模糊综合评价法
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模糊综合评价法和层次分析法比较在决策问题中,评价方法的选择对于得出准确的结论至关重要。
模糊综合评价法和层次分析法是两种常用的评价方法,它们各自有着不同的特点和适用范围。
本文将对这两种方法进行比较,并分析它们的优缺点及适用场景。
一、模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学理论的决策方法。
它能够处理一些无法精确描述的决策问题,具有一定的模糊性。
模糊综合评价法的主要步骤包括:建立评价指标体系、建立模糊评价矩阵、确定模糊数的隶属度函数、计算权重系数、模糊综合评价以及结果分析。
模糊综合评价法的优点在于可以处理非常模糊的信息,对于具有一定主观性的问题有着较好的适应性。
其模糊矩阵可以对决策变量之间的关系进行直观表示,提高了决策的可理解性。
此外,模糊综合评价法还能够灵活地处理多个评价指标之间的关系,适用于复杂问题的决策。
然而,模糊综合评价法也存在一些缺点。
首先,模糊综合评价法在建立模糊矩阵时需要依赖专家的主观评价,其可靠性存在一定的局限性。
其次,在计算权重系数时,需要对每个指标的重要性进行模糊隶属度函数的设定,这可能会引入一定的主观偏差。
另外,由于模糊综合评价法对决策问题的要求较高,需要专业的知识和经验支持,所以在应用中需要慎重选择。
二、层次分析法层次分析法是一种将复杂问题分解为多个层次结构,并通过定量分析和专家判断来确定各个层次的权重的方法。
层次分析法的主要步骤包括:构建层次结构模型、确定判断矩阵、计算权重向量、一致性检验以及结果分析。
层次分析法的优点在于可以将复杂的决策问题分解为多个相对简单的子问题进行处理,提高了问题的可解性和可行性。
其通过定量化的方式确定各个层次的权重,减少了主观性的干扰。
此外,层次分析法具有较好的一致性检验方法,可以对决策结果的可靠性进行判断。
然而,层次分析法也存在一些不足之处。
首先,层次分析法在评价指标比较多或问题比较复杂时,计算量较大,耗时较长。
其次,层次分析法在构建判断矩阵和确定权重向量时,需要征求专家的意见和判断,其可靠性和准确性也受到专家主观因素的影响。
模糊综合评价法原理模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法,它应用模糊关系综合的原理,将一些界限不清、难以量化的因素量化,进行综合评价。
这种综合评价方法根据模糊数学的隶属度理论,将定性评价转化为定量评价,即利用模糊数学对受多种因素制约的事物或对象进行总体评价。
它具有结果明确、系统性强的特点,能解决模糊、难以量化的问题,适用于解决各种不确定性问题。
其特点是评价结果不是绝对肯定或否定的,而是用一个模糊集来表示。
模糊综合评价通常由目标层和指标层组成。
通过指标层与评价集之间的模糊关系矩阵(即隶属度矩阵),可以得到目标层对评价集的隶属度向量,从而得到目标层的综合评价结果。
隶属度和隶属度矩阵是模糊综合评价的关键概念。
计算步骤1、确定评价对象的因素集设U={u1,u2,...,um}为刻画被评价对象的m种评价因素(评价指标),其中:m是评价因素的个数,由具体的指标体系所决定。
2、确定评价对象的评语集设V={v1,v2,...,vn},是评价者对被评价对象可能做出的各种总的评价结果组成的评语等级的集合,一般划分为3-5个等级。
3、确定评价因素的权重向量设A=(a1,a2,...,am)为权重分配模糊矢量,其中ai表示第i个因素的权重,要求a1+a2+...+am=1,A反映了各因素的重要程度。
在模糊综合评价中,权重会对最终的评价结果产生很大的影响,不同的权重有时会得到完全不同的结论。
现在权重一般是凭经验给的,但很主观。
确定权重的方法有:(1)专家估计法;(2)加权平均法:当专家人数少于30人时,可采用此方法。
