模糊综合评价法案例

可编辑修改精选全文完整版第三节 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 R⑵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。

基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用共3篇基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用1基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种重要的多指标决策方法，其独特的定量分析模式使其被广泛应用于各种决策场景中。

然而，在实际应用过程中，AHP所依赖的判断矩阵等参数很难满足严格的一致性要求，这就使得AHP方法的有效性存在一定的争议。

针对这一问题，模糊综合评价方法应运而生，它将AHP和模糊理论相结合，充分考虑了决策者的不确定性和模糊性，从而提高了决策效果。

本文将通过研究和应用实例，探究基于层次分析法的模糊综合评价方法的优点和不足，以及如何选取决策指标和构建评价体系。

1. 模糊综合评价方法概述模糊综合评价方法是一种基于模糊数学的决策方法，可以较好地处理决策过程中存在的不确定性和模糊性。

它的基本思想是，将决策问题转化为一个多层次、多指标的评价体系，在每个层次上进行相对重要性的判断和权重赋值，最终得出总体评价结果。

模糊综合评价方法中的模糊数常常用梯形和三角形模糊数表示，如图1所示。

图1 模糊数表示法其中，如(a)所示的梯形模糊数由四个参数a、b、c、d唯一确定，表示变量值在[a,b]和[c,d]之间的可能性；如(b)所示的三角形模糊数由三个参数a、b、c唯一确定，表示变量值在[a,c]之间的可能性。

2. 决策指标的选取和构建评价体系在使用模糊综合评价方法进行决策时，决策指标的选取和评价体系的构建是很关键的。

具体来说，决策指标应具备以下特点：(1) 目标明确：决策指标应当明确对应的决策目标，且目标应该是具有明确定义的。

(2) 可度量性强：决策指标应当具有可度量性和数量化的特点，以便进行量化分析。

(3) 影响因素少：决策指标应当尽量减少具有交叉影响的因素，以避免多重计数和重复计算。

(4) 数据可获取性高：决策指标的数据应当便于获取，能够反映决策现实，以便进行实际应用。

环球市场市场论坛/基于模糊综合评价法的快递服务业顾客满意度评价——以北京市为例李 铮北京物资学院物流学院摘要：当前，我国快递业发展迅速，其在GDP的比重也不断增加，而对于快递服务业来说，市场竞争激烈，顾客的满意度很大程度上能影响到行业未来的发展。

本文立足于快递服务业业长期健康稳定发展的目标，通过大量的调研与数据搜集，在对我国快递业现状分析基础上，以北京市为例，分析影响北京市快递服务业顾客满意度的因素并建立了相应的评价体系，运用模糊综合评价法，对北京市快递服务业顾客满意度进行评价，以期对北京市快递业发展提供依据。

关键字：快递业；模糊综合评价法；顾客满意度 一、我国快递服务业现状(一)我国快递服务业现状1.我国快递服务业市场规模不断扩大伴随我国信息化的不断推进以及互联网技术的发展，电子商务也已经非常的成熟，依靠电子商务发展起来的快递服务业，市场规模持续快速扩大。

根据国家邮政总局发布的《2014年度快递市场监管报告》显示，2014年我国快递业市场规模再创新高，业务量首次超越美国，成为全球第一快递大国。

2.民营快递服务企业快速发展，稳稳占据市场2009年新修订的邮政法，开始确立了民营快递的合法地位，我国快递业，特别是民营快递业开始了迅猛发展的势头。

我国快递业连续4年年均增幅超过50%，10年行业增速始终高于GDP的增速。

3.我国快递服务业发展呈现较明显的地域差异参考中国市场信息研究中心的《2014中国快递行业发展情况分析》，2013年，我国快递服务业发展势头比较好的几个区域为珠三角、长三角、京津冀等核心经济地区，这些区域内快递业务量和业务收入占据我国七成以上的份额。

