灰色综合评价和模煳评价的主要步骤

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评价方法

评价方法

有哪些评价方法评价方法的步骤综合评价法:层次分析法、模糊综合评价、逼近于理想解的排序技术TOPSIS、秩和比法( RSR )、灰色综合评价;主成分分析;因子分析。

一.综合评价的一般步骤1确定综合评价的目的2确定评价指标/评价指标体系3确定各个评价指标的权重4确定评价指标的同向化和同度量化方法5建立/选择评价模型6计算综合评价值并进行排序或分类二.层次分析法(AHP)一般步骤1.建立层次结构模型:包括目标层,准则层,方案层。

2.构造成对比较矩阵:从第二层开始用比较矩阵和1~9尺度。

3.计算单排序权向量并做一致性检验对每个成对比较矩阵计算最大特征值及其对应的特征向量,利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。

若检验通过,特征向量(归一化后)即为权向量;若不通过,需要重新构造成对比较矩阵。

4.计算总排序权向量并做一致性检验计算最下层对最上层总排序的权向量。

利用总排序一致性比率进行检验。

若通过,则可按照总排序权向量表示的结果进行决策,否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率CR较大的成对比较矩阵。

三.模糊综合评价1.建立因素集因素集是指以所评价系统中影响评判的各种因素(指标/着眼点)为元素所组成的有限集合, 通常用U表示, 即: U ={u1,u2,…,um}。

各元素ui(i=1,2, … ,m) 即代表各影响因素。

2.确定因素集权重(确定权重集)一般说来, 因素集U中的各因素对安全系统的影响程度是不一样的。

为了反映各因素的重要程度, 对各个因素应赋予一相应的权数。

由各权数所组成集合 : A={a1,a2, … ,am},A 称为因素权重集,简称权重集。

各权数比应满足归一性和非负性条件,它们可视为各因素对"重要”的隶属度。

因此, 权重集是因素集上的模糊子集。

一般使用专家共同讨论、两两对比法、AHP方法。

3.建立评语集(等级集)评语集是评判者对评判对象可能作出的各种总的评判结果(将评语化划分为若干有限等级)所组成的有限集合, 即 :V =( v1,v2, …, vn),各元素vi 即代表各种可能的总评判结果。