先由多位专家独立给出各因素的权重,然后取各因素的平均值作为其权重;(3)频率分布测定的权重法;(4)模糊协调决策方法:贴近度和贴近度选择原则;(5)层次分析法。
4、进行单因素模糊评价,确立模糊关系矩阵R5、综合评价6、对模糊综合评价结果进行定量分析模糊综合评价的结果是被评价对象对各等级模糊子集的隶属度,它一般是一个模糊矢量,而不是一个值,因而他能提供的信息比其它方法更丰富。
模糊综合评价法模糊综合评价法(Fuzzy Comprehensive Evaluation)是一种常用的多指标决策方法,它可以在不确定、模糊的条件下对不同选项进行评估和排序。
该方法通过将不同指标的评价结果用模糊集合表示,结合权重和评价等级,最终得出各选项的综合评估结果。
本文将介绍模糊综合评价法的概念、基本步骤和具体应用。
模糊综合评价法的核心思想是将模糊集合理论与评价方法相结合,从而克服了传统评价方法只考虑确定性条件下的不足。
在现实问题中,往往存在不确定和模糊的因素,无法用简单的数学模型描述。
而模糊综合评价法可以通过模糊集合的运算和推理,对这些模糊因素进行量化和评估。
模糊综合评价法的基本步骤如下:1. 确定评价指标:根据评价对象的特征和目标,确定几个关键评价指标。
这些指标应该能够反映出评价对象的综合性能。
2. 构建评价集合:对于每个评价指标,需要构建其对应的模糊集合。
模糊集合由隶属函数表示,它可以描述事物的不同特征和评价等级之间的关系。
3. 确定权重:为不同评价指标确定权重,反映出它们在综合评价中的重要性。
常用的方法有主观赋权、层次分析法等。
4. 进行评价计算:根据评价指标的隶属函数和权重,对每个指标进行评估计算。
通常采用隶属度最大值法、隶属度平均值法等方法。
5. 综合评价:将各个指标的评估结果综合起来,得出最终的综合评价结果。
可以通过加权平均法、熵权法等进行综合。
模糊综合评价法在实践中有着广泛的应用。
它可以用于企业绩效评估、项目可行性分析、人才选拔、产品质量评价等领域。
通过综合考虑多个指标,可以更全面地评估对象的优劣,为决策提供科学依据。
然而,模糊综合评价法也存在一些问题和挑战。
首先,评价指标的选择和权重的确定往往具有主观性,不同人对同一指标的看法可能存在差异。
其次,模糊综合评价法的计算过程较为繁琐,需要较高的数学基础和专业知识。
最后,由于模糊综合评价法忽略了指标之间的相互关系,可能导致评价结果的不准确性。
模糊数学综合评价法模糊综合评价法(fuzzy prehensive evaluation method)模糊数学综合评价法 1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。
模糊数学综合评价法 2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。
一级评价因素的权重之和为1;每个评价因子的下一个评价因子的权重之和为1。
6.加权平均评价值(Epw):系指加权后的平均评价值。
加权平均评价值(Epw)=平均评价值(Ep)×权重(W)。
模糊综合评价的方法
模糊综合评价方法是一种用于处理不确定性和模糊性的评价方法,它基于模糊逻辑理论,将模糊集合理论应用于评价问题。
以下是一种常用的模糊综合评价方法:
1. 确定评价指标:首先确定评价对象的各个指标,这些指标可以是
qualitätskriterien(质量标准),wie Snalligkeit(快速性),Zuverlässigkeit (可靠性),剩余期限(余剩期限)等。
这些指标应该与评价对象的特性和要求相关。
2. 选择评价集:根据评价指标的取值范围和等级划分,选择合适的评价集,用于描述指标的表现。
3. 建立模糊评价矩阵:根据评价集和评价指标的要求,建立模糊评价矩阵。
4. 确定权重矩阵:确定各个评价指标的权重,可以采用专家调查、层次分析法等方法。
5. 计算隶属度矩阵:通过将评价指标的取值与评价集进行对比,计算出各个评价指标在不同评价集中的隶属度。
6. 计算模糊评价值:根据权重矩阵和隶属度矩阵,计算出各个评价指标的加权隶属度,并将其进行求和得到模糊评价值。