二、实例探究(一)模糊综合评价法模型建立1.确定被评价对象的因素集和评价集欲了解顾客对北京快递业服务的满意程度，是需要对多个因素进行综合考虑的。

顾客是否对北京快递业服务满意，与价格因素、服务质量、安全性、时效性等因素有关系，而以上每个因素都有若干个子目标因素决定。

模糊综合评价法案例模糊综合评价法是一种利用模糊数学理论对多指标进行综合评价的方法。

它能够充分考虑各指标之间的相互影响和重要性，避免了传统评价方法的主观性和简单性。

下面通过一个案例来解释模糊综合评价法的具体应用。

假设某汽车公司需要对不同汽车品牌进行综合评价，共有以下五个指标：品牌知名度、市场占有率、客户满意度、技术创新能力和产品质量。

每个指标的评价等级分为优秀、良好和一般。

首先，我们需要将每个指标的评价等级转化为模糊数。

例如，品牌知名度的优秀、良好和一般分别转化为0.8、0.5和0.2。

同样，其他指标也进行相应转化。

接着，我们需要确定各指标的权重。

权重可以通过专家调查、层次分析法等方法获取。

假设我们已经得到了各指标的权重，品牌知名度权重为0.3，市场占有率权重为0.2，客户满意度权重为0.15，技术创新能力权重为0.25，产品质量权重为0.1。

然后，根据模糊综合评价法的计算公式，我们可以计算出每个品牌的评价值。

评价值可以表示为以下形式：品牌A：0.8 * 0.3 + 0.7 * 0.2 + 0.6 * 0.15 + 0.5 * 0.25 + 0.9 * 0.1 = 0.71品牌B：0.9 * 0.3 + 0.6 * 0.2 + 0.7 * 0.15 + 0.8 * 0.25 + 0.8 * 0.1 = 0.76品牌C：0.7 * 0.3 + 0.8 * 0.2 + 0.9 * 0.15 + 0.6 * 0.25 + 0.7 * 0.1= 0.74根据评价值的大小，我们可以得出品牌B最好，品牌A其次，品牌C最差的综合评价结果。