灰色综合评价操作步骤

灰色综合评价操作步骤

灰色综合评价操作步骤步骤一:明确评价的对象和目标。

确定需要进行灰色综合评价的对象是什么,以及评价的目标是什么。

比如,可以选取一个产品、一个项目、一个公司或者一个个人作为评价对象,然后明确评价的目标是对其综合各方面进行评价。

步骤二:确定评价指标和权重。

根据评价的对象和目标,确定需要考虑的评价指标,这些指标应该涵盖事物或者人的各个方面,如质量、性能、创新能力、市场影响力等。

然后给每个指标设定相应的权重,以反映其在整体评价中的重要性。

步骤三:收集数据和信息。

收集评价对象相关的数据和信息,包括定量数据和定性信息。

通过市场调研、问卷调查、访谈等方式来收集和获取所需的数据和信息。

步骤四:数据处理和分析。

对收集到的数据和信息进行整理、分类和处理,以便于后续的分析和评价。

可以使用统计方法、模型分析等工具来对数据进行处理和分析,得出相应的结果。

步骤五:综合评价和分等级。

根据所确定的评价指标和权重,对得到的评价结果进行综合计算和评估。

根据评估结果,对评价对象进行分等级,如优秀、良好、一般、不及格等。

步骤六:结果解读和建议提供。

对评价结果进行解读,说明各个方面的优势和不足之处,并提出相应的改进建议和措施。

这些建议应该针对评价对象的具体情况,具有可行性和可操作性。

步骤七:结果反馈和跟踪。

将评价结果反馈给相关的人员和决策者,并跟踪评价结果的执行情况和效果。

根据反馈和跟踪结果,及时进行调整和改进。

步骤八:定期复评和持续改进。

定期对评价对象进行复评,以了解其发展和改进情况,评估其综合评价的变化和趋势。

同时,不断改进评价方法和指标体系,提高评价的准确性和有效性。

以上就是灰色综合评价的操作步骤。

通过这些步骤,可以全面客观地评价一个事物或者一个人,发现其优势和不足之处,并提供改进的方向和措施,以促进其进一步的发展和提升。

环境质量评价方法

环境质量评价方法
数,针对单项污染物的还规定了空气质量分指数
(Individual Air Quality Index,简称
IAQI)。利用空气质量指数可以直观地评价大气 环境质量状况并指导空气污染的控制和管理。
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(一)大气质量评价
环境保护部于2012年2月29日批准《环境 空气质量指数(AQI)技术规定(试行)( HJ
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空气质量指数及相关关系
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(一)大气质量评价
由上表可知,当SO2 24小时平均浓度 为76μg/m3时, SO2空气质量指数为102, 空气质量指数级别为三级,类别为轻度污染。 按照标准,IAQI大于100为超标污染物,可 知, SO2 24小时平均浓度超标。
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(一)大气质量评价
值得一提的是该标准重要更新之一:新增污 染项目指标颗粒物(粒径小于等于2.5μm),即 通常所称的PM2.5。
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(二)水质污染评价
1、单因子污染指数法
计算公式为:
Ci Ii Coi
式中, Ii为水体中污染物i的环境质量指数;Ci为 污染物i的实测浓度; Coi为污染物i的评价标准 值。
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(二)水质污染评价
2、K法和P法
目前我国用的水质评价方法是综合污染 指数(K)法及水质质量系数(P)法。
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(二)水质污染评价
Ci
为污染物i的实测质量分数(mg· kg-1);
kg-1)。 Si 为污染物i的评价标准(mg·
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(三)土壤污染评价
2.内梅罗综合污染指数。计算公式为:
P综 =
C
i
Si

max
Ci Si 2

av
式中,P 为某地区的综合污染指数; 综

第三节灰色综合评价法

第三节灰色综合评价法
劣进行分析比较 (二)基于灰色关联度分析的灰色综合评价法的步骤
二、灰色综合评价法的模型和步骤
对事物的综合评价,多数情况是研究多对象的排序问题,即在各个评价对象之间排出优选 顺序
灰色综合评判主要是依据以下模型:R=E×W
式中:R=[r,r2,…,rm]'为m个被评对 象的综合评判结果向量;W=[w,W2,…, Wm]为n个评价指标的权重分配向量,其中 ∑w=1;E为各指标的评判矩阵 (k)为第i种方案的第k个指标与第k个最优指 标的关联系数 根据R的数值,进行排序
三、灰色综合评价法的实例分析
若k为指标或观测对象序号, 而且X也为单项,对于X项目的 运动员来说,应以X为最重要
的辅助训练项目
而对于学生来说,在X项目成 绩比较好的情况下,为提高其 身体素质的全面发展,应抓住 弱势,积极进行X和X项目的锻

灰色关联分析主要着重研究" 外延明确、内涵不明确"的对 象,解决"小样本、贫信息、 不确定"问题,是一种解决不
三、灰色综合评价法的实例分析
某个体或某群体的行为数据如下(表12-5) (二)计算步骤 第
一步:求初值像(或均值像) 第二步:求差序列 第三步:求两极差 第四步:求关联系数(表12-6) 第五步:计算关联度(表12-7) (三)结果与分析 若k为时间序号,X与X(总分)的关联度最 大,为0.717,它们关联度程度的大小顺 序依次为X>X>X,这说明三个项目成绩的 好差排序也应如此,体育工作者在教学 或运动训练中,应根据具体情况进行针 对性教学或训练
第三节灰色综合 评价法
第三节灰色综合评价法
目录
二、灰色综合评价法的模型和步骤 三、灰色综合评价法的实例分析

基于模糊数学和灰色理论的多层次综合评价方法及其应用

基于模糊数学和灰色理论的多层次综合评价方法及其应用
P = W Z =[ w 1 w
2
…wm ]
Ν 2j 1 Ν m j1
Ν 2j 2 Ν m j2
… …
Ν 2 jn Ν m jn
=[ P j 1 P j 2 … P j n ]
( 8)
5) 确定最大关联度和灰关联聚类值 根据评价对象与各个参考数列的最终关联度确定该评价对象的最大关联度和灰关联聚类值 . 3 P j =m ax ( P j 1 , P j 2 , …, P jn )
因素集 C 2
[0.2228,0.5075,0.2176,0.0521,0]
[0.1488,0.3112,0.1838,0.2369,0.1193]
[0.1635,0.2540,0.4210,0.1094,0.0521]
[0.1275,0.3283,0.2824,0.1635,0.0983]
[0.2512,0.3614,0.3029,0.0553,0.0292]
2 评价指标体系的构成
评价的问题不同, 评价指标体系的构成也不同. 将反映问题的多个评价指标按属性不同 分组, 每组作为一个层次. 对于一般的评价问题, 评价指标体系由最高层和第一层构成, 如图 1 所示 . 对于复杂的评价问题, 评价指标的层次还要排列下去, 形成多层次的评价指标体系, 如图 2 所示. 图 2 给出了三层次的评价指标体系的构成, 其中, 最高层 A 表示要进行综合评 价的问题, 第一层 B 1 , B 2 , …, B k 表示一级评价指标, 第二层 C ij 表示二级评价指标 . 本文针对 多层次指标体系的综合评价问题, 在模糊综合评判方法基础上, 提出了多层次模糊灰关联聚 类分析综合评价方法.
[0.8308,0.6434,0.4635,0.6531,0.7554]

灰色关联分析法(灰色综合评价法)

灰色关联分析法(灰色综合评价法)

灰色关联分析法对于两个系统之间的因素,其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度,称为关联度。

