模糊综合评判和灰色评价法的应用实例分析
管理决策分析,第九章模糊决策和灰色决策方法
⑥
合成:设
R
～
(rij
)nm
,
S
～
(s jk
)m p ,
m
若tik [rij s jk ](1 i n;1 j m),
j1
则
T
(tik
)n
p
称
为R ～
对
S
～
的
合
成
矩
阵
，
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
则
R S
～～
②
包含:
设
R
～
(rij
)nm
,
S
～
( sij
)nn ,
若rij sij (1 i n;1 j m),
则
R S
～
～
③
并:
设
R
～
(rij
)nn ,
S
～
( sij
)nm ,
若tij rij sij (1 i n;1 j m),
则
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
应用模糊综合评判和灰色关联度分析评估烤烟区试新品种
中 国烟 草 科 学
２ １ ，３ １ ：５８ ０ ０ １（ ） －
５
应 用模 糊 综 合 评 判 和 灰 色 关 联 度 分 析 评 估 烤 烟 区试 新 品种
李彦平 ，丁燕芳，李雪君 ，孙 焕 ，段 旺军 ，朱景伟
（ 南 省 农 业 科 学 院 烟 草 研 究 中 心 ，河 南 许 昌 ４ １０ ） 河 ６ ０ ０
Ｇｒ ｙ Ｒｅ ａ ｉ ｎ ａ ｅ Ａｎ ｌｓｓ ａ ｄ Ｆ ｚ ｙ Ｃｏｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｅ ｌ ｔ ａｌ ｏ Ｇｒ ｄ ａｙ ｉ ｎ ｕ ｚ ｒ ｈ ｎ ｉｅ Ｅ ａ ｕ ｔ ｏ
Ｌ ａｐｎ ， Ｉ Ｇ ａ ｆｎ ， Ｉ ｅｕ ， ＵＮ Ｈｕ ｎ ＤＵ ｎｊｎ Ｚ Ｕ ｎ ｗｅ Ｉ ｎ ｉｇ Ｄ Ｎ Ｙ ｎａ ｇ Ｌ ｊｎ Ｓ ａ ， ＡＮ Ｗａ ｇｕ ， Ｈ Ｊ ｇ ｉ Ｙ Ｘｕ ｉ
Hale Waihona Puke 评 估 ，传 统方 法只 以产 量 、产 值 结果 进行 单个 的方 差 分析 、 回归分析 。而对 与产 量和 产 值密 切相 关 的
１ 材 料 与 方 法
１１ 材 料 ．
其 他性状 ，如 叶数 、抗 病性 、化 学成 分等 方面 ，常 采 用直观 分 析或平 均 数统计 分 析 ，分 析结 果相 互独
立 ，对 参 试 品种优 劣 的评价 不够 全面 。一个 优 良的 烤烟 新 品种 ， 仅产值 高 ， 且化 学成 分还 要协 调 ， 不 而
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。
模糊综合评价法举例
模糊综合评价法举例模糊综合评价法是一种常见的决策方法，用于解决多属性决策问题。
它广泛应用于各个领域，如企业管理、市场调研、投资决策等。
本文将通过几个实例，详细介绍模糊综合评价法的应用。
首先，我们来看一个企业市场调研的实例。
假设某企业想要推出一款新产品，为了确定该产品的市场潜力，他们需要对市场进行调研和评估。
首先，该企业确定了几个要素，如市场容量、竞争情况、消费者需求等等。
然后，针对每个要素，他们设定了一些评价指标，如市场容量可以由市场规模和增长率来评估，竞争情况可以由竞争对手数量和市场份额来评估，消费者需求可以由消费者满意度和购买意愿来评估。
接下来，他们需要对每个评价指标进行模糊评价。
对于市场容量这个指标，他们可以设定为小、中、大三个模糊集合，分别代表市场容量较小、中等、较大。
然后，他们根据实际情况，将市场规模100万人、增长率10%作为划分市场容量的标准。
对于竞争情况这个指标，他们可以设定为低、中、高三个模糊集合，分别代表竞争情况较弱、一般、较强。
然后，他们根据竞争对手数量和市场份额的数据，将竞争情况划分为低、中、高三个水平。
接着，他们需要对每个评价指标设置权重。
按照某一专家的意见，他们将市场容量、竞争情况、消费者需求三个指标的权重分别设置为0.4、0.3、0.3。
然后，根据权重，计算每个评价指标的模糊评价函数。
最后，他们可以通过模糊综合评价法，对市场进行综合评价。
他们将每个指标的模糊评价函数进行加权平均，得到最终的评价结果。
根据结果，他们可以判断市场潜力是否足够大，是否值得推出新产品。
除了企业市场调研，模糊综合评价法在其他领域也有广泛的应用。
比如，在投资决策中，投资者可以利用该方法评估不同投资项目的风险和收益。
他们可以将投资项目的不同属性作为评价指标，根据专家意见设定权重，然后进行模糊评价，最终得出综合评价结果，从而作出更明智的投资决策。
综上所述，模糊综合评价法是一种重要的决策方法，可以帮助我们在多属性决策问题中做出合理的决策。
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。
模糊综合评判和灰色关联度分析在花生引种试验上的应用研究
