模糊綜合評價法分析解析

1、模糊綜合評價法,主講： 孫玉虎,中國礦業(yè)大學徐海學院,一、基本思想和原理,在客觀世界中，存在著大量的模糊概念和模糊現(xiàn)象。模糊數(shù)學就是試圖用數(shù)學工具解決模糊事物方面的問題。 模糊綜合評價是借助模糊數(shù)學的一些概念，對實際的綜合評價問題提供一些評價的方法。具地說，模糊綜合評價就是以模糊數(shù)學為基礎，應用模糊關系合成的原理，將一些邊界不清、不易定量的因素定量化，從多個因素對被評價事物隸屬等級狀況進行綜合性評價的一種方法。,,模糊綜合評

2、價的基本原理： 首先確定被評價對象的因素（指標）集合評（等級）集；再分別確定各個因素的權重及它們的隸屬度向量，獲得模糊評判矩陣；最后把模糊評判矩陣與因素的權向量進行模糊運算并進行歸一化，得到模糊綜合評價結果。 其特點在于評判逐對象進行，對被評價對象有唯一的評價值，不受被評價對象所處對象集合的影響。綜合評價的目的是要從對象集中選出優(yōu)勝對象，所以還需要將所有對象的綜合評價結果進行排序。,二、模糊綜合評價法的模型和步

3、驟,1、確定評價對象的因素論域 也就是說有m個評價指標，表明我們對被評價對象從哪些方面來進行評判描述。,2、確定評語等級論域 評語集是評價者對被評價對象可能做出的各種總的評價結果組成的集合，用V表示： 實際上就是對被評價對象變化區(qū)間的一個劃分。其中 代表第i個評價結果，n為總的評價結果數(shù)。 具體等級可以依據(jù)評價內容用適當?shù)恼Z言進行描述，比如評價產品的競爭力可用V={強、中、弱}，評

4、價地區(qū)的社會經濟發(fā)展水平可用V={高、較高、一般、較低、低}，評價經濟效益可用V={好、較好、一般、較差、差}等。,3、進行單因素評價，建立模糊關系矩陣R 單獨從一個因素出發(fā)進行評價，以確定評價對象對評價集合V的隸屬程度，稱為單因素模糊評價。在構造了等級模糊子集后，就要逐個對被評價對象從每個因素 上進行量化，也就是確定從單因素來看被評價對象對各等級模糊子集的隸屬度，進而得到模糊關系矩陣：,其中

5、 表示某個被評價對象從因素 來看對 等級模糊子集的隸屬度。一個被評價對象在某個因素 方面的表現(xiàn)是通過模糊向量 來刻畫的（在其他評價方法中多是由一個指標實際值來刻畫，因此從這個角度講，模糊綜合評價要求更多的信息）， 稱為單因素評價矩陣，可以看作是因

6、素集U和評價集V之間的一種模糊關系，即影響因素與評價對象之間的“合理關系”。,在確定隸屬關系時，通常是由專家或與評價問題相關的專業(yè)人員依據(jù)評判等級對評價對象進行打分，然后統(tǒng)計打分結果，然后可以根據(jù)絕對值減數(shù)法求得 ，即： 其中，c可以適當選取，使 得,4、確定評價因素的模糊權向量,為了反映各因素的重要程度，對各因素U應分配給一個相應的權數(shù) ，通常要求

7、 滿足 ，于是 表示第i個因素的權重，再由各權重組成的一個模糊集合A就是權重集。 在進行模糊綜合評價時，權重對最終的評價結果會產生很大的影響，不同的權重有時會得到完全不同的結論。,權重選擇的合適與否直接關系到模型的成敗。確定權重的方法有以下幾種：層次分析法Delphi法加權平均法專家估計法,5、多因素模糊評價,利用合適的合成算子將A與模糊關系矩陣R合成得到各被評價對象的模糊綜合評價

8、結果向量B。 R中不同的行反映了某個被評價對象從不同的單因素來看對各等級模糊子集的隸屬程度。用模糊權向量A將不同的行進行綜合就可以得到該被評價對象從總體上來看對各等級模糊子集的隸屬程度，即模糊綜合評價結果向量B。,模糊綜合評價的模型為： 其中 是由A與R的第j列運算得到的，表示 被評級對象從整體上看對 等級模糊子集的隸屬程度。,,常用的模糊合成算子有以下兩種：