通过上述案例，我们可以看出模糊综合评价法能够在多指标综合评价中充分考虑各指标之间的权重和相互关系，避免了传统评价方法的主观性和简单性。

同时，该方法还可以提供具体的评价结果，便于决策者进行决策和比较。

总之，模糊综合评价法是一种有效的多指标综合评价方法，可广泛应用于各个领域的评价和决策过程中。

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。

模糊综合评价法案例模糊综合评价法是一种通过模糊数学理论来进行决策和评价的方法。

它能够有效地处理那些难以用精确数值来描述的问题，如主观评价、不确定性问题等。

下面我们通过一个案例来介绍模糊综合评价法的具体应用。

假设某公司需要对几位员工的绩效进行评价，而这些员工的工作表现很难用具体的指标来衡量。

在这种情况下，可以使用模糊综合评价法来进行评价。

首先，我们需要确定评价的几个方面，比如工作态度、工作成绩、团队合作能力等。

然后，针对每个方面，我们可以设定几个评价等级，如优秀、良好、一般、较差等。

接下来，我们需要确定每个评价等级对应的隶属函数。

隶属函数可以用来描述一个事物对某个概念的归属程度，比如对于“工作态度优秀”这个概念，可以用一个隶属函数来描述员工工作态度优秀的程度。

通过专家评价或者历史数据分析，我们可以确定每个评价等级对应的隶属函数。

然后，我们需要对每个员工的工作表现进行模糊化处理，将具体的表现转化为模糊的概念。

比如，对于员工A的工作态度，我们可以用“工作态度优秀的程度为0.7”来描述。

同样地，对于工作成绩、团队合作能力等方面也进行模糊化处理。

接着，我们可以利用模糊综合评价法来对员工的绩效进行综合评价。

通过隶属函数和模糊化的数据，我们可以计算出每个员工在各个方面的绩效得分，然后进行综合得分的计算，最终得出员工的绩效排名。

通过以上案例，我们可以看到模糊综合评价法在处理主观评价和不确定性问题时具有很大的优势。

它能够充分利用专家经验和历史数据，将模糊的概念转化为具体的数值，为决策和评价提供了一种有效的方法。

总之，模糊综合评价法在实际应用中具有很大的潜力，可以应用于各种领域，如人才评价、项目评估、风险分析等。

希望通过本文的介绍，读者能够对模糊综合评价法有一个更深入的了解，并在实际应用中发挥其作用。

模糊综合评价法案例模糊综合评价法是一种基于模糊数学理论的决策分析方法，它能够有效地处理不确定性和模糊性信息，广泛应用于各种领域的决策问题。

本文将通过一个案例来介绍模糊综合评价法的具体应用过程。

某公司需要选择一家供应商来提供某种原材料，现有3家供应商可供选择。

为了选择最合适的供应商，公司决定采用模糊综合评价法进行评估。

评价指标包括价格、质量、交货周期和售后服务，每个指标都用模糊数来描述其评价值。

首先，公司需要确定各个指标的隶属函数。

对于价格指标，隶属函数可以设定为低、中、高三个隶属度，分别代表价格低、价格适中和价格高。

对于质量指标，隶属函数可以设定为差、中等、良好和优秀四个隶属度。

对于交货周期和售后服务指标，也可以根据实际情况设定相应的隶属函数。

然后，公司需要对各个供应商在每个指标上的表现进行评价，并将评价结果转化为模糊数。

例如，供应商A在价格上的表现为中等，可以用（0.2, 0.5, 0.8）来表示其隶属度；在质量上的表现为良好，可以用（0.4, 0.6, 0.8, 1.0）来表示其隶属度；在交货周期和售后服务上也可以得到相应的隶属度。

接下来，公司需要确定各个指标的权重。

由于各个指标对供应商选择的重要程度不同，公司需要根据实际情况确定各个指标的权重。

例如，对于原材料价格来说，可能是最为重要的指标，因此可以给予较大的权重；而对于售后服务来说，可能相对次要，可以给予较小的权重。

最后，公司可以利用模糊综合评价法来计算各个供应商的综合评价值，并据此进行选择。

通过模糊综合评价法，公司可以考虑到各个指标的模糊性和不确定性，得到更为客观和全面的评价结果，从而更好地进行决策。

综上所述，模糊综合评价法能够有效地处理各种不确定性和模糊性信息，对于决策问题具有很强的实用性和适用性。

通过本文的案例介绍，相信读者对模糊综合评价法的应用有了更深入的理解，希望能够对实际工作中的决策问题有所帮助。

模糊综合评价法（fuzzy comprehensive evaluation method）1.什么是模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。

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。

2.模糊综合评价法的术语及其定义为了便于描述，依据模糊数学的基本概念，对模糊综合评价法中的有关术语定义如下：1．评价因素（F）：系指对招标项目评议的具体内容（例如，价格、各种指标、参数、规范、性能、状况，等等）。

为便于权重分配和评议，可以按评价因素的属性将评价因素分成若干类（例如，商务、技术、价格、伴随服务，等），把每一类都视为单一评价因素，并称之为第一级评价因素（F1）。

第一级评价因素可以设置下属的第二级评价因素（例如，第一级评价因素“商务”可以有下属的第二级评价因素：交货期、付款条件和付款方式，等）。

第二级评价因素可以设置下属的第三级评价因素（F3）。

依此类推。

2．评价因素值（Fv）：系指评价因素的具体值。

例如，某投标人的某技术参数为120，那么，该投标人的该评价因素值为120。

3．评价值（E）：系指评价因素的优劣程度。

评价因素最优的评价值为1（采用百分制时为100分）；欠优的评价因素，依据欠优的程度，其评价值大于或等于零、小于或等于1（采用百分制时为100分），即0≤E≤1（采用百分制时0≤E≤100）。