Ｚ ａｇｈ ３２ ０ ｈｎ ） ｈｎ ｓｕ３ ０ ，Ｃ ｉ １ ａ Ａ ｓｒｃ：Ｆ ｚｙｃｍｐｅｅｓ ｅｊｄｍ ｎ ｎ ａ ｏ ｅ ｔ ｎａａ ｓ ｅ ｓｄｆ ｅｃｍ ｒｈｎｉ ｖｌ ｔ ｎｏ ｅｎｗｙ ｂ ｔ ｔ ｕｚ ｏ ｒｈｎｉ ｇ ｅ ｔ ｄｇ ｙｃｒ ｌ ｉ ｎ ｙｉｗ ｒ ｕｅ ｒ ｈ ｏ ｐｅｅ ｓ ｅｅａ ａｉ ｆｈ ｅ ｌ ａ ｖ ｕ ａ ｒ ｒ ａｏ ｌ ｓ ｅ ｏｔ ｖ ｕ ｏ ｔ
Ｔ ｃ ｎｑ ｅＳａｉｎ ｏ ｄ ｒｃ ｌ ｒｌＢ ｒａ ｎ Ｊａ ｇ ｉＰ ｏ ｉｃ ，Ｙｕ ｕ ３ ２ ０ ｅ ｈ ｉｕ ｔｔ ｆ ｏ Ｙｕ ｕ Ａｇ ｕｔ ａ ｕｅ ｕ ｉ ｉｎ ｘ ｒｖｎ ｅ ｉ ｕ ｄ ４ ３ ０，Ｃ ｉａ ． Ｓ ｅ ｔｔ ｎ ｏ ｉｘａ ｒｃ ｌ ｒｌ ｈｎ ；３ ｅ ｄ Ｓａｉ ｆＪｎ ｉｎ Ａｇｉｕｔ ａ ｏ ｕ
摘Leabharlann 要 ： 用模糊 综合评判 和灰 色关联度分析 方法 ， 利 分别对 ２ １ ０ １年 引进花 生品种进 行 了综合分析 和评判 。灰 色关联
度 分析 表明 ： 中花 １ ６和参考品种 间的加权 关联度最 大（ ． ６４） 其 次是湘花 ２０ （ ０ ８ １ ） 这 ２个品种的 综合评 ｒ＝０ ８０ ， ０ ８ ｒ＝ ．３ １ ，
（． １ 江西省赣州市旱作 物科 学研究所 ， 江西 赣州 ３ １０ ；． ４ ００ ２ 江西省于都县农业局 农技 站， 江西 于都 ３ ２０ ； ４ ３０
３ 江西省进贤县农业 局 种子站 ， ． 江西 进贤 ３ １０ ４ 江西省樟 树市农业 局 粮油站 ， ３７ ０；． 江西 樟 树 ３ １０ ） ３２ ０
ｔｅｒ ｅｅｅ ａ ｅ ａ ａｉｕ （ ０ ８ ０ ） ｆｌ ｗ ｄｂ ｉｎｈ ａ ０ ８（ ０ ８ １ ） ａｄｔｅｅｔｏｖｒ ｔ ｓ ｅｅａ ｅ ｈ ｆｒｎｅｖｒ ｔ ｗ ｓｍ ｘ ｍ ｒ ： ．６ ４ ，ｏ ｏ ｅ ｙ ａｇｕ ０ ｒ ＝ ．３ １ ， ｎ ｓ ｗ ａｉ ｉ ｒ ｌｂｔ ｅ ｉ ｙ ｍ ｌ Ｘ ２ ｈ ｅｅ ｗ ｌ —
综合评价方法灰色评价法案例讲解
5
灰色关联法
1989年度西山矿务局五个生产矿井技术经济指标如表 6-3
By 杜小二
指标
白家庄矿 杜儿坪矿 西铭矿 官地矿 西曲矿
原煤成本
99.89 103.69 97.42 101.11 97.21
企业利润
96.91 124.78 66.44 143.96 88.36
原煤产量
102.63 101.85 104.39 100.94 100.64
1
灰色关联法
By 杜小二
1、煤矿企业经济效益的灰色关联分析法 （1）应用灰色关联分析法评价煤矿企业效益，首先要构成各个系 统的技术经济指标数据列： ｛X1｝=｛X1(1)，X1(2)……X1(n) ｝ ｛X2｝=｛X2(1)，X2(2)……X2(n) ｝
∶ ∶ ｛Xm｝=｛Xm(1)，Xm(2)……Xm(n) ｝
第二步，确定个指标的重要性系数，如表6-4所示。
表6-4 各指标的重要性—权重
指标
权重
原煤成 企业利 产量 销售量 灰分 全员 周转 回收 百万吨
本
润
效率 天数 率 死亡
0.111 0.143 0.098 0.112 0.108 0.096 0.068 0.072 0.192
8
灰色关联法
By 杜小二
第三步，计算各矿井中指标数据列对于最优参考数据列的关联度。个矿井 指标数据列为：
｛X1｝= ｛ 99.89，96.91，102.63，98.47，87.51，108.35，71.67，103.25，171.20｝ ｛X2｝= ｛103.69，124.78， 101.85，103.16，90.27，106.39，137.16，100.00，51.35｝ ｛X3｝= ｛ 97.42，66.44，104.39，109.17，93.77，142.35，97.65，100.00，15.90 ｝ ｛X4｝= ｛101.11，143.96，100.94，104.39，94.33，121.91，171.31，99.13，53.72｝ ｛X5｝= ｛97.21，88.36，100.64，91.90，85.21，158.61，204.52，100.22，20.78｝
应用模糊综合评判和灰色关联度分析评估河南省二棱大麦新品种
１１ ２。
，
个 品 种只 要产 量 高就 是 最 优 的 品种 ， 失 去与 产 易
量性 状 、 生产 需求相 关 的其它性 状 的信息 ， 造成对
０．５ ８。
关 键 词 ： 南 ； 棱 大 麦 ； 糊 综合 评判 ； 色关联 河 二 模 灰
以往传 统 的分析 和评价 方法 是 以产 量为 主要
分 析 要 素 进行 方 差 分 析 、 回归 分析 ，片 面认 为 一
土壤 为粘壤 土 ， 茬 大 豆 。试 验 采 用 随 机 区 组 排 前
维普资讯
