关于模糊综合评价的矩阵算法

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1、关于模糊综合评价的矩阵算法：1、按模糊矩阵运算（培训教材课堂上的例题）：a、权重系数会事先给出，由此会得出集合A=[0.2,0.2,0.2,0.4]b、指标集和评价集按下式列出，代入数据表示成集合R评价集V1V2V3V4V5指U100.10.20.30.4标U20.10.10.40.20.2代入数据表示成集U300.10.20.60.1U400.20.50.30C、综合评价集合的计算B=A·R即用集合A中第一个数和集合R中的沿第一列方向的第一个数模糊相乘(0.2︿0)，然后再模糊相加（﹀）集合A中第二个数和集合R中的沿第一列方向的第二个数模糊相乘(0.2

2、︿0.1)，依次类推得到下式(0.2︿0)﹀(0.2︿0.1)﹀(0.2︿0)﹀(0.4︿0)按相乘取小，相加取大得出=0﹀0.1﹀0﹀0=0.1然后再用集合A中第一个数和集合R中的沿第二列方向的第一个数模糊相乘(0.2︿0.1)，然后再模糊相加（﹀）集合A中第二个数和集合R中的沿第二列方向的第二个数模糊相乘(0.2︿0.1)，依次类推得到下列各算式，按相乘取小，相加取大得出各数值(0.2︿0.1)﹀(0.2︿0.1)﹀(0.2︿0.1)﹀(0.4︿0.2)=0.2(0.2︿0.2)﹀(0.2︿0.4)﹀(0.2︿0.2)﹀(0.4︿0.5)=0.4(0

3、.2︿0.3)﹀(0.2︿0.2)﹀(0.2︿0.6)﹀(0.4︿0.3)=0.3(0.2︿0.4)﹀(0.2︿0.2)﹀(0.2︿0.1)﹀(0.4︿0)=0.2即A·R=[0.1,0.2,0.4,0.3,0.2]归一化：[0.1/1.2,0.2/1.2,0.4/1.2,0.3/1.2,0.2/1.2]=[0.083,0.167，0.333，0.250，0.167]1、按经典矩阵运算（新第二版教材上的例题）：a、权重系数会事先给出，由此会得出集合A=[0.2,0.2,0.2,0.4]b、指标集和评价集按下式列出，代入数据表示成集合R评价集V1V2V3V

4、4V5指U100.10.20.30.4标U20.10.10.40.20.2代入数据表示成集U300.10.20.60.1U400.20.50.30C、综合评价集合的计算B=A·R即用集合A中第一个数和集合R中的沿第一列方向的第一个数相乘0.2×0，然后再相加（＋）集合A中第二个数和集合R中的沿第一列方向的第二个数相乘0.2×0.1，依次类推得到下式（0.2×0）＋（0.2×0.1）＋（0.2×0）＋（0.4×0）=0.02然后再用集合A中第一个数和集合R中的沿第二列方向的第一个数相乘0.2×0.1，然后再相加（＋）集合A中第二个数和集合R中的沿第二列方向

5、的第二个数相乘0.2×0.1，依次类推得到下列各算式及值（0.2×0.1)＋(0.2×0.1)＋(0.2×0.1)＋(0.4×0.2)=0.14(0.2×0.2)＋(0.2×0.4)＋(0.2×0.2)＋(0.4×0.5)=0.36(0.2×0.3)＋(0.2×0.2)＋(0.2×0.6)＋(0.4×0.3)=0.34(0.2×0.4)＋(0.2×0.2)＋(0.2×0.1)＋(0.4×0)=0.14即A·R=[0.02,0.14,0.36，0.34,0.14]（因0.02＋0.14＋0.36＋0.34＋0.14=1，无需再归一化）1、考试时采用模糊矩阵

6、运算，因教材上给出的全是模糊矩阵运算公式，而此节讲的又是模糊理论方法，理应采用模糊矩阵运算，但不知为啥教材上用经典矩阵计算。2011年11月2日