多级模糊综合评判法案例讲课稿

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。

模糊综合评价法作业某市直属单位因工作需要，拟向社会公开招聘8 名公务员，具体的招聘办法和程序如下：（一）公开考试：凡是年龄不超过30 周岁，大学专科以上学历，身体健康者均可报名参加考试，考试科目有：综合基础知识、专业知识和“行政职业能力测验”三个部分，每科满分为100 分。

根据考试总分的高低排序选出16 人选择进入第二阶段的面试考核。

（二）面试考核：面试考核主要考核应聘人员的知识面、对问题的理解能力、应变能力、表达能力等综合素质。

按照一定的标准，面试专家组对每个应聘人员的各个方面都给出一个等级评分，从高到低分成A/B/C/D 四个等级，具体结果如表1所示。

现要求根据表1中的数据信息对16 名应聘人员作出综合评价，选出8 名作为录用的公务员。

折衷型模糊多属性决策方法（1）折衷型模糊决策的基本原理折衷型模糊决策的基本原理是：从原始的样本数据出发，先虚拟模糊正理想和模糊负理想，其中模糊正理想是由每一个指标中模糊指标值的极大值构成；模糊负理想是由每一个指标中模糊指标值的极小值构成。

然后采用加权欧氏距离的测度工具来计算各备选对象与模糊正理想和模糊负理想之间的距离。

在此基础上，再计算各备选对象属于模糊正理想的隶属度，其方案优选的原则是，隶属度越大，该方案越理想。

（2）折衷型模糊决策的基本步骤Step1：指标数据的三角形模糊数表达下面运用以上的定义将定性、定量指标以及权重数据统一量化为三角形模糊数.1) 对于定性指标，可以将两极比例法改进为三角模糊数比例法。

再利用三角模糊数比例法将定性指标转化为定量指标，其具体的转化形式见表2。

表2 定性指标向定量指标转化的三角模糊数比例法2) 对于精确的定量指标值，也写成三角模糊数的形式。

设a 是一个具体的精确数，由三角模糊数的定义，则a 表示成三角模糊数的形式为：a = (a,a,a) （1）当所有的属性指标全部化为三角模糊数后，设此时得到的模糊指标矩阵为3）对于权重向量的三角模糊数表示①若权重是定量的形式给出的，则由公式（1）可表示为②若权重是定性描述给出的，此时可以利用表3 的转化方法将其转化为三角模糊数的表达形式.Step2: 模糊指标矩阵F 归一化处理Step3: 构造模糊决策矩阵将归一化后的模糊指标矩阵R 进行加权处理可得到模糊决策矩阵建模过程：①借鉴表2 的思想，对于定性指标值A，B，C，D，可以定义表1 的量化标准，将这些定性指标进行量化，其具体的量化形式见表3。

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。

模糊综合评价法的应用精品资料模糊层次分析法和综合评价法在专业竞争力评价中的应用仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢2精品资料0 引言又一年的高考已经结束了，考生们面临着报志愿这一改变人生命运的大事，那么选择什么学校，什么专业才是最好的抉择呢？当我们还懵懂的时候，当我们还没有步入社会的时候，当我们没有人指导的时候，我们拿着报志愿的书，选择一个排名靠前的学校，或者一个排名靠前的专业，这样就是正确的选择吗？有的学生想要当老师，有的学生希望以后搞科研，有的学生想找个好就业的工作，那么，怎样找到适合自己的专业呢？而当我们毕业的时候，我们经过多年的学习，我们的专业又具有怎样的竞争力呢？本文结合运用模糊层次分析法和模糊综合评价法进行分析，评价对于每个学子来说，专业的竞争力水平。

专业竞争力水平的评价是一个复杂的多目标决策问题,目前,常用的方法主要有文献[13]中的层次分析法(AHP)、文献[9-10]中的模糊层次分析法(FAHP)、文献[14]中的模糊数学中的综合评判方法、文献[15]中的多元统计分析法等.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。

模糊层次分析法由层次分析法和模糊综合评判发结合而成。

2 0世纪70年代，美国运筹学家，匹兹堡大学的 A.L.Saaty教授提出层次分析法，一种定性分析和定量分析相结合的系统分析方法。

层次分析法通过明确问题，建立层次分析结构模型，构造判断矩阵，层次单排序和层次总排序五个步骤计算各层次构成要素对于总目标的组合权重，从而得出不同可行仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢3精品资料方案的综合评价值，为选择最优方案提供依据。

其关键环节是建立判断矩阵,判断矩阵是否合理、科学直接影响到它的应用效果,层次分析法在应用中有几点不足,一是判断矩阵的一致性与人类思维的一致性有差异,二是检验判断矩阵的一致性比较困难,三是当判断矩阵不具有一致性时,调整成一致性比较麻烦,四是检验判断矩阵.而模糊层次分析法可以克服以上不足,是一种比传统层次的AHP更科学、更简便的方法.层次分析法在进行判断目标的总体评价时,缺乏一个统一的、具体的指标量化方法,因而在实际使用中,应该只采用它进行指标权重的分析,然后用其他方法进行指标值的量化和评价.因此,这就需要将模糊层次分析法与模糊综合评判方法相结合,对专业竞争力水平进行评价,即首先用模糊层次分析法计算各指标权重,然后是用模糊数学中的综合评价方法进行综合评价.仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢4精品资料1方法介绍1.1模糊层次分析法定义1. 1:设矩阵 R = ,若满足: 0 ≤() ≤ 1 , ( i =1 ,2 , ……n , j = 1 ,2 , ……n)，则称 R 为模糊矩阵定义1. 2:设矩阵 R = ,若满足: ( i = 1 ,2 , ……n , j = 1 ,2 , ……n)，则称 R 为模糊互补矩阵定义1. 3:模糊互补矩阵 R = ,若满足: 任意i , j , k 有=- + 0. 5 ,则称模糊矩阵 R 为模糊一致矩阵。