7. 判断评价等级:根据模糊评价值的大小,将评价对象划分为不同的评价等级,如优秀、良好、一般、较差等。
模糊综合评价方法能够考虑到评价指标之间的相互关系和不确定性因素,提高了评价的准确性和全面性。
但是在实际应用中,需要根据具体情况选择适当的方法和参数,以达到最优的评价结果。
模糊综合评价法和层次分析法比较模糊综合评价法和层次分析法是两种常见的决策支持方法,它们在不同的领域和情境下被广泛应用。
本文将比较这两种方法,分析它们的优缺点以及适用范围。
一、模糊综合评价法模糊综合评价法是一种基于模糊数学理论的决策方法,通过对评价指标的模糊化处理,将不确定性因素引入决策过程中。
该方法的基本步骤包括问题建模、模糊化处理、建立模糊判断矩阵、确定权重和综合评价。
1. 优点- 能够处理决策过程中的不确定性和模糊性,适用于评价指标难以量化的情况;- 能够灵活地应对不同的问题,适用性广泛;- 算法相对简单,易于操作和理解;- 能够考虑到多个因素之间的相互影响,综合了多个评价指标,提高了决策的准确性。
2. 缺点- 对指标权重的确定比较主观,容易受到决策者的主观偏好影响;- 对评价指标的模糊化处理存在一定的主观性;- 结果的可解释性相对较差,不利于分析和决策结果的有效传达。
二、层次分析法层次分析法是一种基于分层结构的决策方法,通过构建层次结构模型,对决策问题进行分解和层次化处理,然后进行判断矩阵的构建和权重的确定,最后综合得出最优方案。
1. 优点- 相对客观可靠,能够减少主观因素对决策结果的影响;- 结果具有良好的可解释性和可比性;- 能够很好地反映各个评价指标之间的相对重要性;- 算法相对简单,易于操作。
2. 缺点- 只能处理定性指标的权重确定问题,对定量指标的处理能力有限;- 在处理复杂决策问题时,模型可能变得庞大和复杂,计算量增加;- 在处理有环结构的问题时,可能会导致矛盾结果。
三、比较与适用范围1. 比较- 评价指标处理:模糊综合评价法将评价指标进行模糊化处理,层次分析法将评价指标进行层次化处理;- 确定权重方法:模糊综合评价法基于决策者的主观偏好确定权重,层次分析法通过专家判断和数学方法确定权重。
2. 适用范围- 模糊综合评价法适用于评价指标难以量化、不确定性较高的问题;- 层次分析法适用于多个评价指标之间具有内在关系的问题。
模糊综合评价方法
1.建立评价指标体系:根据评价对象的性质和评价目标,建立评价指
标体系。
评价指标体系应具有科学性、全面性和可操作性,包括定性指标
和定量指标。
2.构建评价模型:根据评价指标体系的准则层和子准则层,采用层次
分析法或层次分解法构建评价模型。
通过对指标之间的层次关系进行定量
分析,确定每个指标的权重,并将其转化为模糊权重。
3.收集评价数据:根据评价指标体系,收集评价数据。
评价数据可以
是具体数值,也可以是模糊数值或模糊语言,通过对数据进行模糊化处理,将其转化为模糊数值。
4.建立模糊评价矩阵:将收集到的评价数据构建成模糊评价矩阵。
模
糊评价矩阵是一个模糊数矩阵,其中每个元素代表一个指标对应的模糊评价。
5.计算模糊评价值:通过模糊综合运算,计算出模糊评价值。
常用的
模糊综合运算方法有模糊加法、模糊乘法、模糊加权平均等。
6.做出评价决策:根据模糊评价值,进行评价决策。
可以通过与模糊
评价值相对应的评价等级或评价区间来进行判断和决策。
需要注意的是,模糊综合评价方法的可行性和有效性依赖于评价指标
体系的合理性和模糊度的合理界定。
评价指标体系应尽可能全面反映评价
对象的特征,模糊度的合理界定可以通过专家知识和历史数据进行确定。
模糊综合评价法在大学生就业选择的应用
信息管理与信息系统 2007级 xxx
指导教师江朝立
摘要:应用模糊数学理论,把模糊综合评价方法具体应用到大学生就业选择的综合评价研究中,结合大学生的实际情况将评价系统根据需要分成若干个指标,建立了因素集、评价集、权重集,实现对就业选择的综合评判。
关键词:大学生就业选择,模糊综合评价,权重
一.引言