4．平均评价值（Ep）：系指评标委员会成员对某评价因素评价的平均值。

平均评价值（Ep）＝全体评标委员会成员的评价值之和÷评委数5．权重（W）：系指评价因素的地位和重要程度。

第一级评价因素的权重之和为1；每一个评价因素的下一级评价因素的权重之和为1 。

6．加权平均评价值（Epw）：系指加权后的平均评价值。

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。

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。

由于地质环境与地质灾害系统的复杂性，地质环境与地质灾害评价需要研究的变量关系较多且错综复杂，其中既有确定的可循的变化规律，又有不确定的随机变化规律，人们对地质环境的认识也是既有精确的一面，也有模糊的一面。

用绝对的“非此即彼”有时不能准确地描述地质环境中的客观现实，经常存在着“亦此亦彼”的模糊现象，其刻划与描述也多用自然语言来表达，如某一斜坡地段的工程岩组为软“弱岩体” ，该地段岩体稳定性“较差”等等。

自然语言最大的特点是它的模糊性。

从逻辑上讲，模糊现象不能用 1 真(是)或 0 假(否)二值逻辑来刻划，而是需要一种用区间 [0， 1]的多值(或连续值)逻辑来描述。

可见，运用模糊理论解决地质环境与地质灾害危险性评价问题，是模拟人脑某些思维方式，提高认识地质体的一种有效方法。

因此，地质环境质量与地质灾害危险性评价中引入了模糊综合评判方法是客观事物的需要 ,也是主观认识能力的发展。

模糊综合评判方法是应用模糊关系合成的特性,从多个指标对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判的一种方法,它把被评价事物的变化区间作出划分,又对事物属于各个等级的程度作出分析,这样就使得对事物的描述更加深入和客观,故而模糊综合评判方法既有别于常规的多指标评价方法 ,又有别于打分法。

(1)模糊综合评判数学模型设 U={ u1,u2, …,u m}为评价因素集,V={v1,v2, …v n}为危险性等级集。

评价因素论域和危险性等级论域之间的模糊关系用矩阵 R 来表示：式中， r ij = η(u i，v j)(0≤r ij ≤1) ，表示就因素 u i 而言被评为 v j 的隶属度；矩阵中第 i 行R i =(r i1,r i2, …,r in)为第 i 个评价因素 u i 的单因素评判，它是 V 上的模糊子集。

模糊综合评价法（fuzzy comprehensive evaluation method）1.什么是模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。

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。

2.模糊综合评价法的术语及其定义为了便于描述，依据模糊数学的基本概念，对模糊综合评价法中的有关术语定义如下：1．评价因素（F）：系指对招标项目评议的具体内容（例如，价格、各种指标、参数、规范、性能、状况，等等）。

为便于权重分配和评议，可以按评价因素的属性将评价因素分成若干类（例如，商务、技术、价格、伴随服务，等），把每一类都视为单一评价因素，并称之为第一级评价因素（F1）。

第一级评价因素可以设置下属的第二级评价因素（例如，第一级评价因素“商务”可以有下属的第二级评价因素：交货期、付款条件和付款方式，等）。

第二级评价因素可以设置下属的第三级评价因素（F3）。

依此类推。

2．评价因素值（Fv）：系指评价因素的具体值。

例如，某投标人的某技术参数为120，那么，该投标人的该评价因素值为120。

3．评价值（E）：系指评价因素的优劣程度。

评价因素最优的评价值为1（采用百分制时为100分）；欠优的评价因素，依据欠优的程度，其评价值大于或等于零、小于或等于1（采用百分制时为100分），即0≤E≤1（采用百分制时0≤E≤100）。

