模糊综合评价模型及实例
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模糊综合评价模型模糊综合评价模型(FCM)是一种基于模糊数学理论的多准则决策方法,广泛应用于各种评价问题中,如经济、管理、环境、教育等领域。
FCM能够处理多个评价指标同时存在的复杂评价问题,并通过对各个指标的权重进行模糊化处理,最终得到一个综合评价结果。
本文将介绍FCM的基本原理、应用场景以及优缺点。
FCM的基本原理是将评价指标和权重都表示成模糊数值,并进行模糊综合运算。
模糊数值是介于0和1之间的数值,表示一些事物或概念的模糊程度。
在FCM中,评价指标通过模糊隶属函数表示,权重通过模糊权重函数表示。
通过对这些模糊数值进行模糊综合运算,可以得到一个综合评价结果。
FCM的应用场景非常广泛。
在经济领域,FCM可以用于评估企业的综合实力,帮助企业进行战略决策。
在管理领域,FCM可以用于评估员工的绩效,帮助企业进行人力资源管理。
在环境领域,FCM可以用于评估环境影响,帮助政府进行环境保护政策的制定。
在教育领域,FCM可以用于评估学生的学术表现,帮助学校进行教学管理。
FCM的优点主要包括以下几个方面。
首先,FCM能够处理多个评价指标的模糊性和不确定性,使评价结果更加客观和准确。
其次,FCM能够考虑到不同指标的重要性,通过对权重进行模糊化处理,使评价结果更具权威性。
最后,FCM能够处理评价指标之间的相互关系,考虑到评价指标之间的相互作用,使评价结果更具有实际意义。
然而,FCM也存在一些缺点。
首先,FCM的模型建立需要大量的数据和专业知识支持,对于一些复杂的评价问题,模型建立可能会比较困难。
其次,FCM的模糊综合运算需要进行一系列的计算,计算过程比较复杂,需要一定的计算资源支持。
最后,FCM的评价结果具有一定的主观性,依赖于权重的确定和模糊数值的选择,可能会存在一定的不确定性。
综上所述,模糊综合评价模型是一种灵活、有效的多准则决策方法,可广泛应用于各种评价问题中。
通过对评价指标和权重进行模糊化处理,能够得到一个综合评价结果,帮助决策者进行决策。
第三节 模糊综合评判法的应用案例二、在物流中心选址中的应用物流中心作为商品周转、分拣、保管、在库管理和流通加工的据点,其促进商品能够按照顾客的要求完成附加价值,克服在其运动过程中所发生的时间和空间障碍。
在物流系统中,物流中心的选址是物流系统优化中一个具有战略意义的问题,非常重要。
基于物流中心位置的重要作用,目前已建立了一系列选址模型与算法。
这些模型及算法相当复杂。
其主要困难在于:(1) 即使简单的问题也需要大量的约束条件和变量。
(2) 约束条件和变量多使问题的难度呈指数增长。
模糊综合评价方法是一种适合于物流中心选址的建模方法。
它是一种定性与定量相结合的方法,有良好的理论基础。
特别是多层次模糊综合评判方法,其通过研究各因素之间的关系,可以得到合理的物流中心位置。
1.模型⑴ 单级评判模型① 将因素集U 按属性的类型划分为k 个子集,或者说影响U 的k 个指标,记为12(,,,)k U U U U =且应满足:1, ki ij i U U U U φ===② 权重A 的确定方法很多,在实际运用中常用的方法有:Delphi 法、专家调查法和层次分析法。
③ 通过专家打分或实测数据,对数据进行适当的处理,求得归一化指标关于等级的隶属度,从而得到单因素评判矩阵。
④ 单级综合评判B A R =⑵多层次综合评判模型一般来说,在考虑的因素较多时会带来两个问题:一方面,权重分配很难确定;另一方面,即使确定了权重分配,由于要满足归一性,每一因素分得的权重必然很小。
无论采用哪种算子,经过模糊运算后都会“淹没”许多信息,有时甚至得不出任何结果。
所以,需采用分层的办法来解决问题。
2.应用运用现代物流学原理,在物流规划过程中,物流中心选址要考虑许多因素。
根据因素特点划分层次模块,各因素又可由下一级因素构成,因素集分为三级,三级模糊评判的数学模型见表3-7.表3-7 物流中心选址的三级模型因素集U 分为三层: 第一层为 {}12345,,,,U u u u u u =第二层为 {}{}{}111121314441424344551525354,,,;,,,;,,,u u u u u u u u u u u u u u u === 第三层为 {}{}5151151251352521522,,;,u u u u u u u ==假设某区域有8个候选地址,决断集{},,,,,,,V A B C D E F G H =代表8个不同的候选地址,数据进行处理后得到诸因素的模糊综合评判如表3-8所示。