在系统发展过程中,若两个因素变化的趋势具有一致性,即同步变化程度较高,即可谓二者关联程度较高;反之,则较低。

因此,灰色关联分析方法,是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度,亦即“灰色关联度”,作为衡量因素间关联程度的一种方法。

应用于综合评价(灰色综合评价)步骤:(1) 确定比较对象(评价对象)和参考数列(评价标准)。

设评价对象有m 个,评价指标有n 个,参考数列为{}00()|1,2,,x x k k n ==⋅⋅⋅,比较数列为{}()|1,2,,,1,2,,i i x x k k n i m ==⋅⋅⋅=⋅⋅⋅。

(2) 对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同,导致数据的量纲也不一定相同,不便于比较,或在比较时难以得到正确的结论。

因此在进行灰色关联度分析时,一般都要进行无量纲化的数据处理。

设无量纲化后参考数列为{}00()|1,2,,x x k k n ''==⋅⋅⋅,无量纲化后比较数列为{}()|1,2,,,i i x x k k n ''==⋅⋅⋅1,2,,i m =⋅⋅⋅。

(3) 确定各指标值对应的权重。

可用层次分析法等确定各指标对应的权重[]12,,,n w w w w =⋅⋅⋅,其中(1,2,,)k w k n =⋅⋅⋅为第k 个评价指标对应的权重。

(4) 计算灰色关联系数:0000min min ()()max max ()()()()()max max ()()s s s t s t i i s s tx t x t x t x t k x k x k x t x t ρξρ''''-+-=''''-+- 为比较数列i x 对参考数列0x 在第k 个指标上的关联系数,其中[]0,1ρ∈为分辨系数,称0min min ()()s s t x t x t ''-、0max max ()()s s tx t x t ''-分别为两级最小差及两级最大差。

环境质量评价方法

环境质量评价方法
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五、神经网络法
神经网络法是基于样本训练的评价方法,它力图模 拟人脑的一些基本特性如自适应性、自组织性和容 错性等,已广泛应用于模式识别、分析预测、系统 辨认及实验条件优化等方面。迄今为止的研究结 果表明,人工神经网络是处理模糊、非线性关系问 题的有力工具和手段。
基本思想
①选定样本,通过不断的正向和反向反馈,对神经网 络进行训练,直至得出满意的、与样本预期输出 相符合的计算结果;
定义及特点
灰色系统是指“部分信息已知,部分信息未 知”的“小样本”,“贫信息”的不确定性系统, 它通过对“部分”已知信息的生成、开发去 了解、认识现实世界,实现对系统运行行为 和演化规律的正确把握和描述.
灰色系统模型的特点:对试验观测数据及 其分布没有特殊的要求和限制,是一种十分 简便的新理论,具有十分宽广的应用领域。
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污染损失率法基本原理
2、詹姆斯污染- 损害曲线
式中: Si为第i种重金属对土壤环境质量的损害值; Ci为第i种重金属的浓度; K为土壤资源的环境价值总量; ai和bi为待定参数,由第i种污染物的特性确定。
当Ci ∞时, Si 0, 说明当土壤中某种重金属浓 度很大时, 土壤环境质量完全受损.
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后的加权公式为
Wi
Ci / Si Ci / Si
其中,C i 为第i种污染物的i平均实测浓度;S i 为第
i种污染物的背景值。
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模糊综合评价步骤
7、综合评价
综合计算区域内总体污染隶属于评价等级的大 小,公式为:
P 综合 P(A )W i
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三、灰色系统评价法
灰色聚类法是在模糊数学方法基础上发展 起来的,但在权重处理等方面更趋于客观合 理。灰色聚类法不丢失信息,用于环境质量 评价所得结论比较符合实际,具有一定可比 性。近年来,灰色聚类法已在大气、水质、 噪声等环境质量评价中得到应用。

灰色评价方法与模糊综合评价方法

灰色评价方法与模糊综合评价方法

灰色评价方法与模糊综合评价方法
灰色评价与模糊综合评价具有许多共同的特点,它们的评价结果都是集合,都能应用于多层次评价,都可以作区间处理。

并且,灰色评价与模糊综合评价都是以经过加工的评价值作为综合的对象,这些评价值一般位于1,-1]区间内,反映了评价对象该评价指标对评价结果的贡献。

因此,将评价指标实际值转换为评价值的白化度权函数或隶属函数成为一个转换器。

所确定的白化权函数或隶属函数是否真实,主要是看它是否能够正确反映评价指标实际值对评价结果的贡献。

灰色评价中白化权函数特征值反映了特定灰类的特征,是该灰类的核心值。

由于白化权函数采用“半降梯形”函数,不会因为特征值的微小变化而引起聚类值的较大变化。

相反,如果在模糊综合评价中采用构造模糊子集法来确定隶属关系矩阵,那么则会出现由于指标等级临界值的微小变化将引起隶属度的骤降骤升。

数学建模常见评价模型简介

数学建模常见评价模型简介

数学建模常见评价模型简介Company Document number:WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998常见评价模型简介评价类数学模型是全国数学建模竞赛中经常出现的一类模型,如2005年全国赛A题长江水质的评价问题,2008年B题高校学费标准评价体系问题等。

