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模糊综合评价法和层次分析法比较1. 概述模糊综合评价法和层次分析法都是常用的决策支持工具，旨在帮助决策者进行多个方案或选项的比较和评估。
本文将对这两种方法进行比较，总结其优势和局限性。
2. 模糊综合评价法2.1 简介模糊综合评价法是一种基于数学模型的多属性决策方法。
它适用于决策问题中存在不确定性和模糊性的情况，能够将模糊的语言描述转化为数学计算。
2.2 方法步骤2.2.1 确定指标体系模糊综合评价法首先需要确定评价指标体系，即评价方案所涉及的各个指标，这些指标应具有客观性和可度量性。
2.2.2 确定模糊评价矩阵在模糊综合评价法中，将指标的模糊评价转化为模糊矩阵。
模糊矩阵中的元素反映了各个方案在各个评价指标上的等级。
2.2.3 确定权重向量通过模糊综合评价矩阵，可以确定权重向量。
权重向量表示了各个评价指标的相对重要程度。
2.2.4 计算综合评价值最后，通过综合评价值的计算，可以得到各个方案的排序结果，从而进行决策分析。
2.3 优势2.3.1 考虑了模糊和不确定性因素模糊综合评价法能够处理现实决策中存在的模糊和不确定性因素，使得决策结果更加逼近实际情况。
2.3.2 灵活性高该方法可以适应不同的决策问题，不限制对指标的选择和评价方法，能够灵活应用于各个领域。
3. 层次分析法3.1 简介层次分析法是一种通过层次结构来对问题进行分解和分析的决策方法。
它着眼于整体和局部之间的关系，通过逐层比较和评价，得出综合决策结果。
3.2 方法步骤3.2.1 建立层次结构层次分析法首先需要建立一个层次结构，将决策问题分解为若干层次的因素和指标。
3.2.2 制作判断矩阵在层次分析法中，决策者需要对各层因素或指标之间进行两两比较，构建判断矩阵。
判断矩阵中的元素表示了不同因素或指标之间的相对重要程度。
3.2.3 计算权重向量通过判断矩阵的特征向量计算，可以得到各层因素或指标的权重向量。
权重向量代表了各层因素或指标的相对重要性。
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。
2016江西财经大学数学建模竞赛A题城市交通模型分析参赛队员: 黄汉秦、乐晨阳、金霞参赛队编号：20160182016年5月20日~5月25日承诺书我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： A我们的参赛队编号为2016018参赛队员(打印并签名) ：队员1. 姓名专业班级计算机141队员2. 姓名专业班级计算机141队员3. 姓名专业班级计算机141日期： 2016 年 5 月 25 日编号和阅卷专用页江西财经大学数学建模竞赛组委会2016年5月15日制定城市交通模型分析摘要随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加，交通出行结构发生了根本变化，城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。
本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析，讨论拥堵的深层次问题及解决方案。
首先建立绩效评价指标的层次结构模型，确定了目标层，准则层（一级指标），子准则层（二级指标）。
其次，建立评价集V=(优，良，中，差)。
对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出，即U ＝[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u)， B(u)， C(u) ，D(u)，最后得出目标层的评价矩阵Ri ，（i=1,2,3,4,5）。
利用A,B 两城相互比较法，根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i （i=1,2,3,4,5）然后，我们经过N 次试验调查，明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序，构造模糊判断矩阵P ，利用公式1,ij ij n kj k u u u==∑ 1,n i ij j w u ==∑ 1,i i n j j w w w ==∑ []R W R W R W R W R W W R WO 5544332211,,,,==计算出权重值，经过一致性检验公式RI CICR =检验后，均有0.1CR <，由此得出各层次的权向量()12,,Tn W W W W =。
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用的决策分析方法，它们都可以帮助我们进行复杂决策问题的评价和决策。
然而，它们在理论和应用上有着不同的特点和优势。
本文将对这两种方法进行比较，并评述其各自的优劣之处。
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评价方法。
它主要通过模糊数学中的模糊集、模糊关系和模糊逻辑等概念，将模糊的、不确定的信息进行量化和评价。
模糊综合评价法的步骤主要包括建立评价模型、选择评价指标和确定评价等级等。