王 树 杰 等 ： 用 模 糊 综 合 评 判 和 灰 色关 联 度 分 析 评 估 河 南 省 二 棱 大 麦 新 品种 应
・２ ・ １
２ ２ 数 据 无 量 纲 化 处 理 。
求 ，产量 、 长 、 粒 数 、 穗 穗 穗粒 重 、 粒重 、 千 容重 、 成
试 验地 点驻 马店 市农业 科学 试验 站 。实 验 田
表 １ 各 品种 主 要 性 状 平 均 值
收 稿 日期 ： ０ ８ ０ — ５ ２ ０ — ５ １
项 目来源 ： 农业部 ９ ８项 目和农业公益性行业科研专项经费 （ ４ ＮＹＨＹＺ ７ １ ） Ｘ０ － ０ 资助项 目。
作 者 简 介 ： 树 杰 （９ ３） 男 ， 王 １ ７ 一， 河南 汝 南 县 人 ， 理 研究 员 ， 事 大 麦 新 品种 选 育 和 栽 培技 术 研 究 ． 助 从
穗 数 数 值 越 大 越 好 ，而株 高 、 育期 和 不 孕 粒数 生 值 越 小越 好 。确定 ８个 主要 经济 性 状 的最优 序列 值为 １ 进行 数据 无 量纲化 ，结果 见 表 ２ ， 。
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
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]
环境风险评估模型及其应用案例分析
环境风险评估模型及其应用案例分析环境风险评估是指对特定环境项目（如工业厂房、污染源等）潜在环境风险进行定性和定量评估的过程。
环境保护及相关部门可以利用环境风险评估模型来识别潜在风险、制定适当的管理措施，保护环境和人类健康。
本文将介绍环境风险评估模型的基本原理，以及一些实际案例分析。
一、环境风险评估模型的基本原理环境风险评估模型是基于一定的理论和方法，根据环境风险评估的目的和要求构建的评估模型。
其基本原理包括：1. 确定评估目标：首先，需要明确评估的目标，即评估模型应用于哪个环境项目，评估内容是什么，评估的目的是什么，确保评估的准确性和有效性。
2. 数据收集和处理：环境风险评估需要大量的数据支持。
数据可以包括环境质量监测数据、工艺流程参数、污染源排放数据等。
这些数据需要进行合理的处理，例如数据清洗、数据归一化等，以提高评估结果的可信度。
3. 确定评估指标和权重：评估指标是用来评价环境风险程度的因素，如污染物浓度、排放量、接触途径、环境敏感性等。
根据评估目标和项目特点，需要确定适当的评估指标，并确定各指标的权重，以便进行综合评估。
4. 构建评估模型：根据收集和处理好的数据，通过相应的数学方法和模型构建环境风险评估模型。
常用的模型包括层次分析法、模糊综合评价法、灰色关联度分析法等。
5. 评估结果分析和演算：根据构建好的评估模型对数据进行分析和演算，得出环境风险评估的结果。
这些结果可以是定性的描述，也可以是定量的数值，以便决策者进行相应的管理和应对措施。
二、环境风险评估模型应用案例分析1. 工业企业废水处理项目的环境风险评估某工业企业计划建设一个废水处理项目，为了预防潜在的环境风险，需要进行环境风险评估。
我们根据该项目的具体情况，利用层次分析法构建了评估模型。
评估指标包括废水处理设备的性能、排放标准、环境敏感度等。
通过收集和处理好的数据，我们得出了评估结果，并进行了风险等级划分。
最后，我们提出了相应的管理建议，为企业管理者提供了决策依据。
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, kii j i UU 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
模糊综合评价法案例模糊综合评价法是一种利用模糊数学理论对多指标进行综合评价的方法。
它能够充分考虑各指标之间的相互影响和重要性，避免了传统评价方法的主观性和简单性。
下面通过一个案例来解释模糊综合评价法的具体应用。
假设某汽车公司需要对不同汽车品牌进行综合评价，共有以下五个指标：品牌知名度、市场占有率、客户满意度、技术创新能力和产品质量。
每个指标的评价等级分为优秀、良好和一般。
首先，我们需要将每个指标的评价等级转化为模糊数。
例如，品牌知名度的优秀、良好和一般分别转化为0.8、0.5和0.2。
同样，其他指标也进行相应转化。
接着，我们需要确定各指标的权重。
权重可以通过专家调查、层次分析法等方法获取。
假设我们已经得到了各指标的权重，品牌知名度权重为0.3，市场占有率权重为0.2，客户满意度权重为0.15，技术创新能力权重为0.25，产品质量权重为0.1。
然后，根据模糊综合评价法的计算公式，我们可以计算出每个品牌的评价值。