随着我国社会的发展需要, 大学生的人数在以惊人的速度增加.在我们感叹教育素质提高的同时,也被就业问题深深困扰着。
本文就常见的就业抉择运用模糊综合评价法法把一些定性的因素加以量化, 在每一层次上, 通过两两比较, 用设计判断矩阵的方法来提高就业生对各个就业出路差异的认识, 从而提高目标权重设定的准确性, 综合各种因素能够很有理性的从众多的决策方案中选择最优的方案。
二.评价项目
就业是大多数学生的选择。
工作的人考虑的大多是可以早点工作早点赚钱早点独立, 工作可以学习好多实际应用的技能和经验, 因为这些在学校是无法学到的。
可以从以下各个方面做为评价项目的指标:
获得知识经验技能,经济考虑,自身发展机会,实现自身理想,社会需求。
三、模糊综合评价分析法主要原理
综合考虑所有因素的影响程度,并设置权重区别各因素的重要性,通过构建数学模型,推算出就业后的各种可能性程度,其中可能性程度值高者为就业选择的最终确定值,然后利用模糊变换原理对各指标综合。
模糊综合评判是对具有模糊性的对象进行全面的评价,它实际上是一个模糊变换,其数学模型为:
假设有两个论域分别为:因素集U={u1 ,u2 ,…,u n},u 为评价因素(评价指标);评语集V={v1 ,v 2, …,v n},v 为评语等级或类别。
对U中全部因素分别进行单因素评价,则可获得从U到V的一个模糊关系矩阵[R]∈F(U×V),称其为单因素评判矩阵。
一般0≤r ≤1(i=1,2,3,…,n;j=1,2,3, …,m)。
根据ij模糊关系的定义,r 表示某个评价对象按第i个评价指标衡ij量可以被评为第j个评语等级的隶属度,通过以下隶属度函数计算:
其中A ={A ,A ,…,A }是指标体系集合。
i 1 2 n
若[R]∈ F(U× V)一经确定,而且存在一个模糊向量
[A]∈F(U),则可唯一确定一个由U到V的模糊变换[B]:
其中:[A]=(a ,a , …,a )为评价因素权重集,a 为第1 2 n i
i个评价因素(评价指标)的权重系数,[B]=(b ,b ,…,b )为1 2 m
综合评判结果集,b 为某个评价对象属于第j个评语等级的j
隶属度
利用模糊变换结果作为评判基础,按照最大隶属原从而作为分级标准也应是模糊的,因此,评价对象应属于[B]中隶属度最大所对应的评语等级。
四、大学生就业选择的多级模糊综合评价指标及其抽样数据
指标的测量采用抽样调查的方法,利用语义学标度分为4个测量等级:最优、次优、可选、不可选。
为了便于计算,我们将主观评价的语义学标度进行量化,随机抽查50个人分别对就业选择进行问卷调查。
评价表
评价结果
五.评价步骤
1.确定评价对象的因素集u 和集v
因素集F 即评价项目或指标的集合,{}12,,,p u u u u = 。
评定集E 即评价等级的集合,{}12,,,p v v v v = 。
2.统计、确定单因素评价隶度向量,并形成隶属度矩阵R 隶属度是模糊综合评判中最基本和最重要的概念 R=
3.确定权重向量WF 等
WF=(0.10,0.20,0.30,0.20,0.10) WE=(0.328,0.334,0.264,0.074) WE ’=(100,80,60,40)
4.按照某种运算法则,计算综合评定向量S 及综合评定值(u ) S=WFR,U=WE ’S T
U=
78.32
六、结论
结果表明,基于模糊综合评判的大学生就业选择的评价方法能较完整地反映影响大学生就业的因素,是一种实用而准确的评价方法,且易于推广使用。
大学生就业选择问题涉及到方方面面的因素,高校毕业生要想找到合适自己
0.40 0.30 0.20 0.10 0.50 0.40 0.10 0.00 0.36 0.24 0.28 0.12 0.04 0.36 0.50 0.10 0.36
0.40
0.20
0.04
的工作,就必须进行有效的就业选择。
而将模糊综合评判理论应用于毕业生就业选择中,建立就业选择的模糊综合评价模型,在一定程度上解决了大学生择业分析中涉及大量模糊信息的评价问题。