模糊综合评价法的优势在于能够处理输入信息不确定的情况，对决策问题的模糊性具有较好的适应性。
它能够有效地将主观判断和客观分析相结合，兼顾了数量和质量的评价要素。
此外，模糊综合评价法在处理多指标、多层次的复杂决策问题时较为方便，可以灵活地进行权重的确定和结果的解释。
然而，模糊综合评价法也存在一些不足。
首先，对于评价指标的选择和评价等级的确定，依赖于决策者的主观判断，并可能受到决策者的主观意识和经验的影响。
其次，模糊综合评价法在计算过程中需要对模糊数学理论有较为深入的了解和应用，对于一些非专业人士来说可能存在一定的难度。
二、层次分析法层次分析法是一种基于判断矩阵和特征值分析的分析方法。
它通过将复杂的决策问题分解成几个层次的准则、子准则和方案，构建层次结构模型，并使用专家判断矩阵来进行权重的确定，最终通过计算得出最优方案。
层次分析法的优势在于能够将决策问题进行结构化分析，用定量的方法对准则之间的相对重要性进行量化，使决策过程更加客观和科学。
它不仅能够处理决策问题的多准则性，还能够考虑到准则之间的相对权重和相互关系。
此外，层次分析法具有较好的可解释性，能够直观地呈现决策结果。
然而，层次分析法也存在一些不足。
首先，层次分析法在处理模糊的、不确定的信息时较为困难，对于一些主观的指标很难量化和处理。
其次，层次分析法在专家判断矩阵的构建过程中，对于专家的选择和主观意识的消除要求较高，可能存在主观误差的影响。
模糊综合评价法和层次分析法比较综合评价是一种对事物进行全面、系统评价的方法，它能综合考虑多个因素的权重和影响程度，帮助我们做出准确的判断和决策。
在综合评价的方法中，模糊综合评价法和层次分析法是其中两种常用的方法。
本文将对这两种方法进行比较，探讨其优势和适用情况。
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方法，它克服了传统综合评价方法中不能进行模糊量化的不足。
该方法主要通过建立模糊评价矩阵，从而得出最终的评价结果。
在模糊综合评价法中，首先需要建立模糊评价集合。
这个集合可以包括多个指标或条件，每个指标都有一个模糊集来描述其模糊性。
然后，通过模糊数学中的运算方法，如模糊加、模糊减、模糊乘等，对这些模糊集进行运算和模糊化处理。
最后，通过对结果进行整理和归纳，得出最终的评价结果。
模糊综合评价法的优势在于它可以处理真实世界中存在的模糊不确定性。
由于模糊综合评价法引入了模糊数学的概念，使得评价结果更贴近实际情况，更能反映事物的复杂性和多样性。
二、层次分析法层次分析法是一种系统分析方法，用于解决多层次、多指标的决策问题。
该方法通过将问题层次化，将整体问题划分为若干个层次，并对不同层次的元素进行比较和评价。
在层次分析法中，首先需要建立一个层次结构模型，将整个评价问题分解为若干个层次和元素。
然后，通过构造判断矩阵，对不同层次的元素进行两两比较，得出它们之间的相对权重。
最后，通过对权重进行归一化处理，得出最终的评价结果。
层次分析法的优势在于它可以有效地分析和比较复杂问题中的各个因素的重要性。
通过对不同层次的元素进行比较和权重分配，层次分析法能够更加客观地反映问题的实际情况，提供决策的科学依据。
三、比较模糊综合评价法和层次分析法在评价过程和结果表达上存在一些区别。
在评价过程上，模糊综合评价法更加注重对模糊性的处理。
它通过对模糊评价集合进行模糊运算和模糊化处理，能够更好地处理评价指标的模糊性和不确定性。
而层次分析法更加注重对复杂问题的分解和比较。
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。
《基于层次分析法的配电网运行经济性模糊综合评价》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和电力需求的日益增长，配电网的运行经济性评价显得尤为重要。
本文提出了一种基于层次分析法的配电网运行经济性模糊综合评价方法，旨在全面、客观地评估配电网的运行经济性，为电力企业的决策提供科学依据。
二、层次分析法概述层次分析法（AHP）是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。
它将一个复杂问题按照不同属性分为不同层次，在每一层次上进行逐项比较和分析，通过计算权重，得出各因素的相对重要性排序。
该方法具有简单实用、系统性强、灵活性高等优点，在多目标决策、综合评价等领域得到广泛应用。
三、配电网运行经济性评价指标体系构建配电网运行经济性评价指标体系是进行综合评价的基础。
本文结合配电网运行的实际特点，从经济效益、运行效率、供电可靠性、环境影响等方面，构建了包含多个二级指标的配电网运行经济性评价指标体系。
四、模糊综合评价方法模糊综合评价是一种基于模糊数学的综合评价方法，可以处理模糊、不确定的评价问题。
本文将层次分析法和模糊综合评价方法相结合，通过确定各指标的权重和评价标准，建立模糊评价模型，对配电网运行经济性进行综合评价。
五、基于层次分析法的配电网运行经济性模糊综合评价实施步骤1. 确定评价目标和评价指标体系；2. 构建层次结构模型，确定各指标的隶属关系和层次关系；3. 通过专家打分法、层次单排序等方法确定各指标的权重；4. 确定各指标的评价标准和模糊评价集；5. 建立模糊评价矩阵，进行模糊综合评价；6. 根据评价结果，得出配电网运行经济性的综合评价等级。