评价值可以表示为以下形式：品牌A：0.8 * 0.3 + 0.7 * 0.2 + 0.6 * 0.15 + 0.5 * 0.25 + 0.9 * 0.1 = 0.71品牌B：0.9 * 0.3 + 0.6 * 0.2 + 0.7 * 0.15 + 0.8 * 0.25 + 0.8 * 0.1 = 0.76品牌C：0.7 * 0.3 + 0.8 * 0.2 + 0.9 * 0.15 + 0.6 * 0.25 + 0.7 * 0.1= 0.74根据评价值的大小，我们可以得出品牌B最好，品牌A其次，品牌C最差的综合评价结果。
通过上述案例，我们可以看出模糊综合评价法能够在多指标综合评价中充分考虑各指标之间的权重和相互关系，避免了传统评价方法的主观性和简单性。
同时，该方法还可以提供具体的评价结果，便于决策者进行决策和比较。
总之，模糊综合评价法是一种有效的多指标综合评价方法，可广泛应用于各个领域的评价和决策过程中。
模糊综合评价法原理及案例分析
案例二：城市环境质量的模糊综合评价
总结词
客观性、科学性
详细描述
城市环境质量涉及多个方面，如空气质量、水质、噪音等，每个方面又有多个指标。通 过模糊综合评价法，可以将这些指标综合考虑，对城市环境质量进行客观、科学的评价。
案例三：旅游景区的模糊综合评价
总结词
实用性、可操作性
VS
详细描述
旅游景区评价涉及多个方面，如资源价值 、环境质量、服务质量等，每个方面又有 多个指标。通过模糊综合评价法，可以将 这些指标综合考虑，对旅游景区进行实用 、可操作的评价。
80%
风险评估
模糊综合评价法可以用于风险评 估，对风险因素进行权重分析和 排序，为风险管理提供支持。
模糊综合评价法的历史与发展
历史
模糊综合评价法起源于20世纪60年代 的模糊数学和模糊逻辑，经过多年的 研究和发展，逐渐形成了较为完善的 理论和方法体系。
发展
随着模糊数学和模糊逻辑的不断发展， 模糊综合评价法也在不断完善和改进， 应用范围越来越广泛，成为多因素、 多指标评价的重要工具之一。
结合人工智能和大数据 技术，开发更加高效、 智能的模糊综合评价模 型和方法，提高决策支 持的效率和准确性。
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模糊关系与模糊矩阵
模糊关系
模糊关系是指事物之间的不确定关系。在模糊集合中，两个元素之间的关联程 度可以用模糊关系来表示，它是一个从模糊集合到模糊集合的映射。
模糊矩阵
模糊矩阵是用来表示模糊关系的矩阵形式。它由隶属度值组成，能够反映多个 因素之间的关联程度。
模糊运算与模糊推理
模糊运算
模糊运算是对模糊集合进行各种数学运算的方法，包括并集、交集、补集等。通过这些运算，可以对模糊集合进 行各种处理和变换。
模糊综合评判与灰色决策渗透糅合在旅游方案选择中的应用
ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ａ ｂ ｌ ｅ ｉ ｎｖ ｅ ｓ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ． Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ：ｅ ｖ ａ ｌ ｕａ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ；ｔ ｏ ｕｒ ｉ ｓ ｍ ｓ ｃ ｈ ｅ ｍｅ；ｃ ｈ ｏ ｉ ｃ ｅ
１ 概 况
开展 旅游 业 ， 选 点 关 联着 旅 游 业 兴 衰 。依 本 地 实 际情况 ， 从 预估 接 待 游 客量 、 门 票 收入 、 旅 游价 值 ３个 方 面进行 了模 糊综 合 评判 ， 对 备 选 点作 了筛 选 。 在此 基础 上 ， 因对 其投 资建设 ， 群众 、 工程技 术 人员 、
对 Ｘ ２ 有：
ｕｌ＝０． ４， “ ２＝０． ６， ｕ ３＝０． ８
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３— ０ ８—２ ９
作者简 介： 单志新 （ １ ９ ７ ３一） ， 女， 内蒙古赤峰人 ， 助理工程师 ， 从事林 权管理 工作 。
内
蒙
古
林
业
科
技
第３ ９卷
从 而有新 的评 判空 间 Ｓ ：
Ｓ ｌ ＝（ Ｘ１ ， Ｕ１ ， Ｒ １ ）
其 中， Ｕ 。 ＝（ Ｄ。 ， Ｄ ， Ｄ ） ， 采用 Ｉ型公 式计 算 ｄ 。
由 ｄ＝ ｆ （ Ｄ ｌ ， Ｄ ２ ， Ｄ ３ ）＝ ａ ｌ Ｄ１ ＋ａ ２ Ｄ ２ ＋ａ ３ Ｄ ３
非 负 常系数 ａ 为 因 素 的权 数 分 配 。本 文 把 因 素 的特性指标 的地位 视为 对等 ， 故ａ ＝ａ ＝ａ ＝１ ／ ３ ，
领导 ３个层 次 ， 从不 同角度对其投 资进行 了灰色层次决策 ， 为科学选择旅游点 、 合理投资提供了依据 。
关键词 ： 评判 ； 决策 ； 旅游方案 ； 选择
模糊综合评价法原理及案例分析
二2、、在模物糊流综中合心评选价址综法中的的合模应型用评和步价骤 是指通过一定的数学模型将多个评价指标值 “合成”为一个整体性的综合评价值.