ahp-模糊综合评价法全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:AHP-模糊综合评价法AHP(Analytic Hierarchy Process)和模糊综合评价法是两种常用的决策分析方法,它们在不同程度上解决了现实中的复杂决策问题。
本文将介绍AHP和模糊综合评价法的基本原理,以及它们在决策分析中的应用。
一、AHP原理及应用AHP是由美国数学家托马斯·萨蒙提出的一种多目标决策方法。
其基本原理是通过将复杂的决策问题分解成多个层次,构建层次结构,并利用专家判断或数据分析来确定各个层次的权重和优先级,最终得出最佳决策方案。
AHP的应用范围非常广泛,包括工程管理、项目评估、投资决策等多个领域。
在工程管理中,可以用AHP确定工程项目的目标、任务和资源分配方案;在项目评估中,可以用AHP评估项目的风险和收益,并确定最优的项目实施方案;在投资决策中,可以用AHP评估投资项目的收益和风险,并确定最佳的投资方向。
AHP的核心是通过对多个因素进行两两比较,建立一个判断矩阵,然后利用特征向量法计算各个因素的权重,最终确定最佳的决策方案。
二、模糊综合评价法原理及应用模糊综合评价法是一种用来处理模糊信息和不确定性的决策分析方法。
其基本原理是通过建立模糊数学模型,将模糊信息量化,并据此进行决策分析。
模糊综合评价法的应用领域包括环境评价、质量评价、效益评价等多个领域。
在环境评价中,可以用模糊综合评价法评估环境污染的程度和影响因素;在质量评价中,可以用模糊综合评价法评估产品质量的好坏和改进方向;在效益评价中,可以用模糊综合评价法评估项目的效益和影响因素。
模糊综合评价法的核心是建立评价指标体系和评价模型,将模糊信息转化为数值信息,并根据不同指标的权重计算综合评价值,最终确定最佳决策方案。
AHP和模糊综合评价法分别适用于不同类型的决策问题。
AHP更适用于确定多目标多标准的决策问题,它能够通过层次结构和权重计算确定最佳决策方案。
模糊综合评价法举例例:运用现代物流学原理,在物流规划过程中,物流中心选址要考虑许多因素。
根据因素特点划分层次模块,各因素又可由下一级因素构成,因素集分为三级,三级模糊评判的数学模型见表2所示:表2 物流中心选址的三级模型因素集U 分为三层: 第一层为 {}12345,,,,Uu u u u u =第二层为 {}{}{}111121314441424344551525354,,,;,,,;,,,u u u u u u u u u u u u u u u === 第三层为 {}{}5151151251352521522,,;,u u u u u u u ==假设某区域有8个候选地址,决断集{},,,,,,,V A B C D E F G H =代表8个不同的候选地址,数据进行处理后得到诸因素的模糊综合评判如表3所示。
表3 某区域的模糊综合评判⑴ 分层作综合评判{}51511512513,,u u u u =,权重{}511/3,1/3,1/3A =,由表3对511512513,,u u u 的模糊评判构成的单因素评判矩阵:510.600.710.770.600.820.950.650.760.600.710.700.600.800.950.650.760.910.900.930.910.950.930.810.89R ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭用模型(,)M •+(矩阵运算)计算得:515151(0.703,0.773,0.8,0.703,0.857,0.943,0.703,0.803)B A R ==类似地:525252(0.895,0.885,0.785,0.81,0.95,0.77,0.775,0.77)B A R ==5550.7030.7730.80.7030.8570.9430.7030.8030.8950.8850.7850.810.950.770.7750.77(0.40.30.20.1)0.810.940.890.600.650.950.950.890.900.600.920.600.600.840.650.81B