六、案例分析以某地区配电网为例，运用基于层次分析法的配电网运行经济性模糊综合评价方法，对该配电网的运行经济性进行评价。
首先，根据评价指标体系，收集相关数据；其次，运用层次分析法确定各指标的权重；然后，建立模糊评价矩阵，进行模糊综合评价；最后，得出该配电网的运行经济性综合评价等级。
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
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我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：广东金融学院参赛队员(打印并签名) ：1. 曾彬2. 曾庆达3. 陈佳玲指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期： 2013 年8 月 22日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：高校学生评教系统改进的研究摘要本文是研究关于高等学校学生评价教师的评价系统问题，用层次分析法确定了十项指标的权值,并给出了一个新的评教分数的计分模型-模糊综合评价模型。
本文亮点在于采用基于层次分析法的模糊数学模型。
首先，建立层次分析模型，充分考虑每个指标对综合评价的贡献，并把贡献按权值进行分配；通过层次分析法中的归一化处理，得到两两指标间的相对重要性的定量描述，从而解决不同指标间的差异。
其次建立模糊综合评教模型，输入一组专家（同学）的模糊评价，通过最大隶属度原则把模糊评价输出为综合评价。
最后本文在难易程度不同的课程下（在专业必修课，专业选修课，公共选修课下进行评价），得出同一教师的综合评价，发现其在不同课程下的综合评价均相同。
于是得出结论，该模型的确能解决不同课程难易程度带来的对总体评教的影响。
因为一个教师的综合教学质量并不应该在不同的课程下得到变化较大的评教。
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。
模糊综合评价法和层次分析法比较在决策分析和评价中，模糊综合评价法和层次分析法是两种常见的方法。
它们都有自己的特点和适用场景。
本文将对这两种方法进行比较，旨在帮助读者更好地理解它们的区别和应用领域。
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分析方法。
它主要用于解决决策问题中存在的不确定性和模糊性。
模糊综合评价法通过建立模糊数学模型，将模糊的事物抽象为数学概念，并进行计算和评估。
模糊综合评价法的优点在于可以处理多因素、多属性、多目标的决策问题。
它能够将不确定的信息进行量化和计算，使得决策结果更加客观和科学。
此外，模糊综合评价法还可以考虑到不同因素之间的相互影响，以及不同因素对决策结果的重要程度。
然而，模糊综合评价法也存在一些缺点。
首先，由于其基于模糊数学理论，其计算过程相对复杂，需要对模糊数学模型和参数进行适当的设置和调整。
其次，模糊综合评价法对数据质量要求较高，需要有准确的数据来支持模型的建立和计算。
最后，模糊综合评价法的结果具有一定的主观性，依赖于决策者对于模糊集合和隶属度的设定。
二、层次分析法层次分析法是一种常用的决策分析方法，广泛应用于各个领域。
它通过分层结构的方式，将复杂的决策问题分解为多个层次和准则，然后进行权重的确定和评估，最终得到决策结果。
层次分析法的优点在于结构化程度高、逻辑清晰。
它能够将决策问题进行层次划分，使得决策过程更加清晰和可操作。
此外，层次分析法还可以考虑不同层次因素之间的相对重要程度，通过确定权重来影响决策结果。
然而，层次分析法也存在一些局限性。
首先，其在权重确定和评估过程中，可能存在主观性和偏好性。
决策者的个人偏好会直接影响权重的设定，从而影响最终的决策结果。
其次，层次分析法在分解问题和建立层次结构时，可能会忽视一些潜在的因素和关系。
最后，层次分析法在处理复杂的决策问题时，可能需要大量的计算和分析工作，增加了决策的时间和成本。
三、比较和应用模糊综合评价法和层次分析法都是有效的决策分析方法，在不同的场景中有着不同的应用。
2016财经大学数学建模竞赛A题城市交通模型分析参赛队员: 黄汉、乐晨阳、金霞参赛队编号：20160182016年5月20日~5月25日承诺书我们仔细阅读了财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括、电子、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C中选择一项填写）： A我们的参赛队编号为2016018参赛队员(打印并签名) ：队员1. 专业班级计算机141队员2. 专业班级计算机141队员3. 专业班级计算机141日期：2016 年 5 月25 日编号和阅卷专用页财经大学数学建模竞赛组委会2016年5月15日制定城市交通模型分析摘要随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快，我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加，交通出行结构发生了根本变化，城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。