导论
常见的综合评定方法分为两类：
（1）综合评定法：直接评分法(专家打分综合法)、总分法、加权 综合评定法、AHP+模糊综合评判、模糊神经网络评价法、待定 系数法及分类法.
评价，即对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。 评价、评判、评语、评定、评议、评估实为同一涵义.
一、模糊综合评价法的思想和原理
模糊数学的产生：1965年， 伯克利加利福 尼亚大学电机工程与计算机科学系教授、自 动控制专家L.A. Zadeh（扎德） 发表了文 章《模糊集》(Fuzzy Sets，Information and Control, 8, 338-353 )，第一次成功 滴运用精确的数学方法描述了模糊概念，从 而宣告了模糊数学的诞生.他所引进的模糊 集（边界不明显的类）提供了一种分析复杂 系统的新方法.因发展模糊集理论的先驱性 工作而获电气与电子工程师学会(IEEE)的教 育勋章。
其特点在于评判逐对象进行，对被评价对象有唯一的评价值，
不受被评价对象所处对象集合的影响.
综合评价的目的是要从对象集中选出优胜对象，因此，最后要
将所有对象的评价结果进行排序.
评判的意思是指按照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.
综合评判就是要对受多个因素影响的事物做出全面评价.
如果说关肇直院士（及后来的蒲保明院士和 李国平院士）是我国模糊集合论研究的倡导 者及推动者，那么汪培庄便是我国模糊集合 论研究的先驱者或开拓者之一.刘应明(川大)
灰色聚类——模糊综合评价在空气质量分析中的应用
环 境系统 是一个 广泛 的信息 系统 ， 它既含有 已
因子监测 结果 （ 年均值 ） 如表 １ 示 。 所
表 ｌ 各点位监测结果统计 ｒ ｎ ｇ・ｍ
知信息也含有未知或未确知 的信息 ， 即为灰色系
统 。本 文采用 灰色 聚类——模 糊综 合评 价法 ， 据 根 营 口市环 境空 气监测 实际 ， 灰色 系统理论 进行归 按 纳 统计 ， 由灰 色聚类分 析得 出各监测 点位空 气质量 状况 ， 再利 用模 糊数 学 中的模 糊 综合 评 价 级数 ， 求 得全 市环境 空气 质量综 合评价 结果 。
模糊综合评价
分析
应用
．
Ａ ｓｒ ｃ Ｏｎ ｔ ｅ ｂ ｓｓ ｏ ｎ ｔ ｒ ｇ ｄ ｔ ｆ２ ０ ，ｇ ｅ ｙ ｔ ｍ ｈ ｏ ｙ ｉ ｓ ｄ ａ ｄ ｃａ ｓｆ ｄ ｉ ｄ ｘ ｓ ｓ ｅ ｉ ｓ ｔ ｕ ． ｂｔ ｔ ａ ｈ ａ ｉ ｆｍｏ ｉ ｉ ａ ａ ｏ ０ ５ ｒ ｙ ｓ ｓ ｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｕ ｅ ｎ ｌ ｓ ｉ ｅ ｎ ｅ ｙ ｔｍ ｓ ｅ ｐ ｏ ｎ ｉ Ｇｒ ｙ ｄｇｉ ｏ ｒ ｙ ｋ ｎ ｓ ｏ ｉ ｅ ｅ ｔａ ｍｏ ｐ ｅ ｅ ｑ ａｉｙ ｉ ｅ ｔｂ ｉｈ ｄ Ａ ｉ ｎ ｄ ｆ ｎ ｔ ｎ ｏ ｉ ｅ ｅ ｔ ｒ ｙ ｋ ｎ ｓ ｉ ｇ ｖ ｎ ｅ ｉ ｔ ｆｇ ｅ ｉ ｄ ｆ ｆ ｒ ｎ ｔ ｓ ｈ ｒ ｕ ｌ ｓａ ｌ ｅ ． ｄ ｆ ｔ ｓ ｓ ｗｈ ｔ ｅ ｕ ｃ ｉ ｎ ｄ ｆ ｒ ｎ ｅ ｉ ｄ ｓ ｉ ｅ ｅ ｏ ｆ ｇ
ｑ ａｉｙ ｈ ｓｂ ｅ ｄ ． ｕ ｌ ａ ｅ ｎ ｍａ ｅ ｔ Ｋｅ ｒ ｓ Ｇｒ ｙ Ｃｌｓ ｉｃ ｔ ｎ Ｆ ｚ ｙ Ｃｏ ｒ ｈ ｎ ｉｅ Ｊ ｄ ｍｅ ｔ Ａ ａｙ ｉｇ Ａｐ ｌ ｔ ｙ ｗｏ ｄ ｅ ａ ｓｆ ａ ｉ ｕ ｚ ｍｐ ｅ ｅ ｓｖ ｕ ｇ ｎ ｎ ｌｚｎ ｉ ｏ ｐ ｉ ｉ ｏ ａ ｃ ｎ
改进AHP法灰色关联和模糊综合评价在地下水质评价中的适用性
收稿日期: ２０１８￣ １１￣ ２１ 基金项目: 国家自然基金项目(４１５７２２１６) ꎻ 省校共建项目( ＳＸＧＪＱＹ２０１７￣ ６) ꎻ 吉林省地勘基金(２０１４￣ １３ꎻ ２０１８￣ １１ꎻ ２０１８￣ １３) ꎻ 中国地调局沈
阳地质调查中心项目(１２１２０１００７０００１５００１２) ꎻ 吉林省自然科学青年基金(２０１６０５２０Ｈ８ＪＨ) ꎻ 油页岩原位开采冷冻墙技术对地下水 环境影响实验研究 作者简介: 柴蕴栩(１９９６—) ꎬ 男ꎬ 硕士研究生ꎬ 研究方向为水环境与水生态ꎮ Ｅ － ｍａｉ: ２８２３６９５８＠ ｑｑ������ ｃｏｍ
ＣＨＡＩ Ｙｕｎｘｕ１ꎬ２ꎬ３ ꎬ ＸＩＡＯ Ｃｈａｎｇｌａｉ１ꎬ２ꎬ３ ꎬ ＬＩＡＮＧ Ｘｉｕｊｕａｎ１ꎬ２ꎬ３ ꎬ ＬＡＮＧ Ｈｏｎｇｌｅｉ１ ꎬ ＺＨＡＮＧ Ｘｕｎ４