4．平均评价值（Ep）：系指评标委员会成员对某评价因素评价的平均值。

平均评价值（Ep）＝全体评标委员会成员的评价值之和÷评委数5．权重（W）：系指评价因素的地位和重要程度。

第一级评价因素的权重之和为1；每一个评价因素的下一级评价因素的权重之和为1 。

6．加权平均评价值（Epw）：系指加权后的平均评价值。

模糊综合评价案例模糊综合评价是一种综合评价方法，通过对多个评价指标进行模糊化处理，以确定最终评价结果。

下面列举了10个模糊综合评价案例：1. 健康评价：针对个人健康状态的评价，包括身体健康、心理健康、生活习惯等多个指标。

通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的权重，得出一个健康评分。

2. 环境评价：对某个地区的环境质量进行评价，包括空气质量、水质、噪音等多个指标。

通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的重要性，得出一个环境质量评级。

3. 产品评价：对某个产品的性能、质量、外观等多个指标进行评价。

通过模糊综合评价，可以根据用户需求权重，综合考虑各项指标的得分，得出一个产品评分。

4. 经济评价：对某个地区或企业的经济发展情况进行评价，包括GDP增长率、就业率、财政收入等多个指标。

通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的权重，得出一个经济发展水平评估。

5. 教育评价：对某个学校或教育机构的教学质量进行评价，包括师资力量、教学资源、学生综合素质等多个指标。

通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的重要性，得出一个教育质量评估。

6. 企业绩效评价：对某个企业的绩效进行评价，包括营业收入、利润率、市场占有率等多个指标。

通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的权重，得出一个企业绩效评分。

7. 城市发展评价：对某个城市的发展水平进行评价，包括城市规模、基础设施、经济繁荣度等多个指标。

通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的重要性，得出一个城市发展水平评估。

8. 项目风险评价：对某个项目的风险进行评价，包括技术风险、市场风险、财务风险等多个指标。

通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的权重，得出一个项目风险评级。

9. 员工绩效评价：对某个员工的绩效进行评价，包括工作质量、工作态度、团队合作等多个指标。

通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的得分，得出一个员工绩效评级。

10. 网站用户体验评价：对某个网站的用户体验进行评价，包括页面加载速度、界面设计、用户交互等多个指标。

模糊综合评价法案例模糊综合评价法是一种综合评价方法，它能够有效地处理评价指标之间的模糊性和不确定性，广泛应用于各种决策和评价场景中。

下面我们通过一个案例来具体了解模糊综合评价法的应用。

某公司需要对几位员工进行绩效评价，评价指标包括工作态度、工作成绩、团队合作能力和创新能力。

每个指标的评价等级分为优秀、良好、一般和差，我们将采用模糊综合评价法来进行绩效评价。

首先，我们需要建立模糊评价矩阵。

对于每个员工的每个评价指标，我们需要确定其隶属度函数，即确定其在各个评价等级下的隶属度值。

例如，对于工作态度这一指标，我们可以设定“优秀”评价等级的隶属度为0.8，良好为0.6，一般为0.4，差为0.2。

通过这样的方式，我们可以建立出完整的模糊评价矩阵。

接下来，我们需要确定各个评价指标的权重。

在这个案例中，我们可以采用层次分析法或者专家打分法来确定各个指标的权重。

假设我们确定工作态度的权重为0.3，工作成绩的权重为0.2，团队合作能力的权重为0.25，创新能力的权重为0.25。

然后，我们可以计算出每个员工在每个评价指标下的模糊评价值。

以员工A为例，我们可以通过模糊综合评价法计算出其工作态度、工作成绩、团队合作能力和创新能力的模糊评价值。

最后，我们可以利用模糊综合评价法计算出每位员工的综合评价值。

通过综合评价值的比较，我们可以得出每位员工的绩效排名，从而为公司的绩效奖金分配、晋升评定等决策提供参考依据。

通过以上案例，我们可以看到模糊综合评价法在实际应用中的优势和效果。

它能够有效地处理评价指标之间的模糊性和不确定性，为决策提供科学、客观的依据。

在实际工作中，我们可以根据具体情况对模糊综合评价法进行适当的调整和改进，以更好地满足实际需求。

总的来说，模糊综合评价法在绩效评价、风险评估、项目选择等领域具有广泛的应用前景，它为我们提供了一种全新的综合评价方法，帮助我们更好地应对复杂多变的决策和评价问题。

希望通过本案例的介绍，能够增进大家对模糊综合评价法的理解，为其在实际工作中的应用提供一些借鉴和启发。