本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析，讨论拥堵的深层次问题及解决方案。
首先建立绩效评价指标的层次结构模型，确定了目标层，准则层（一级指标），子准则层（二级指标）。
其次，建立评价集V=(优，良，中，差)。
对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出，即U ＝[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u)， B(u)， C(u) ，D(u)，最后得出目标层的评价矩阵Ri ，（i=1,2,3,4,5）。
利用A,B 两城相互比较法，根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i （i=1,2,3,4,5）然后，我们经过N 次试验调查，明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序，构造模糊判断矩阵P ，利用公式1,ij ij n kj k u u u==∑ 1,n i ij j w u ==∑ 1,i i n j j w w w ==∑ []R W R W R W R W R W W R WO 5544332211,,,,==计算出权重值，经过一致性检验公式RI CICR =检验后，均有0.1CR <，由此得出各层次的权向量()12,,Tn W W W W =。
然后后，给出建立绩效评价模型（其中O 是评价结果向量），应用模糊数学中最大隶属度原则，对被评价城市交通的绩效进行分级评价。
接着在改进方案中，我们具体以交叉口为中心建立模型，其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。
通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况，不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力，有效的提高了工作成本和效率。
为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。
【关键字】交通拥堵 层次分析法 模糊综合评判 绩效评价 隶属度一、问题重述随着我国经济社会持续快速发展，群众购车刚性需求旺盛，汽车保有量继续呈快速增长趋势，2015年新注册登记的汽车达2385万辆，保有量净增1781万辆，均为历史最高水平。
汽车占机动车的比率迅速提高，近五年汽车占机动车比率从47.06%提高到61.82%，群众机动化出行方式经历了从摩托车到汽车的转变，交通出行结构发生了根本性变化。
2015年，小型载客汽车达1.36亿辆，其中，以个人名义登记的小型载客汽车（私家车）达到1.24亿辆，占小型载客汽车的91.53%。
与2014年相比，私家车增加1877万辆，增长17.77%。
全国有40个城市的汽车保有量超过百万辆，、、、、、天津、、、、、11个城市汽车保有量超过200万辆。
全国平均每百户家庭拥有31辆私家车，、、等大城市每百户家庭拥有私家车超过60辆。
随着城市人口以及城市交通流的增加，城市特别是大城市的交通问题普通成为焦点问题。
路网不畅、设施不足、交通拥堵等问题越来越突出；行车难、停车难、交通秩序混乱等问题日益突显，对城市交通管理造成的冲击和压力越来越大。
城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。
据美国得克萨斯州运输研究所2006年底公布的数据显示，被称为“汽车王国”的美国每年因交通堵塞造成的经济损失高达1000亿美元。
2007年中国社科院数量经济与技术经济研究所测算，市每天因为堵车造成的社会成本达到4000万元，每年损失146亿元。
对于交通堵塞这个世界性难题，各国政府和民间都在为解决这个问题进行广泛的研究。
交通拥堵的因素很多，其中一个就是交通管理技术低下。
请你建立模型分析在现有交通路网架构的条件下，如何提高交通管理技术，改善城市交通。
二、问题分析在本文中，我们采用层次分析法从车辆因素、道路因素、人为因素、社会因素四个个方面对城市交通进行综合评估，最终得出一个综合评分。
车辆因素主要从车辆自身对交通问题影响，包括车流量，车辆运载效率等；道路因素指标目的在于衡量道路的交通运输能力，以及道路交通标线的设计；人为因素体现人为主观行动对交通的影响；社会因素从社会现象上分析对交通的影响。
利用A,B两城市比较法，通过实际数据对比计算相似度，构建模糊矩阵得出二级指标权重向量，再利用专家打分法一级指标权重向量，综合得出应用上述评价体系和评价指标体系，可以对城市交通进行评价，以判断城市交通的现状，诊断其发展进程中的问题，为城市交通的优化提供决策参考。
考虑到用层次分析法计算各因素权重的过程中专家评分具有主观性，各指标具有离散性，因而会有误差，所以我们最后用模糊数学的知识对模型进行了优化处理，对有些变量进行连续化处理，并建立其关于上级指标的隶属函数，进而计算出隶属度，由此隶属度构成的矩阵，综合各因素的权重列向量，经过矩阵运算，得出技术效益的综合结果。
由这些因素集的综合结果构成上一层的因素集，再根据上一层的权重分配方案，采取同样的计算方法，得到最终的综合分数。