主要介绍三种比较常用的评价模型:层次分析模型,模糊综合评价模型,灰色关联分析模型,以期帮助大家了解不同背景下不同评价方法的应用。

层次分析模型层次分析法(AHP)是根据问题的性质和要求,将所包含的因素进行分类,一般按目标层、准则层和子准则层排列,构成一个层次结构,对同层次内诸因素采用两两比较的方法确定出相对于上一层目标的权重,这样层层分析下去,直到最后一层,给出所有因素相对于总目标而言,按重要性程度的一个排序。

其主要特征是,它合理地将定性与定量决策结合起来,按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。

运用层次分析法进行决策,可以分为以下四个步骤:步骤1 建立层次分析结构模型深入分析实际问题,将有关因素自上而下分层(目标—准则或指标—方案或对象),上层受下层影响,而层内各因素基本上相对独立。

步骤2构造成对比较阵对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较,借助1~9尺度,构造比较矩阵;步骤3计算权向量并作一致性检验由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重,并进行一致性检验,若通过,则最大特征根对应的特征向量做为权向量。

步骤4计算组合权向量(作组合一致性检验)组合权向量可作为决策的定量依据通过一个具体的例子介绍层次分析模型的应用。

例(选择旅游地决策问题)如何在桂林、黄山、北戴河3个目的地中按照景色、费用、居住条件、饮食、旅途条件等因素进行选择。

步骤1 建立系统的递阶层次结构将决策问题分为3个层次:目标层O ,准则层C ,方案层P ;每层有若干元素,各层元素间的关系用相连的直线表示。

图1 选择旅游地的层次结构步骤2构造比较矩阵标度值 含义1 两因素相比,具有同等重要性 3 两因素相比,前者比后者稍重要 5 两因素相比,前者比后者明显重要 7 两因素相比,前者比后者强烈重要 9 两因素相比,前者比后者极端重要2、4、6、8表示上述相邻判断的中间值以上各数值的倒数若指标i 与指标j 比较相对重要性用上述之一数值标度,则指标j 与指标i 的相对重要性用上述数值的倒数标度表1 1~9标度的含义设要比较各准则n C C C ,,,21 对目标O 的重要性,记判断矩阵为A显然,A 是正互反阵。

熵权灰色综合评价法

熵权灰色综合评价法

熵权灰色综合评价法
熵权灰色综合评价法是一种基于熵权法和灰色关联度分析的综合评价方法。

该方法综合考虑了数据的信息熵和灰色关联度,用于对多个指标进行综合评价。

具体步骤如下:
1. 确定评价指标:选择适当的评价指标,用于评估被评价对象的各个方面。

2. 数据标准化:将原始数据进行标准化处理,使得数据具有可比性。

3. 计算信息熵:对每个指标计算信息熵,用于衡量指标的信息量和差异性。

4. 计算权重:根据信息熵计算各个指标的权重,权重越大表示该指标对评价结果的影响越大。

5. 灰色关联度分析:利用灰色关联度分析方法,计算各个指标之间的关联度,用于衡量指标之间的关联程度。

6. 计算评价结果:根据指标的权重和关联度,计算出最终的评价结果。

熵权灰色综合评价法在实际应用中具有较高的灵活性和适用性,能够考虑到多个指标之间的相互关系,提高评价结果的准确性和可靠
性。

大学生综合素质的灰色模糊聚类评价模型

大学生综合素质的灰色模糊聚类评价模型

s gdt f ls r grw vcos dg t erl ac fr t na n bet. t a s o aassm n sliojc v i aa ut i etr e en e nomao n oc en o n a h t ev i i mo gojcsDaa l is ws t s s e t uts bet e n a y sh h t e e r i
对 薄弱 的问题 , 建立 大学生 综合 素质评 价指 标体 系 , 据灰 色 系统 理 论 , 依 确定 不 同灰数 , 过 白化 函数 生成 灰 色 聚类 矩 阵 通
获 取对象 所属 灰类 的信息 , 最后结 合模 糊 聚类方法 , 以聚类行 向量 作为 原始数 据构 造 了模 糊 相似 矩 阵 , 过 聚类 分析 得 到 通 了对象 间的关 联信 息 。数 据分 析表 明 , 价结果 客观 , 评 合理地 反 映出学 生综合 素质 的优 劣 , 法切 实可行 。 方
Co rh n ieQu ly mp e e s ai v t
J ig l g , NG We -u ’WA G X —e g I Ln —i WA n jn , N ifn N n
( .c ol f te t sadS tt sHa a oma U iesy H ̄ o 7 8 C ia 1 Sh o o h mac n tii , i nN r l nvr t, k u5 5 ,hn ; Ma i a sc n i 1 1
ga lse tx d g neae r m i n df n t n. ial o ie t uzy cu trme o c n tu tfz y sm lrt ti — ry cutrmar e e rtd fo wht e u c o Fn l c mbn d wi f z lse t d,o sr c u z i ai marxU i e i y h h i y