A R ⎛⎫ ⎪⎪== ⎪ ⎪⎝⎭=(0.802,0.823,0.826,0.704,0.818,0.882,0.769,0.811)4440.600.950.600.950.950.950.950.950.600.690.920.920.870.740.890.95(0.10.10.40.4)0.950.690.930.850.600.600.940.780.750.600.800.930.840.840.600.80B A R ⎛⎫⎪⎪== ⎪⎪⎝⎭=(0.8,0.68,0.844,0.899,0.758,0.745,0.8,0.822)1110.910.850.870.980.790.600.600.950.930.810.930.870.610.610.950.87(0.250.250.250.25)0.880.820.940.880.640.610.950.910.900.830.940.890.630.710.950.91B A R ⎛⎫⎪⎪== ⎪⎪⎝⎭=(0.905,0.828,0.92,0.905,0.668,0.633,0.863,0.91)(2)高层次的综合评判{}12345,,,,U u u u u u =,权重{}0.1,0.2,0.3,0.2,0.2A =,则综合评判12345B B B A R A B B B ⎛⎫ ⎪ ⎪⎪== ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭0.9050.8280.920.9050.6680.6330.8630.910.950.900.90.940.600.910.950.94 =(0.10.20.30.20.2)0.900.900.870.950.870.650.740.610.80.680.8440.8990.7580.7450.80.8220.8020.8230.8260.7040.8180.8820.7690.811⎛ ⎝⎫⎪⎪⎪⎪⎪ ⎪⎭ =(0.871,0.833,0.867,0.884,0.763,0.766,0.812,0.789)由此可知,8块候选地的综合评判结果的排序为:D,A,C,B ,G,H,F,E ,选出较高估计值的地点作为物流中心。
数学建模评价类模型——模糊综合评价文章目录•o一级模糊综合评价应用o1)模糊集合o2)隶属度、隶属函数及其确定方法o3)因素集、评语集、权重集o1、模糊综合评价法的定义o2、应用模糊综合评价法需要的一些小知识oo3、模糊综合评价法的应用(实例)oo4、最后总结1、模糊综合评价法的定义先来看看官方标准定义:模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法。
该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。
它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。
初次看,是不是觉得有点懵懵懂懂的?(偷笑)我来用非官方的语言解释一遍,或许你就明白了。
大家想想,生活中,是不是有很多模糊的概念。
比如班级要评三好学生,那评价的标准一般就是学习成绩好不好、思想品德好不好、身体好不好(我查了下百度才发现三好学生竟然要身体好!?感情身体不好还不行)。
学习成绩好或者不好、思想品德好或者不好、身体好或者不好听起来是不是就很模糊?怎么样就算学习成绩好了或者思想品德好了或者身体好了?对,其实这些指标就是模糊的概念。
模糊综合评价法是什么呢?其实就是对评价对象就评价指标进行综合评判,最后给每个评价对象对于每个指标一个隶属度。
(有点绕口,用三好学生的例子再来阐述一下)比如现在有个学生参与评判三好学生。
标准假如就是评上和评不上。
用模糊综合评价法得到的最终结果就是这名学生对于评上的隶属度和评不上的隶属度。
假如评上的隶属度高一些,那这名学生肯定是被评上咯。
(反之亦然)我这样介绍一下,是为了让大家知道我们这个模糊综合评价到底是干嘛的,不要嫌我啰嗦(吃手手)2、应用模糊综合评价法需要的一些小知识1)模糊集合① 定义:(我觉得这段话不错,来自360百科)这段话其实就举了模糊的一些概念,和经典集合(就是有明确数字的,高中学的那个集合)的区别及其历史。
