《模糊综合评价》PPT课件.ppt

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1、模糊综合评判法组员:王涛张黎明杨利娟吴桂宣一﹑思想和原理1.模糊性和随机性在客观世界中,存在着许多不确定的现象,这种不确定性主要表现在两个方面:(1).随机性事物是否发生的不确定性。它造成的不确定性是对事物的因果够,但事物的本身却有明确的定义。(2).模糊性事物本身状态的不确定性。它是指某些事物或者概念的边界不清楚,这种边界不清楚,不是由于人的主观认识达不到客观实际而造成的,而是事物的一种客观属性,是事物之间存在着中间过渡过程的结果。一般说来,随机性是一种外在因果的不确定性,而模糊性是一种内在结构的不确定性。从信息观点看,随机性只涉及信息的量,模糊性则关系到

2、信息的质。2.模糊概念和模糊现象一个概念和其对立的概念无法划出一条明确的分界,它们是随着量变到质变的。例如“年轻”和“年老”就是如此,人们无法划出一条严格的年龄界限来区分“年轻”和“年老”。这种概念即为模糊概念。凡涉及模糊概念的现象被称为模糊现象。3.模糊数学模糊数学就是试图利用数学工具解决模糊事物方面的问题。模糊数学的产生把数学的应用范围,从精确现象扩大到模糊现象的领域,去处理复杂的系统问题。它是用精确的数学方法来处理过去无法用数学描述的模糊事物。从某种意义上说,模糊数学是架在形式化思维和复杂系统之间的一座桥梁,通过它可以把多年积累起来的形式化思维,应用到

3、复杂系统中去。4.综合评判在实际工作中,对一个事物的评价,常常涉及到多个因素或多个指标,这时就要求根据这多个因素对事物做出一个综合评价,而不能只从某一个因素的情况去评价事物,这就事综合评判。在这里,评判的意思是指按造给定的条件对事物的优劣,好坏进行评比.判别;综合的意思是指评判条件包含多个因素或多个指标。5.模糊综合评判模糊综合评判是借助模糊数学的一些概念,对实际的综合评价问题提供一些评价的方法。具体的说,模糊综合评价就是以模糊数学为基础,应用模糊关系合成原理,将一些边界不清.不易定量的因素定量化,从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法。

4、综合评判对被评判对象的全体,根据所给的条件,给每个对象一个非负实数――评判指标,再据此排序择以优。模糊综合评判作为模糊数学的一种具体应用方法,最早是由我国学者汪培庄提出的。它主要分两步:第一步先按每个因素单独评判;第二步再按所以因素综合评判。其优点是:数学模型简单,容易掌握,对多因素、多层次的复杂问题评判效果比较好,是别的数学分之和模型难以代替的方法。模糊综合评判方法的特点在于,评判逐对进行,对被评对象有惟一的评价值,不受被评价对象所处对象所处对象集合的影响。这种模型应用广泛,在许多方面,采用模糊综合评判的实用模型取得了很好的经济效益和社会效益。二﹑模糊综合

5、评判模型在评价系统中,有些指标的样本值很难精确的得到,比如对年龄的界定,衣服的款式、耐穿、价格的评价,我们身边公务员的政治表现、业务水平、工作能力的评价等,这些指标的评价往往通过评分的方法来确定。但是人们对指标的认识和评价受到很多因素的制约,评分结果具有模糊性。这类问题就需要用模糊数学方法进行综合评价。首先介绍下模糊评价的基本概念,然后会具体介绍模糊评价的步骤和相关算法。2.1模糊综合评价方法介绍1.模糊评价也称为模糊评判,是利用模糊数学方法对具有随机性评价矩阵的多目标问题进行综合评价的一种方法。2.基本要素:(1)因素集:X={x1,x2,…..xm},(

6、2)决断集:Y={y1,y1,…..yn},(3)单因素判断f~:UF(V),uif(uI)=(rI1,rI2,…..rIn)∈F(V)。还有一类表现因素集U上的模糊权重向量A=(a1,a2,…am)。其中f~表示从U到V模糊变换,及对每一因素ui单独做一个判断f(uI)=(rI1,rI2,…..rIn)∈F(V),i=1,2,…..m,据此构造模糊矩阵R=[rij]m*n∈F(U*V),其中rij表示因素ui具有评语vj的程度,就是在模糊评价里面常说的隶属度。进而求出模糊综合评价B=(b1,b2,….bn)∈F(V),其中bj表示被评价对象具有评语vj的程

7、度,即vj对模糊集B的隶属度。2.2M(^,v),M(.,V),M(.,⊕)和M(.,+)的算子介绍设因素集合为X={x1,x2,…,xm},它表示对象所具有的m个属性,评价集合为Y={y1,y2,…,yn},它表示对因素可能的评价。模糊评价就是Y上的一个模糊集。现假定对每一个因素xi都有一个模糊评价Ri={ri1,ri2,…,rin},于是对m个因素有m个模糊评价R1,R2,…,Rm,它们总可以用矩阵来表示。R1r11r12…r1nR2r21r22…r2nR=…=…………Rmrm1rm2…rmn称其为单因素评价矩阵,若已知模糊关系矩阵R和因素的权重分配为A

8、=(a1,a1,…,am),其中ai>=0,且Σai

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