灰色综合评价法

灰色综合评价法

灰色综合评价法是一种模糊综合评价方法,它是由中国科学家郑毅提出的。

灰色综合评价法是一种新型的综合评价方法,它结合了定性分析和定量分析的优点,克服了它们的缺点。

它可以用于评价一个系统或组织的整体状况,从而提出有效的改进措施。

灰色综合评价法的基本原理是,将评价对象的某些特征属性抽象成一个灰色系统,并给出一个灰色综合指数来衡量该对象的总体状况。

灰色综合评价法的灰色指数反映了评价对象的综合水平,它可以表达出系统或组织的整体状况,从而帮助决策者更好地识别出系统或组织的优劣势。

灰色综合评价法的优点是,它可以有效地提取出评价对象的客观性和主观性,并将它们结合起来,使评价结果更加客观准确。

它还可以解决一些传统综合评价方法所不能解决的问题,比如评价结果的不确定性和计算量的大小等。

灰色综合评价法的应用非常广泛,它可以用于评价系统、组织、产品和服务等,从而提出有效的改进措施。

例如,它可以用于评价组织的管理水平,从而指导组织改进管理水平;它也可以用于评价产品的质量,从而指导产品的改进;它还可以用于评价服务的水平,从而指导服务的改进。

灰色综合评价法是一种新型的综合评价方法,它结合了定性分析和定量分析的优点,克服了它们的缺点,可以有效地提取出评价对象的客观性和主观性,并将它们结合起来,使评价结果更加客观准确。

它的应用非常广泛,可以用于评价系统、组织、产品和服务等,从而提出有效的改进措施。

因此,灰色综合评价法是一种非常有用的综合评价方法,它可以为决策者提供可靠的决策依据,从而更好地指导系统和组织的发展。

几种综合评价方法

几种综合评价方法

20世纪60年代,模糊数学在综合评价中得到了较为成功的应用,产生了特别适合于对主观或定性指标进行评价的模糊综合评价方法。

20世纪70-80年代,产生了多种应用广泛的评价方法,诸如层次分析法、数据包络分析法等等。

20世纪80-90年代,将人工神经网络技术和灰色系统理论应用于综合评价。

当前,多目标、多层次综合评价已经涉及到人类生活领域的各个方面,其应用的范围愈来愈广,所使用的方法也愈来愈多。

1.层次分析法(1)层次分析法的概念层次分析法是美国著名的运筹学家T.L.Satty 等人在20世纪70年代提出的一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。

具体地说,它是指将决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次,用一定标度对人的主观判断进行客观量化,在此基础上进行定性分析和定量分析的一种决策方法。

(2)层次分析法的思想层次分析法是一种模拟人的思维过程的工具。

如果说比较、分解和综合是大脑分析解决问题的一种基本思考过程,则层次分析法对这种思考过程提供了一种数学表达及数学处理的方法。

(3)层次分析法的应用范围层次分析法适合于人的定性判断起重要作用的、对决策结果难于直接准确计量的场合。

(4)层次分析法的步骤①明确问题通过对系统的深刻认识,确定该系统的总目标,弄清决策问题所涉及的范围、所要采取的措施方案和政策、实现目标的准则、策略和各种约束条件等,广泛地收集信息。

②建立层次结构按目标的不同、实现功能的差异,将系统分为几个等级层次,如目标层、准则层、方案层等,用框图的形式说明层次的递阶结构与因素的从属关系。

层次分析模型是层次分析法赖以建立的基础,是层次分析法的第一个基本特征。

③建立判断矩阵判断元素的值反映了人们对各因素相对重要性的认识,一般采用1~9标度及其倒数的标度方法。

通过两两对比按重要性等级赋值,从而完成从定性分析到定量分析的过渡,这是层次分析法的第二个基本特征。

④层次单排序及其一致性检验计算判断矩阵的特征向量,经归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值,这一过程称为层次单排序。

模糊综合评判和灰色评价法的应用实例分析

模糊综合评判和灰色评价法的应用实例分析

模糊综合评判和灰⾊评价法的应⽤实例分析模糊综合评判和灰⾊评价法的应⽤实例分析⼀、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。

熵权灰色综合评价法

熵权灰色综合评价法

熵权灰色综合评价法熵权灰色综合评价法是一种基于信息熵和灰色关联度的多指标综合评价方法,它能够对多个指标进行综合评价,并通过分析各个指标之间的关联程度,得出最终的评价结果。