模糊综合评价模型(Fuzzy Synthetic Evaluation Model)什么是模糊综合评价模型?模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。
在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题,由于评价事务是由多方面的因素所决定的,因而要对每一因素进行评价;在每一因素作出一个单独评语的基础上,如何考虑所有因素而作出一个综合评语,这就是一个综合评价问题。
模糊评价的基本思想许多事情的边界并不十分明显,评价时很难将其归于某个类别,于是我们先对单个因素进行评价,然后对所有因素进行综合模糊评价,防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失,这有助于解决用“是”或“否"这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。
模糊综合评价模型类别模糊评价基本模型设评判对象为P:其因素集 ,评判等级集.对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判,得到评判矩阵:(1)其中,r ij表示u i关于v j的隶属程度。
(U,V,R)则构成了一个模糊综合评判模型。
确定各因素重要性指标(也称权数)后,记为,满足,合成得(2)经归一化后,得 ,于是可确定对象P的评判等级。
置信度模糊评价模型(1)置信度的确定。
在(U,V,R)模型中,R中的元素r ij是由评判者“打分”确定的。
例如 k 个评判者,要求每个评判者u j对照作一次判断,统计得分和归一化后产生 , 且, 组成R。
其中既代表u j关于v j的“隶属程度”,也反映了评判u j为v j的集0中程度。
数值为1 ,说明u j为v j是可信的,数值为零为忽略。
因此,反映这种集中程度的量称为“置信度”.对于权系数的确定也存在一个信度问题。
在用层次分析法确定了各个专家对指标评估所得的权重后,作关于权系数的等级划分,由此决定其结果的信度。
当取N个等级时,其量化后对应于[0,l]区间上N次平分。
例如,N取5,则依次得到[0,0。
2],[0.2,0。
4],[0。
2,0.6],[0。
模糊综合评价模型模糊综合评价模型(Fuzzy Synthetic Evaluation Model)目录[隐藏]1 什么是模糊综合评价模型?2 模糊评价的基本思想3 模糊综合评价模型类别[1]o 3.1 模糊评价基本模型o 3.2 置信度模糊评价模型4 模糊综合评价模型的运用5 模糊综合评价模型案例分析o 5.1 案例一:模糊综合评价模型在企业跨国并购风险评价中的应用[2]6 参考文献[编辑]什么是模糊综合评价模型?模糊综合评价方法是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法。
在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题,由于评价事务是由多方面的因素所决定的,因而要对每一因素进行评价;在每一因素作出一个单独评语的基础上,如何考虑所有因素而作出一个综合评语,这就是一个综合评价问题。
[编辑]模糊评价的基本思想许多事情的边界并不十分明显,评价时很难将其归于某个类别,于是我们先对单个因素进行评价,然后对所有因素进行综合模糊评价,防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失,这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题。
[编辑]模糊综合评价模型类别[1][编辑]模糊评价基本模型设评判对象为P: 其因素集 ,评判等级集。
对U中每一因素根据评判集中的等级指标进行模糊评判,得到评判矩阵:(1)其中,r ij表示u i关于v j的隶属程度。
(U,V,R) 则构成了一个模糊综合评判模型。
确定各因素重要性指标(也称权数)后,记为,满足,合成得(2)经归一化后,得 ,于是可确定对象P的评判等级。
[编辑]置信度模糊评价模型(1) 置信度的确定。
在(U,V,R)模型中,R中的元素r ij是由评判者“打分”确定的。
例如 k 个评判者,要求每个评判者u j对照作一次判断,统计得分和归一化后产生, 且 , 组成 R0。
