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模糊綜合評(píng)價(jià)模糊綜合評(píng)價(jià)模糊綜合評(píng)價(jià)2模糊綜合評(píng)價(jià)在對(duì)許多事物進(jìn)行客觀評(píng)判時(shí),其評(píng)判因素往往很多,我們不能只根據(jù)某一個(gè)指標(biāo)得好壞就作出判斷,而應(yīng)該依據(jù)多種因素進(jìn)行綜合評(píng)判,如技術(shù)方案得選擇、經(jīng)濟(jì)發(fā)展得比較等、模糊綜合評(píng)判可有效地對(duì)受多種因素影響得事物作出全面評(píng)價(jià)、2、1理論介紹模糊綜合評(píng)判通常包括以下三個(gè)方面:設(shè)與被評(píng)價(jià)事物相關(guān)得因素有個(gè),記為,稱(chēng)之為因素集。又設(shè)所有可能出現(xiàn)得評(píng)語(yǔ)有個(gè),記為,稱(chēng)之為評(píng)判集。由于各種因素所處地位不同,作用也不一樣,通??紤]用權(quán)重來(lái)衡量,記為。1、評(píng)判步驟進(jìn)行模糊綜合評(píng)判通常按以下步驟進(jìn)行:(1)確定因素集。(2)確定評(píng)判集。(3)進(jìn)行單因素評(píng)判得。(4)構(gòu)造綜合評(píng)判矩陣:(5)綜合評(píng)判:對(duì)于權(quán)重,計(jì)算,并根據(jù)最大隸屬度原則作出評(píng)判。2、算子得定義在進(jìn)行綜合評(píng)判時(shí),根據(jù)算子得不同定義,可以得到不同得模型。1)模型——主因素決定型運(yùn)算法則為。該模型評(píng)判結(jié)果只取決于在總評(píng)判中起主要作用得那個(gè)因素,其余因素均不影響評(píng)判結(jié)果,比較適用于單項(xiàng)評(píng)判最優(yōu)就能認(rèn)為綜合評(píng)判最優(yōu)得情形。2)模型——主因素突出型運(yùn)算法則為。該模型與模型I比較接近,但比模型I更精細(xì)些,不僅突出了主要因素,也兼顧了其她因素,比較適用于模型I失效,即不可區(qū)別而需要加細(xì)時(shí)得情形。3)模型——加權(quán)平均型運(yùn)算法則為。該模型依權(quán)重大小對(duì)所有因素均衡兼顧,比較適用于要求總和最大得情形。4)模型——取小上界和型運(yùn)算法則為。使用該模型時(shí),需要注意得就就是:各個(gè)不能取得偏大,否則可能出現(xiàn)均等于1得情形;各個(gè)也不能取得太小,否則可能出現(xiàn)均等于各個(gè)之和得情形,這將使單因素評(píng)判得有關(guān)信息丟失。5)模型——均衡平均型運(yùn)算法則為,其中。該模型適用于綜合評(píng)判矩陣中得元素偏大或偏小時(shí)得情景。2、2案例分析例1考慮一個(gè)服裝評(píng)判得問(wèn)題,為此建立因素集,其中表示花色,表示式樣,表示耐穿程度,表示價(jià)格。建立評(píng)判集,其中表示很歡迎,表示較歡迎,表示不太歡迎,表示不歡迎。進(jìn)行單因素評(píng)判得結(jié)果如下:,,設(shè)有兩類(lèi)顧客,她們根據(jù)自己得喜好對(duì)各因素所分配得權(quán)重分別為,試分析這兩類(lèi)顧客對(duì)此服裝得喜好程度。分析由單因素評(píng)判構(gòu)造綜合評(píng)判矩陣:用模型計(jì)算綜合評(píng)判為根據(jù)最大隸屬度原則知,第一類(lèi)顧客對(duì)此服裝不太歡迎,第二類(lèi)顧客對(duì)此服裝則比較歡迎。程序源碼: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)%模糊綜合評(píng)判B=[];[m,s1]=size(A);[s2,n]=size(R);if(s1~=s2)disp('A得列不等于R得行');elseif(model==1)%主因素決定型for(i=1:m)for(j=1:n)B(i,j)=0;for(k=1:s1)x=0;if(A(i,k)<R(k,j))x=A(i,k);elsex=R(k,j);endif(B(i,j)<x)B(i,j)=x;endendendendelseif(model==2)%主因素突出型for(i=1:m)for(j=1:n)B(i,j)=0;for(k=1:s1)x=A(i,k)*R(k,j);if(B(i,j)<x)B(i,j)=x;endendendendelseif(model==3)%加權(quán)平均型for(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);endendfor(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;endendendelsedisp('模型賦值不當(dāng)');endendend程序輸出結(jié)果如下:ans=0、20000、30000、40000、1000ans=0、35000、40000、20000、1000例2某校規(guī)定,在對(duì)一位教師得評(píng)價(jià)中,若“好”與“較好”占50%以上,可晉升為教授。教授分教學(xué)型教授和科研型教授,在評(píng)價(jià)指標(biāo)上給出不同得權(quán)重,分別為,。學(xué)科評(píng)議組由7人組成,對(duì)該教師得評(píng)價(jià)見(jiàn)表1,請(qǐng)判別該教師能否晉升,可晉升為哪一級(jí)教授。