这种方法在许多领域中得到了广泛的应用,包括经济、环境、社会等领域。

在使用熵权灰色综合评价法时,首先需要确定评价对象和评价指标。

评价对象可以是一个系统、一个项目、一个产品等,评价指标可以是系统的各个方面性能指标、项目的成本、进度、质量等指标,或者产品的品质、性能等指标。

然后,根据实际情况,确定各个指标的权重,即各指标对于评价对象的重要程度。

接下来,通过对各个指标的数据进行归一化处理,将它们转化为无量纲的相对指标。

然后,利用信息熵的概念,计算各个指标的权重,即熵权。

熵权的计算公式为:熵权 = 1 - (信息熵 / 最大信息熵)其中,信息熵是指标数据的离散程度,最大信息熵是指标数据的理论最大离散程度。

通过计算得到的熵权可以反映各个指标的重要程度,进而确定各个指标的权重。

在确定了各个指标的权重后,就可以进行灰色关联度的计算。

灰色关联度是指标之间的关联程度,可以用来衡量各个指标对评价对象的影响程度。

灰色关联度的计算公式为:灰色关联度= (Σ(权重 * 灰色关联值)) / Σ权重其中,权重是各个指标的权重,灰色关联值是指标数据之间的关联值。

通过计算得到的灰色关联度可以反映各个指标之间的关联程度。

根据各个指标的权重和灰色关联度,可以得出最终的评价结果。

根据评价结果,可以对评价对象进行排序、分类或者判断。

熵权灰色综合评价法是一种全面、客观、科学的评价方法,可以对多个指标进行综合评价。

通过使用这种方法,可以从多个角度对评价对象进行评估,为决策提供科学的依据。

在实际应用中,需要根据具体情况灵活运用,以达到最好的评价效果。

模糊综合评价法和灰色关联法

模糊综合评价法和灰色关联法

模糊综合评价法和灰色关联法模糊综合评价法和灰色关联法这两个名字一听就觉得有点高大上,对吧?别急,我保证你一听就能明白,不难的。

其实啊,它们就像是生活中我们经常用到的“决策工具”,比如说你在挑选新手机,或是在做一个项目决策时,总会面对很多因素,得做个权衡,得找个靠谱的办法来决定。

这俩方法呢,就是帮助你从一堆复杂的情况中,挑出最合适的选项,哎,就像我们做选择题时,明明选项多得跟海洋一样,但偏偏能选出正确答案的那种“秘诀”。

先说说模糊综合评价法吧,这个听起来很有哲理,仿佛是高深的学问,但其实也就是利用模糊逻辑来处理那些不清晰、模棱两可的情况。

你想啊,很多时候我们做决策时,条件根本就不是那么清晰,什么因素是最重要的,谁知道呢?一开始你觉得手机的电池最重要,结果用了一段时间后,可能就觉得摄像头才是硬道理。

这种变动不居的因素和无法精确衡量的情况,模糊综合评价法就能帮大忙了。

它就是通过把这些不确定的、模糊的因素转换成数字,让你能通过“数字化”的方式,来判断哪个选项最符合你的需求。

好像你去买菜,老板给你称了一斤苹果,结果在计算机上显示的是个不完全的数字,嗯,大概1.2斤。

它不至于给你确切的答案,但至少能帮你“感知”到差不多的情况。

讲个更生动的例子。

想象你在选择一辆车,考虑到的因素有价格、油耗、舒适度、安全性等等。

如果你硬要给这些因素定个“标准答案”,根本没法做到,因为每个人心中的标准都不一样。

对你来说,油耗可能是最重要的,但对别人来说,安全性可能比油耗更关键。

所以,模糊综合评价法就是根据你对这些因素的主观判断,结合客观的数据,得出一个相对合理的结论。

听着是不是有点像当你脑袋里堆满了各种“选项”和“可能”,然后系统帮你理清楚思路,给出个靠谱的建议?再说说灰色关联法,这个方法可就更贴近我们日常生活中的“直觉判断”了。

你有没有过这种经历:明明前后有几个选择,但感觉哪个选项跟你最接近,最合适,就是那个你想要的答案?灰色关联法就是从一堆数据中找出最接近你需求的“数据”,它强调的是各因素之间的相似度。

管理决策分析,第九章模糊决策和灰色决策方法

管理决策分析,第九章模糊决策和灰色决策方法


合成:设
R


(rij
)nm
,
S


(s jk
)m p ,
m
若tik [rij s jk ](1 i n;1 j m),
j1

T

(tik
)n
p

为R ~

S







记作 T R S ~ ~~
2019/11/5
模糊矩阵运算法则满足下列主要性质: ① 若 R S ,对任意模糊矩阵T,都有

R S
~~

包含:

R


(rij
)nm
,
S


( sij
)nn ,
若rij sij (1 i n;1 j m),

R S



并:

R


(rij
)nn ,
S


( sij
)nm ,
若tij rij sij (1 i n;1 j m),

T
A u | A(u) , u U
则Aλ称为模糊子集A的λ截集,其中λ称为阈值或置信水 平.模糊子集A与它的λ截集的关系如图9-6.
2019/11/5
根据截集的定义,推出截集的性质:
( A B) A B
② ( A B) A B
③ 若1 , 2 0, 1 , 且1 2 ,则A1 A2
/
u5
,
则有 A B 0.9 0.2 0.7 0.5 0.4 0.8 0.1 0.3 0 0.1
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1.1 灰色综合评价法的主要步骤(1) 灰色关联度综合评价主要是依据式(2)所示的模型W E R ×= (2) 其中,T m r r r R ],...,,[21=为m 个被评价对象的综合评判结果向量,Tn W ],...,,[21ωωω=为n 个评价指标的权重分配向量,其中11=∑=nj j ω。

E 为各指标的评判矩阵:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=)(...)2()1(............)(...)2()1()(...)2()1(222111n n n E m m m ξξξξξξξξξ, )(k iξ为第i 种方案的第k 个指标与第k 个最优指标的关联系数,其中n k ,...,2,1=,m i ,...,2,1=,计算过程见式(3)。

(2) 确定最优指标集(*F )已知⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m n m m n n j j j j j j j j j D .....................212222111211,其中, i k j 为第i 个方案中第k 个指标进行了正向化之后的值(n k ,...,2,1=,m i ,...,2,1=)。

设],...,,[**2*1*n j j j F=,其中),...,2,1(*n k j k =为第k 个指标的最优值,由于我们已经对数据进行了正向化处理,所以,此处只需选择每个指标的最大值便可。

确定最优指标集后,可以构造矩阵*D :⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m n m m nn j j j j j j j j j D ... (2)111211**2*1*。

(3) 归一化将*D 归一化,方法是用*D 中的i k j 除以对应的最优值*k j ,把数据映射到0~1范围之内,通过归一化处理,把矩阵*D 转化为矩阵C :⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=m n m m nn C C C C C C C C C C (2)111211**2*1(4) 计算关联系数)(k i ξ根据灰色系统理论,将{}],...,,[**2*1*n C C C C =作为参考数列,将{}],...,,[21i n i i C C C C =作为被比较数列,采用关联分析法分别求第i 个方案中第k 个指标与第k 个最优指标的关联系数)(k i ξ,即:i kkkii k ki k k k ii k k kii CC C C C C C C k -+--+-=****max max max max min min )(ρρξ (3)其中,[]1,0∈ρ,一般取5.0=ρ。

(5) 权重的计算∑==mi i k m 1k )(1ξω (4)其中,n k ,...,2,1=为指标的个数。

将),...,2,1(k n k =ω做归一化处理,得到各指标最终的权重:∑==nk k 1kkωωω (5)(6) 计算综合评判结果并排序根据W E R ×=计算,即: ∑==nk i i k r 1k×)(ωξ (6)其中,m i ,...,2,1=,若i r 最大,则说明iC 与最优指标*C 最接近,亦即第i 个方案优于其它方案,据此便可以对各方案进行排序,具体到本研究,便可对各省、自治区、直辖市的生态环境质量进行排序。

1 多层模糊综合评价1.1 构建模糊评判矩阵设{}m u u u U ,...,,21=为因素集,在本文中特指各评价指标,{}n v v v V ,...,,21=为评判集,本文中指山东省17地市,模糊关系用~R 表示,u 与v 所具有的模糊关系的程度记为[]1,0),(~∈=ij j i R r v u u 。

首先分析因素集中的某个单因素i u ,从iu 着眼该事物对评判等级j v 的隶属度为ij r ,这样就得出第i 个因素i u 的单因素评判集为:),...,,(21in i i i r r r r =这样,全部m 个因素的评价集就构造出一个总的评判矩阵~R ,即每一个被评价对象确定了从U 到V 的模糊关系R [22]:⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==⨯mn m m n n nm ij r r r r r r r r r r R .....................)(212222111211~其中,ij r 表示因素i u 能被评为j v 的隶属度,其值通过隶属函数计算,因为评价指标分为正向指标和逆向指标,不同的指标类型所采用的隶属函数是不同的,正向指标的隶属函数如式(6)所示:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<<--≤=)max(1)max()min()min()max()min()min(0j ij j ij j j j jij j ij ij x x x x x x x x x x x r (6) 逆向指标的隶属函数如式(7)所示:⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥<<---≤=)max(0)max()min()min()max()min(1)min(1j ij j ij j j j j ij j ij ij x x x x x x x x x x x r (7) 根据式(6)、(7)可以计算得到评判矩阵~R 。

1.2 分层作综合评判模糊合成的一般形式如式(8)所示: EA RW B -=~ (8) 本文中W 表示指标的权重向量,EA R-~为相应指标所对应的模糊评判矩阵中向量的集合。

“ ”为合成算子,本文采用的合成算子为),(+∙M 。

我们采用自下而上的计算方法,先计算最底层的得分。

下面以计算“废物排放(A )”的得分向量A B 为例进行说明。

首先,利用前面所述的熵权法计算A1-A7这7个指标各自的权重,设为{}721,...,,A A A A w w w W =,且满足171=∑=i Ai w ,然后按照式(9)计算A B 。