其中既代表 u j关于v j的“隶属程度”,也反映了评判u j为 v j的集中程度。
数值为1 ,说明 u j为 v j是可信的,数值为零为忽略。
因此,反映这种集中程度的量称为“置信度”。
对于权系数的确定也存在一个信度问题。
在用层次分析法确定了各个专家对指标评估所得的权重后,作关于权系数的等级划分,由此决定其结果的信度。
当取N个等级时,其量化后对应于[0,l]区间上N次平分。
例如,N取5,则依次得到[0,0.2],[0.2,0.4],[0.2,0.6],[0.6,0.8],[0.8,l]。
对某j个指标,取遍k个专家对该指标评估所得的权重,得。
作和式(3)其中d ij表示数组中属于的个数,a0 = 0,b N = 1。
取(4)取遍 , 得,归一化后得到权向量。
如果则a i的信度为。
由此得信度向量为。
(2)置信度的综合设c1,c2是二个置信度,对于逻辑AND,其信度合成为(5)对于逻辑OR, 信度成为(6)其中为参数,可适当配置。
(5)、(6)二式的含义是:在逻辑 AND下, ; 在逻辑 OR 下,。
若 c1 < 1 或 c2 < 1 , 则 (5)、(6) 二式中的平均值补偿部分不宜太强。
ε可如下配置:(7)对于(2)信度合成为:(8)其中,(9)εi和εj的选择可参照(7)。
结合(2),得到信度的评判结果:(10)[编辑]模糊综合评价模型的运用对于企业的财务危机状况,其影响因素具有极大的复杂性,精确化能力的降低造成对系统描述的模糊性,运用模糊手段来处理模糊性问题,将会使评价结果更真实、更合理。
模糊综合评价模型的建立须经过以下步骤:1、给出备择的对象集:这里即为各上市公司;2、确定指标集:即把能预测财务危机的主要财务比率构成一个集合;3、建立权重集:由于指标集中各指标的重要程度不同,所以要对一级指标和二级指标分别赋予相应的权数。
第一层次的权重集,第二层次的权重集。
这里将采用因子分析法确定权数;4、确定评语集:,我们把评价集设为v={安全,一般,危险};5、找出评判矩阵:,首先确定出U对v的隶属函数,然后计算出股票评价指标对各等级的隶属度 r ij;6、求得模糊综合评判集,即普通的矩阵乘法,根据评判集得终评价结果。
业绩评价的模糊模型包含这么几个部分:一是由评价指标体系构成的因素论城;二是由表明隶属度的模糊因子构成的模糊向量;三是用来对单个因素进行评价的评语论城;四是将模糊关系矩阵与模糊向量结合起来的合成算子(普通乘法和有界和不失为一种好的合成算子);四是与模糊评语等级相关的薪酬向量。
其基本步骤是:1、确定评价因素论城,即用什么样的指标来评价或评价者关注什么方面的内容;2、确定评语论城,即就单个因素而言,评价者对被评价因素有什么样的判断或以什么方式表示评价结果;3、确定模糊向量,即我们对每个因素的重视程度;4、先对单个因素进行评价,就会得到一个因素与评语之间的模糊关系矩阵;5、采用某个合成算子,对模糊关系矩阵与模糊向量进行合成,这里采用普通乘法和有界和得到综合模糊评价结果;6、设与评语论对应的薪酬矩阵为C,得出代理人应得报酬。
[编辑]模糊综合评价模型案例分析[编辑]案例一:模糊综合评价模型在企业跨国并购风险评价中的应用[2]与一般性的投资方式相比,跨国并购带来的风险将会更大。
中所讨论的我国企业跨国并购的风险,并不针对于某一特定企业或行业,而是指在并购进行的整个过程中可能出现的一般风险。
与国外的企业相比,中国企业在并购过程中还要承担着一些独特的风险。
因此,在风险的识别的基础上,总结出我国企业跨国并购风险评价指标体系,并选取适当模型进行风险评价也是一个很重要的研究方面。
一、中国企业跨国并购的风险基于跨国并购与国内并购的对比,以及中国企业在跨国并购中与西方发达国家的不同点,根据并购实施过程,我们把完整的并购运作过程划分为以下3个阶段:并购策划阶段、并购实施阶段、并购整合阶段。
下面着重讨论每一阶段存在的风险。
1.并购策划阶段的风险并购策划阶段主要包括并购战略计划制定、并购目标确定的工作。
进行收购要达到一个目标,既定目标确定的正确与否,并购主体对并购目标有没有足够的驾驭能力,政府对跨国并购的态度,目标国家政局是否稳定,跨国并购两国关系是否良好,国家法规对企业的并购活动会产生怎样的影响,这些所有的未知数就构成了第一步风险。
2.并购实施阶段的风险在交易执行过程,谈判策略的失误,信息不对称的问题,目标企业定价是否偏高,潜在财务风险等构成了第二轮风险。