(１������ Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｎｅｗ Ｅｎｅｒｇｙ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ Ｊｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ １３００００ꎬ Ｊｉｌｉｎꎬ Ｃｈｉｎａꎻ ２������ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎꎬ Ｊｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ １３００００ꎬ Ｊｉｌｉｎꎬ Ｃｈｉｎａꎻ ３������ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ａｑｕａｔｉｃ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬ Ｊｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬ Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ １３００００ꎬ Ｊｉｌｉｎꎬ Ｃｈｉｎａꎻ ４������ Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ Ｈｙｄｒｏｇｒａｐｈｉｃ Ｂｕｒｅａｕꎬ Ｓｈｅｎｙａｎｇ １１００００ꎬ Ｌｉａｏｎｉｎｇꎬ Ｃｈｉｎａ)
模糊综合评价案例
模糊综合评价案例模糊综合评价是一种综合评价方法，通过对多个评价指标进行模糊化处理，以确定最终评价结果。
下面列举了10个模糊综合评价案例：1. 健康评价：针对个人健康状态的评价，包括身体健康、心理健康、生活习惯等多个指标。
通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的权重，得出一个健康评分。
2. 环境评价：对某个地区的环境质量进行评价，包括空气质量、水质、噪音等多个指标。
通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的重要性，得出一个环境质量评级。
3. 产品评价：对某个产品的性能、质量、外观等多个指标进行评价。
通过模糊综合评价，可以根据用户需求权重，综合考虑各项指标的得分，得出一个产品评分。
4. 经济评价：对某个地区或企业的经济发展情况进行评价，包括GDP增长率、就业率、财政收入等多个指标。
通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的权重，得出一个经济发展水平评估。
5. 教育评价：对某个学校或教育机构的教学质量进行评价，包括师资力量、教学资源、学生综合素质等多个指标。
通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的重要性，得出一个教育质量评估。
6. 企业绩效评价：对某个企业的绩效进行评价，包括营业收入、利润率、市场占有率等多个指标。
通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的权重，得出一个企业绩效评分。
7. 城市发展评价：对某个城市的发展水平进行评价，包括城市规模、基础设施、经济繁荣度等多个指标。
通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的重要性，得出一个城市发展水平评估。
8. 项目风险评价：对某个项目的风险进行评价，包括技术风险、市场风险、财务风险等多个指标。
通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的权重，得出一个项目风险评级。
9. 员工绩效评价：对某个员工的绩效进行评价，包括工作质量、工作态度、团队合作等多个指标。
通过模糊综合评价，可以综合考虑各项指标的得分，得出一个员工绩效评级。
10. 网站用户体验评价：对某个网站的用户体验进行评价，包括页面加载速度、界面设计、用户交互等多个指标。
模糊灰色综合评价方法在医疗质量评价中的应用
ｄｌ ｌ
９ｌ ９ ２
ｄ２ ｌ
９ ｌ ９ ３
ｄ３ １
９ ２ ９ ４
ｄ１ ２
９ １ ９ １
ｄ２ ２
８ ９ ８ ８
如３
１８ ． １５ ．
ｄ４ ２
ｌ ４ ｌ ２
ｄｌ ３
９ ６ ９ ６
ｄ２ ３
【０ ｄ ［， ｆ ０ ＋∞］ ，
（ 下转第 １０页） ９
・
１０・ ９
Ｃ ｉ ｅ ｅ Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｈ ｎ ｓ ｏ ｒ ａ ｆＨｅ ｈ ｔｔｓｉｓ ＡＤ ｏ ９． 】 ２ Ｎｏ ２ ａ ｈ Ｓ ａ ｉｔ ． ｒ２ ｏ Ｖ０． ６． ． ｃ