表1對(duì)該教師得評(píng)價(jià)好較好一般較差差政治表現(xiàn)42100教學(xué)水平61000科研能力00511外語(yǔ)水平22111分析將評(píng)議組7人對(duì)每一項(xiàng)得投票按百分比轉(zhuǎn)化為成隸屬度得綜合評(píng)判矩陣:按模型針對(duì)倆個(gè)權(quán)重分別計(jì)算得由于要計(jì)算百分比,需要將上述評(píng)判結(jié)果進(jìn)一步歸一化為如下:顯然,對(duì)第一類(lèi)權(quán)重“好”與“較好”占50%以上,故該教師可晉升為教學(xué)型教授,程序與例1相同。輸入及結(jié)果:%輸入評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重矩陣和綜合評(píng)判矩陣A1=[0、20、50、10、2];A2=[0、20、10、50、2];R=[0、570、290、1400;0、860、14000;000、710、140、140、290、290、140、140、14];fuzzy_zhpj(1,A1,R)fuzzy_zhpj(1,A2,R)程序輸出結(jié)果如下:ans=0、50000、20000、14000、14000、1400ans=0、20000、20000、50000、14000、1400例3某產(chǎn)糧區(qū)進(jìn)行耕作制度改革,制定了甲、已、丙三個(gè)方案見(jiàn)表2,以表3作為評(píng)價(jià)指標(biāo),5個(gè)因素權(quán)重定為,請(qǐng)確定應(yīng)該選擇哪一個(gè)方案。表2三個(gè)方案方案畝產(chǎn)量(kg/畝)產(chǎn)品質(zhì)量畝用工量畝純收入/元生態(tài)影響甲592、5355725乙5292381053丙412132852表35個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)畝產(chǎn)量產(chǎn)品質(zhì)量畝用工量畝純收入生態(tài)影響5550~6001<20>13014500~550220~30110~13023450~500330~4090~11032400~450440~5070~9041350~400550~6050~7050<3506>60<506分析根據(jù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)建立各指標(biāo)得隸屬函數(shù)如下。畝產(chǎn)量得隸屬函數(shù):產(chǎn)品質(zhì)量得隸屬函數(shù):畝用工量得隸屬函數(shù):畝純收入得隸屬函數(shù):對(duì)生態(tài)影響得隸屬函數(shù):將表2三個(gè)方案中數(shù)據(jù)帶入相應(yīng)隸屬函數(shù)算出隸屬度,從而得到綜合評(píng)判距陣:根據(jù)所給權(quán)重按加權(quán)平均型計(jì)算得根據(jù)最大隸屬度原則,0、662最大,所對(duì)應(yīng)得就就是乙方案,故應(yīng)選擇乙方案。程序同例1、輸入及結(jié)果:%輸入評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重矩陣和綜合評(píng)判距陣A=[0、20、10、150、30、25];R=[0、970、7160、248;0、60、81;0、1250、550、7;0、2750、68750、4375;0、20、60、8];fuzzy_zhpj(3,A,R)%調(diào)用綜合評(píng)判函數(shù)程序運(yùn)行結(jié)果如下:ans=0、40530、66200、5858例4表4就就是大氣污染物評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。今測(cè)得某日某地以上污染物日均濃度為(0、07,0、20,0、123,5、00,0、08,0、14),各污染物權(quán)重為(0、1,0、20,0、3,0、3,0、05,0、05),試判別其污染等級(jí)。表4大氣污染物評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)單位污染物Ⅰ級(jí)Ⅱ級(jí)Ⅲ級(jí)Ⅳ級(jí)0、050、150、250、500、120、300、501、000、100、100、150、304、004、006、0010、000、050、150、250、500、120、160、200、40分析由于大氣中各污染物含量均就就是越少大氣質(zhì)量越高,可構(gòu)造各污染物含量對(duì)四個(gè)等級(jí)得隸屬函數(shù)如下:對(duì)Ⅰ級(jí)得隸屬函數(shù):對(duì)Ⅱ級(jí)得隸屬函數(shù):對(duì)Ⅲ級(jí)得隸屬函數(shù):對(duì)Ⅳ級(jí)得隸屬函數(shù):其中表示6種污染物,如表示第二種污染物得含量對(duì)Ⅳ級(jí)得隸屬度,而依次表示評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)中各污染物含量。對(duì)污染物,其含量,計(jì)算其對(duì)各等級(jí)得隸屬度如下:因,故因,故,因,故。同理可計(jì)算其她污染物含量對(duì)各等級(jí)得隸屬度,從而得綜合評(píng)判距陣:結(jié)合權(quán)重,選擇加權(quán)平均型進(jìn)行計(jì)算得,根據(jù)最大隸屬度原則,0、478最大,故當(dāng)日大氣質(zhì)量為Ⅱ級(jí)。程序同例1輸入及其結(jié)果:A=[0、10、20、30、30、050、05];R=[0、80、200;0、560、4400;00、60、40;00、50、50;0、70、300;0、50、500];fuzzy_zhpj(3,A,R)程序運(yùn)行結(jié)果如下:ans=0、25200、478
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