信息风险、定价风险、融资风险和反并购风险都存在于并购实施阶段,这一阶段由于买方和卖方对目标企业情况了解的不同,存在信息上的不对称,并购企业对目标企业并不是完全了解,对目标企业的资产负债情况了解不深,有可能对目标企业做出完全错误的估价或者估价偏高;由于支付方式不同,如资金成本过高或现金流量不足而影响整个企业的生产经营;企业并购过程中,尤其是证券市场的公开收购往往会受到目标企业股东的强烈反对,从而导致并购未果,这时就存在反并购风险;在企业跨国并购进行支付时,如果中国企业支付时存在现金支付形式,尤其是在某些形势下,如果人民币相对贬值,假设中方企业并购美国一家公司,且支付货币为美元,则是必要承担利率与汇率风险,这时就存在融资风险。
3.并购整合阶段的风险整合阶段的风险也很大。
1992年首钢集团用1.2亿美元收购秘鲁铁矿时对于文化整合不到位而导致的罢工案例就是一个很好的证明。
生产经营的整合涉及到并购目标企业后其生产经营方向的调整、生产作业控制的调整等等。
许多并购就是由于并购后产品链重叠,无法形成协同效应,甚至失去了原来的竞争优势。
根据上文的分析,进行总结。
跨国并购中的风险分类,也即讨论的风险评价指标体系,如下表所示。
表我国企业跨国并购的风险评价指标体系对风险进行分类的意义主要在于两点:(1)使原本很难讲清的风险概念清晰化;(2)不同的分类方式可以服务于企业不同的目的。
二、企业跨国并购风险模糊综合评价模型的建立模糊评价法不仅可以对评价对象按综合分值的大小进行评价和排序,而且还可根据模糊评价的值按最大隶属度原则去评定对象所属的等级。
应用模糊评价法,首先要确定一套评价指标体系。
综合评价指标体系模型根据上文分析,见上表。
在建立了评价指标体系后,用通常的方法,分步进行模型的建立。
1.建立评价指标集、权重指标集并定义评语集在这里权重可以理解为每个风险指标对上一级指标的相对影响程度。
定义主因素指标集为X = (X1,X2,X3),相应的权重集为A = (a1,a2,a3),定义子因素层指标集为;(k=1,2,3),相应权重集为,可用层次分析法求出几个层次中的权重。
定义评语集为W = (W1,W2,W3,w4),w j(j = 1,2,3,4)。
当j=1,2,3,4时分别表示评语为优、良、中、差。
2.评判矩阵的确定从X k到w的模糊评价矩阵为其中r ij(i=1,2,…,s;j=1,2,3,4)表示子因素层指标U ki对于第j级评语W j的隶属度。
r ij的值可由德尔菲法确定,整理专家评分表,得到对于指标u ki有W il个W1级评语,W i2个W2级评语,个W3级评语,W i4个W4级评语,则对于有(1)3.模糊变换及模糊综合评价模型的建立(1)先对各子因素层指标U Ki的评价矩阵R k作模糊运算,合成关系,得到主因素层指标X K对于评语集W的隶属向量B K。
(2)这其中,很重要的一步是选择适当的合成算法,常用的两种算法是加权平均型和主因素突出型。
在实际应用中,现实问题的性质决定算子的选择。
(2)记再对R进行模糊变换,即得到目标层指标X对于评语集W的隶属向量B:(3)式(3)即为精简的模糊综合评价模型4.评价结果在模糊综合评价模型中,当时,归一化处理可以使结果更加清晰明了,即令得到:(4)式(4)即是该跨国并购风险评价的结果,也即目标层指标X对于评价集W的隶属向量。
分别表示X对于评语W1,W2,W3,w4的隶属度。
我们还可以得到一个跨国并购风险的趋于每一个等级的程度。
但由于评价中权重的确定是根据主观赋权法,所得数值不能反映绝对水平,仍应和定性方法结合在一起综合讨论。
3跨国并购模糊综合评价模型的实例研究某企业打算进行跨国并购,以扩大市场份额,增加企业在高科技领域的竞争力。
利用跨国并购的模糊综合评价模型对此企业进行风险评估如下:采用专家评价法,以下是采用专家评价法通过对各因素相互比较形成判断矩阵来确定的各因素的权重。
主因素层中各个因素相互比较判断矩阵X _1X_2_3X_112X _21/21X _31/41/2得到矩阵后,需要对判断矩阵的一致性进行检验,看其偏离一致性的程度是否保持在可以接受的范围之内。
定义C.R.为一致性比例,其计算方法为C.R.=C.I./R.I.当C.R.<0.1时,认为判断矩阵的一致性是可以接受的。
其中,平均随机一致性指标R.I.可以查表得出,而一致性指标C.I.,通常使用的方法,由C.I.=(λmax− n) / (n − 1)得到。