià)結(jié)果.易知:在B中，b1<b2,故選擇v2,即股權(quán)融資效率是低的.同理易得：債券融資和內(nèi)部融資的效率是高的.而根據(jù)模糊分布原則，各種融資方式效率高的隸屬度排序?yàn)?.69>0.57>0.34，即內(nèi)部融資效率>債券融資效率>股權(quán)融資效率.Step8:結(jié)論中小企業(yè)融資順序應(yīng)盡量優(yōu)先運(yùn)用內(nèi)部留成，再考慮外部資金融資方式.總之，方法是可行的，過程是科學(xué)的，解釋是本質(zhì)的，判斷是全面的，評(píng)價(jià)是準(zhǔn)確的，結(jié)論是可信的，操作是簡(jiǎn)便的.2024/4/7昆明理工大學(xué)31四、模糊綜合評(píng)價(jià)法的應(yīng)用案例

2、在物流中心選址中的應(yīng)用第一指標(biāo)第二指標(biāo)第三指標(biāo)自然環(huán)境u1(0.1)氣象條件u11(0.25)地質(zhì)條件u12(0.25)水文條件u13(0.25)地形條件u14(0.25)交通運(yùn)輸u2(0.2)經(jīng)營環(huán)境u3(0.3)候選地u4(0.2)面積u41(0.1)形狀u42(0.1)周邊干線u43(0.4)地價(jià)u44(0.4)公共設(shè)施u5(0.2)三供u51(0.4)供水u511(1/3)供電u512(1/3)供氣u513(1/3)廢物處理u52(0.3)排水u521(0.5)固體廢物處理u522(0.5)通信u53(0.2)道路設(shè)施u54(0.1)2024/4/7昆明理工大學(xué)32因素ABCDEFGHu110.910.850.870.980.790.60.60.95u120.930.810.930.870.610.610.950.87u130.880.820.940.880.640.610.950.91u140.90.830.940.890.630.710.950.91u20.950.90.90.940.60.910.950.94u30.90.90.870.950.870.650.740.61u410.60.950.60.950.950.950.950.95u420.60.690.920.920.870.740.890.95u430.950.690.930.850.60.60.940.78u440.750.60.80.930.840.840.60.8u5110.60.710.770.60.820.950.650.76u5120.60.710.70.60.80.950.650.76u5130.910.90.930.910.950.930.810.89u5210.920.90.930.910.950.930.810.89u5220.870.870.640.710.950.610.740.65u530.810.940.890.60.650.950.950.89u540.90.60.920.60.60.840.650.812024/4/7昆明理工大學(xué)33四、模糊綜合評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用案例

2、在物流中心選址中的應(yīng)用以先低層、后高層的順序分層作綜合評(píng)判B51=A51?R51=(0.703,0.773,0.8,0.703,0.857,0.943,0.703,0.803)B52=A52?R52=(0.895,0.885,0.785,0.81,0.95,0.77,0.775,0.77)B5=A5?R5=(0.802,0.823,0.826,0.704,0.818,0.882,0.769,0.881)B4=A4?R4=(0.8,0.68,0.844,0.899,0.759,0.745,0.8,0.822)B1=A1?R1=(0.905,0.828,0.92,0.905,0.668,0.633,0.863,0.91)B=A?R=(0.871,0.833,0.867,0.884,0.763,0.766,0.812,0.789)由此可知，8塊候選地的排序?yàn)椋篋,A,C,B,G,H,F,E.較高值的地點(diǎn)D作為物流中心.注：，2024/4/7昆明理工大學(xué)34四、模糊綜合評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用案例

4、在質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)中的應(yīng)用1、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立和權(quán)重的確定質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)產(chǎn)品質(zhì)量u1(0.5)經(jīng)濟(jì)效益u2(0.5)性能u11(0.15)壽命u12(0.15)可靠性u(píng)13(0.15)安全性u(píng)14(0.15)經(jīng)濟(jì)性u(píng)15(0.15)用戶滿意度u16(0.25)給生產(chǎn)者帶來的經(jīng)濟(jì)效益u21(0.4)給消費(fèi)者帶來的經(jīng)濟(jì)效益u22(0.3)給社會(huì)帶來的經(jīng)濟(jì)效益u23(0.3)2024/4/7昆明理工大學(xué)35四、模糊綜合評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用案例

4、在質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)中的應(yīng)用2、評(píng)價(jià)集的確定V={v1,v2,v3,v4,v5}={非常滿意，比較滿意，一般，不太滿意，很不滿意}3、模糊判斷矩陣的確定2024/4/7昆明理工大學(xué)36指標(biāo)

評(píng)價(jià)非常滿意v1比較滿意v2一般v3不太滿意v4很不滿意v5性能u1126840壽命u12021071可靠性u(píng)13151220安全性u(píng)1438630經(jīng)濟(jì)性u(píng)1503962用戶滿意度u16041240生產(chǎn)者的經(jīng)濟(jì)效益u2129810消費(fèi)者的經(jīng)濟(jì)效益u2205780社會(huì)的經(jīng)濟(jì)效益u23141320四、模糊綜合評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用案例

4、在質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)中的應(yīng)用表某企業(yè)質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益單因素評(píng)價(jià)的調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計(jì)表2024/4/7昆明理工大學(xué)37四、模糊綜合評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用案例

4、在質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)中的應(yīng)用4、綜合評(píng)價(jià)B1=A1?R1=(0.045,0.23,0.4875,0.215,0.0225)B2=A2?R2=(0.055,0.315,0.46,0.17,0)B=A?R=(0.05,0.2725,0.47375,0.1925,0.01125)根據(jù)最大隸屬度原則，說明該企業(yè)的質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益屬于一般水平.2024/4/7昆明理工大學(xué)38四、模糊綜合評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用案例

5、在人事考核中的應(yīng)用1、一級(jí)模糊綜合評(píng)判在人事考核中的應(yīng)用以某單位對(duì)員工的年終綜合評(píng)定為例.(1)取因素集U={政治表現(xiàn)u1,工作能力u2,工作態(tài)度u3,工作成績u4}(2)取評(píng)語集V={優(yōu)秀v1,良好v2,一般v3,較差v4,差v5}(3)確定各因素的權(quán)重:A=(0.25,0.2,0.25,0.3)(4)確定模糊綜合判斷矩陣：

u1由群眾評(píng)議打分來確定：R1=(0.1,0.5,0.4,0.0)u2,u3由部門領(lǐng)導(dǎo)打分來確定：R2=(0.2,0.5,0.2,0.1,0),R3=(0.2,0.5,0.3,0,0)③u4由單位考核組成員打分來確定：R4=(0.2,0.6,0.2,0,0)(5)模糊綜合評(píng)判.進(jìn)行矩陣合成運(yùn)算.Ｂ＝Ａ?Ｒ＝(0.06,0.18,0.1,0.02,0)易知：評(píng)判結(jié)果為"良好"2024/4/7昆明理工大學(xué)39四、模糊綜合評(píng)價(jià)方法的應(yīng)用案例

5、在人事考核中的應(yīng)用2、多層次模糊綜合評(píng)判在人事考核中的應(yīng)用.以某公司對(duì)某部門員工進(jìn)行年終評(píng)定為例.

先對(duì)各個(gè)子因素集進(jìn)行一級(jí)模糊綜合評(píng)判：B1=A1?R1B2=A2?R2