9、 算子： 算子：,6、對模糊綜合評價結果進行分析,模糊綜合評價的結果是被評價對象對各等級模糊子集的隸屬度，它一般是一個模糊向量，而不是一個點值，因而他能提供的信息比其他方法更豐富。對多個評價對象比較并排序，就需要進一步處理，即計算每個評價對象的綜合分值，按大小排序，按序擇優(yōu)。將綜合評價結果B轉換為綜合分值，于是可依其大小進行排序，從而挑選出最優(yōu)者。,,處理模糊綜合評價向量常用的兩種方法：最大隸屬度原則

10、 若模糊綜合評價結果向量 中的 ，則被評價對象總體上來講隸屬于第r等級，即為最大隸屬原則。 問題二：最大隸屬原則在某些情況下使用會顯得很牽強，損失信息較多，還可能出現(xiàn)不合理的評價結果，對此應怎樣改進？,,加權平均原則 加權平均原則就是將等級看作一種相對位置，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，并

11、稱其為各等級的秩。然后用B中對應分量將各等級的秩加權求和，從而得到被評價對象的相對位置，其表達方式如下： 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 時，加權平均原則就是為最大隸屬原則。,三、模糊綜合評價方法的優(yōu)缺點,1、模糊綜合評價法的優(yōu)點模糊評價通過精確的數(shù)字手段處理模糊的評價對象，能對蘊藏信息呈現(xiàn)模糊性的資料作出比較科學、合理、貼近實際的量化評價；評價結果是一個向量，而不是

12、一個點值，包含的信息比較豐富，既可以比較準確的刻畫被評價對象，又可以進一步加工，得到參考信息。,,2、模糊綜合評價法的缺點計算復雜，對指標權重向量的確定主觀性較強；當指標集U較大，即指標集個數(shù)凡較大時，在權向量和為1的條件約束下，相對隸屬度權系數(shù)往往偏小，權向量與模糊矩陣R不匹配，結果會出現(xiàn)超模糊現(xiàn)象，分辨率很差，無法區(qū)分誰的隸屬度更高，甚至造成評判失敗，此時可用分層模糊評估法加以改進,四、模糊綜合評價法的應用及案例分析,例1：對科

13、技成果項目的綜合評價,有甲、乙、丙三項科研成果，現(xiàn)要從中評選出優(yōu)秀項目。,三個科研成果的有關情況表,設評價指標集合：　　U＝｛科技水平，實現(xiàn)可能性，經濟效益｝評語集合：　　V＝｛高，中，低｝評價指標權系數(shù)向量：　　A＝（0.2，0.3，0.5）,專家評價結果表,由上表，可得甲、乙、丙三個項目各自的評價矩陣P、Q、R：,求得：,歸一化后得：,所以項目乙可推薦為優(yōu)秀項目,因素集： U={政治表現(xiàn)及工作態(tài)度，教學水平

14、，科研水平，外語水平}；評判集： V={好，較好，一般，較差，差}；,例2：“晉升”的數(shù)學模型，以高校教師晉升教授為例,（1）建立模糊綜合評判矩陣,當學科評審組的每個成員對評判的對象進行評價，假定學科評審組由7人組成，用打分或投票的方法表明各自的評價,例如對王，學科評審組中有4人認為政治表現(xiàn)及工作態(tài)度好，2人認為較好，1人認為一般，對其他因素作類似評價。,（2）綜合評判,以教學為主的教師，權重A1=(0.2,0.5,0

15、.1,0.2)以科研為主的教師，權重A2=(0.2,0.1,0.5,0.2),B1=(0.5,0.2,0.14,0.14,0.14)B2=(0.2,0.2,0.5,0.14,0.14),歸一化（即將每分量除以分量總和），得 B1=(0.46,0.18,0.12,0.12,0.12) B2=(0.17,0.17,0.42,0.12,0.12),若規(guī)定評價“好”“較好”