AA A R WB ~ =(9)其中⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n n n A r r r r r r r r r R 772712222111211~.....................,是A1-A7这7个指标所对应的评判矩阵~R 中的向量所构成的矩阵。

由本文 2.2可知A1-A7这7个指标的权重为{}{} 0.030, 0.044, 0.034, 0.033, 0.034, 0.029, 0.022,...,,721==A A A A w w w W ,现在已经知道了A W 和AR ~,由式(9)便可以计算出A B ,同理,可以计算出B B 、C B 、DB 和E B ,如表2所示。

表2 第二层评判矩阵Tab.3 The Evaluation Matrix of Second Layer济南青岛淄博枣庄东营烟台潍坊济宁泰安威海日照莱芜临沂德州聊城滨州菏泽A0.04100.0736 0.0825 0.0720 0.1023 0.1390 0.0791 0.0832 0.1080 0.1816 0.1341 0.1263 0.1645 0.0874 0.0867 0.0790 0.0704 B0.18900.2146 0.1255 0.1301 0.1128 0.2239 0.2107 0.2221 0.2273 0.2077 0.1598 0.0642 0.2438 0.1562 0.1931 0.1600 0.2568 C0.17770.2044 0.1962 0.2027 0.2234 0.1721 0.1907 0.2384 0.1699 0.0652 0.2450 0.2798 0.2315 0.1382 0.2023 0.1736 0.1581 D0.09290.1040 0.0762 0.0805 0.0984 0.1000 0.0822 0.0726 0.0830 0.1094 0.0637 0.0273 0.0805 0.0687 0.0477 0.0686 0.0562 E0.01130.00490.01900.02190.02780.01010.00330.00650.01550.02490.02510.03040.00000.01540.01510.02180.0058表2所示的“第二层评判矩阵”中的A-E 分别指代指标体系第二层的“环境资源”、“废物排放”、“环境治理”、“能耗”和“其它”,其对应的得分就是各地市在这5个第二层指标上的得分,为了能更直观的了解各地市在这4个方面(因为“其它”只包含“各市人口数”一个指标,故不作分析)的表现,用图1-4来展现各地得分。

(1)环境资源得分及结果分析图1 环境资源得分由图1可知,如果单独以“环境资源”为评判标准,威海、临沂、烟台位于前三甲,而枣庄、菏泽和济南排名后三位。

具体分析单个指标,在“人均湿地面积”指标上,东营第一,威海第二, 烟台第三,济南倒数第三,枣庄和德州位于倒数第二、第一。

在“人均造林总面积”指标上,潍坊、威海和东营位于前三,菏泽、聊城和青岛位于后三名。

“人均用水总量”表现最好的前三名分别是威海、青岛和烟台,排名后三的分别是德州、滨州和东营。

“人均水资源总量”最充足的前三名分别是临沂、莱芜和威海,缺水比较严重的“人均水资源总量”排名后三的分别是泰安、潍坊和青岛。

“人均公园绿地面积”表现最好的前三名分别是威海、日照和临沂,表现较差的潍坊、菏泽和济南。

“建成区绿化覆盖率”临沂表现最好,济南表现最差。

基于以上客观数据,我们认为环境质量亟待改善的是济南市,济南不光是单项指标排名靠后,在“环境资源”总排名上位于末尾,而且由图1可知和倒数第二名的差距很大。

德州、滨州和东营三地人均用水偏高,要加强节水宣传提供市民节水意识,健全节约用水社会化服务体系,推广节水新技术和新工艺,需要加强这方面工作的还有菏泽、济宁和聊城,这三地的“人均用水总量”较高但是“人均水资源总量”偏少。

滨州、枣庄和济南在城市绿化方面位于山东省后三名,我们要充分意识到城市绿化对调节气候、保持水土、减少污染、美化环境,促进经济社会发展和提高人民生活质量所起的重要作用,采取有力措施,加强城市绿化建设。

(2)废物排放得分及结果分析图2 废物排放得分由图2可知废物排放表现较差的后四位分别是枣庄、淄博、东营和莱芜。

“人均废水排放量”排名后三位的分别是枣庄、淄博和东营,东营在该指标上表现最差,“人均废气排放量”排名后三位的分别是淄博、日照和莱芜,“人均化学需氧量排放量”排名后三位的分别是德州、滨州和东营,“人均二氧化硫排放量”排名后三位的分别是淄博、东营和莱芜,“人均烟尘排放量”排名后三位的分别是德州、淄博和莱芜,“人均工业粉尘排放量”排名后三位的分别是济南、枣庄和莱芜。

由此可以看出,以上地市在“减排”方面还有很多工作需要完成,一个思路是通过加强制度建设、推进产业结构调整与技术进步、淘汰落后产能、开展节能技术改造和技术创新等方法逐步使废物排放得到有效控制。

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