讨
论
绝对数 为 １９ ４ ２ ． ７万元 。显然 ， 院 人 次 的增 加 ， 增 住 是
术 前后诊 断符合 率 ｄ 临床与 病理 诊 断符合 率 ｄ３反 ｌ；
映治疗效果 的指标 有 ： 治疗 好 转 率 、 重病 人抢 危
（ ＝ （ 一 ／ ［， ］ ） ｛２ ）ｃ ∈ ｃ ｃ ｄ ２
【
函数为 ： ｒ １ ｄ ∈［ ， ］ ｆ ０ｄ ，
０
（） ２ 计算 灰色 统计 量 与构 造模 糊 隶属 度矩 阵 。分
别计算 『 （ （ （ （ 的灰色统 属 ｄ） ｄ） ｄ） ｄ ） ｆ ｆ ｆ ｆ
计 量 ， 行归 一 化处 理 得 向量 （ ， ｑ３鼋 ， 构 进 ｑ ｉ， ） 并 Ｊ 造 因素 的模 糊 隶 属 度矩 阵 ， 因素 做综 合 评 价 ， 对 其
资 料来 源
第二灰类“ ， 好” 设定灰数０ Ｅ［ ， ２ ］ 白化权 ０ ，ｂ ， 函数 为 厂： ２
基于灰色系统的模糊综合评判在产险公司偿付能力评价中的应用
ｃ ｒｔ ｖ ｌ ａ ｏ ｒｔｅ ｓｌｅ ｃｅ ｆ ｉｈ ｉ ｒｐ ｒ ｓ ｒ ｎ ｅ ｃ ｍｐ Ｉ ｅ ０ ５ ａ ｄ ｇｖ ｓｔｅ ｆ ａ ｙ ｔｅ ｃ ｏｄ ｒ， ｕ ａｅ ｅ ａ ｔ ｎ ｆ ｏｖ ｎ ｉｓｏ ｇ ｔ ｕ ｉ ｏ ｈ ｅ ｍａｎ ｐｏ ｔ ｉ ｕ ａ ｃ ｅ ｙｎ ｅ ａｌ ｓｉ ２ ０ ｎ ｉｅ ｎ ｌ ｎ ｔ ｒ ｅｓ ｉ ｎ ｈ ｉ ｓ ｈ ｉ
与排序过程中的模糊性和人脑综合评判的灰色综合分析性质 ， 为方案排序的解析化、 定理化提
供了强有力的手段 。
２ 基 于灰 色 系统 的模 糊 综 合 评 判 方 法 的建 模 原 理
目前 ， 自然科学和社会科学的众多领域， 在 模糊综合评判方法正得到 日 益广泛 的应用。这 种方法是先 由因素集 、 评语集 及 因素评判集 （ 从 到 的一个模糊映射） 构成一个模糊 综合评判模型 ， 再根据各 因素 的相对重要性给定一个 因素权重集 ， 经过 与 尺的模糊合
成 ， 到一个 多 因素综 合评 判集 ， 此 即可对 评判 对 象作 出综合 评 价 ； 由 于实 际应 用 中起关 得 至 但 键作 用 的权重 集 往往 根据 经验人 为确 定 ， 给模糊 综合 评判 这样一 种定 量评 价方 法带 上 了较
第 ２ 卷第 ４期 ８ ２０ ０８年 １ ２月
数学 理 论 与 应 用
ＭＡｌ ＭＡ １ １ ｒ ＨＥ １ （ ＡＬ ⅡⅡ Ｒ Ａ Ｄ ）Ｉ 兀（ ０ Ｙ Ｎ Ａ Ｉ Ｃ ） ＮＳ
、 ｌ２ ． ｒ ＿ ８ Ｎｏ ４ ０ Ｄｅ合评 判 在产 险公 司偿 付 能 力评价 中的应用
１ 引 言
所谓偿付能力是指保险公司对所承担保险责任的经济补偿能力 ， 即偿付到期债务的能力。 保险业是经营风险的特殊行业， 其偿付能力不仅直接影响自身的经营和长远发展， 而且与整个
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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U 讪,U2」l（,U k）且应满足：kUs 二U, Uip|U j 二i 1②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。
R⑵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第一级指标第二级指标第三级指标气象条件U ii(0.25 )地质条件U12(0.25 )自然环境U i(0.1)水文条件(0.25 )U13地形条件U14(0.25 )交通运输U2(0.2 )经营环境U3(0.3 )面积U41(0.1 )形状U42(0.1 )候选地u4(0.2 )周边干线(0.4 )U43因素集U分为三层：第一层为 U -、U i,U2,U3,U4,U5』第层为u^ - 1U11, U12 , U13 , U14 p ； u^ - 1U41,U42 ,u43 ,u44 pf ；u5 - L U51, u52 , u53 , u54 第三层为U51 ・U5ii，U5i2，U5j；U52 =<U52i，U522 ]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。