三、模型假设假设一：我们的模型只列出了16项影响城市交通绩效的指标，因为宏观因素及微观因素，影响因素远远不止这些，我们假设除本文所列项目，其他因素的影响甚微，可以忽略不计。
假设二：文中层次分析模型建构过程中涉及到了专家打分，但由于评分专家对所评方案的评分受个人因素影响，我们假设5个专家的打分是客观、公正的, 且对指标无明显偏好。
假设三：假设受评规划方案均满足城市交通规划方案的优化选择模型的基本要求。
四、符号说明R.................................................................................... 人为因素的评价矩阵1P.................................................................................... 人为因素的模糊判断矩阵1W.................................................................................... 人为因素的权向量1 R.................................................................................. 道路因素的评价矩阵2P..................................................................................... 道路因素的模糊判断矩阵2W..................................................................................... 道路因素的权向量2 R..................................................................................... 车辆因素的评价矩阵3P....................................................................................... 车辆因素的模糊判断矩阵3W...................................................................................... 车辆因素的权向量3 R...................................................................................... 社会因素的评价矩阵4 P....................................................................................... 社会因素的模糊判断矩4阵W....................................................................................... 社会因素的权向量4 R....................................................................................... 功能特征的评价矩阵55P ........................................................................................ 功能特征的模糊判断矩阵 5W ....................................................................................... 功能特征的权向量 P ......................................................................................... 总目标的模糊判断矩阵 W ........................................................................................ 总目标的权向量O ......................................................................................... 评价结果向量λi ....................................................................................... 权系数Z ......................................................................................... 综合评价五、模型建立5.1 数学知识回顾5.1.1 层次分析法AHP(Analytic Hierarchy Process)方法[1]，是由20世纪70年代由美国著名运筹学学家T.L.Satty 提出的。