⑴分层作综合评判U51 = "'U511 , u512 ,U513 -，权重A51 =、1/ 3,1/3,1/3 /，由表3_8 对U511, U512 ,U513 的模糊评判构成的单因素评判矩阵：‘0.600.710.770.600.820.950.650.760.600.710.700.600.800.950.650.76卫.9 10.900.930.910.950.930.810.89丿用模型M (4,)计算得：B51讥佩=(0.703,0.773,0.8,0.703,0.857,0.943,0.703,0.803)类似地：B52二A52Q R52 = (0.895,0.885,0.785,0.81,0.95,0.77,0.775,0.77)0.7030.7730.80.7030.8570.9430.7030.803 B5 =A5 0R5 =(0.4 0.3 0.2 0.1)00.8950.8850.7850.810.950.770.7750.770.810.940.890.600.650.950.950.89< 0.900.600.920.600.600.840.650.81 =(0.802,0.823,0.826,0.704,0.818,0.882,0.769,0.811)0.600.950.600.950.950.950.950.95'B4 = A4 OR^ =(0.1 0.1 0.4 0.4)00.600.690.920.920.870.740.890.95 0.950.690.930.850.600.600.940.78 <0.750.600.800.930.840.840.600.80；=(0.8,0.68,0.844,0.899,0.758,0.745,0.8,0.822)f0.910.850.870.980.790.600.600.95AB=AQR=(0.25 0.25 0.25 0.25)1；0.930.810.930.870.610.610.950.87 0.880.820.940.880.640.610.950.91 0900.830.940.890.630.710.950.91丿=(0.905,0.828,0.92,0.905,0.668,0.633,0.863,0.91)(2)高层次的综合评判^'..U1)U2)U3,U4,U^?，权重A」0.1,0.2,0.3,020.2?，则综合评判广B i1 B2 |B = A0R =AQ B3B4l B5丿'0.905 0.8280.920.90.9050.940.668 0.633 0.8630.9V0.940.950.900.600.910.95=(0.1 0.2 0.3 0.2 0.2)00.900.900.870.950.870.650.740.610.80.680.8440.8990.7580.7450.80.822(0.8020.8230.8260.7040.8180.8820.7690.811；=(0.871,0.833,0.867,0.884,0.763,0.766,0.812,0.789)由此可知，8块候选地的综合评判结果的排序为：D,A,C, B,G,H,F,E,选出较高估计值的地点作为物流中心。
应用模糊综合评判方法进行物流中心选址，模糊评判模型采用层次式结构，把评判因素分为三层，也可进一步分为多层。
这里介绍的计算模型由于对权重集进行归一化处理，采用加权求和型，将评价结果按照大小顺序排列，决策者从中选出估计值较高的地点作为物流中心即可，方法简便。
五、在人事考核中的应用随着知识经济时代的到来，人才资源已成为企业最重要的战略要素之一，对其进行考核评价是现代企业人力资源管理的一项重要内容。
人事考核需要从多个方面对员工做出客观全面的评价，因而实际上属于多目标决策问题。
对于那些决策系统运行机制清楚，决策信息完全，决策目标明确且易于量化的多目标决策问题，已经有很多方法能够较好的将其解决。
但是，在人事考核中存在大量具有模糊性的概念，这种模糊性或不确定型不是由于事情发生的条件难以控制而导致的，而是由于事件本身的概念不明确所引起的。
这就使得很多考核指标都难以直接量化。
在评判实施过程中，评价者又容易受人际关系、经验等主观因素的影响，因此对人的综合素质评判往往带有一定的模糊性与经验性。
这里说明如何在人事考核中运用模糊综合评判，从而为企业员工职务的升降、评先晋级、聘用等提供重要依据，促进人事管理的规范化和科学化，提高人事管理的工作效率。
1•一级模糊综合评判在人事考核中的应用在对企业员工进行考核时，由于考核的目的、考核对象、考核范围等的不同，考核的具体内容也会有所差别。
有的考核，涉及的指标较少，有些考核，又包含了非常全面丰富的内容，需要涉及很多指标。
鉴于这种情况，企业可以根据需要，在指标个数较少的考核中，运用一级模糊综合评判，而在问题较为复杂，指标较多时，运用多层模糊综合评判，以提高精度。
一级模糊综合评价模型的建立，主要包括以下步骤。
⑴确定因素集对员工的表现，需要从多方面进行综合评判，如员工的工作业绩、工作态度、沟通能力、政治表现等。
所有这些因素构成了评价体系集合，即因素集，记为：U 二{5,氏，| 山U n}⑵确定评语集由于每个指标的评价值的不同，往往会形成不同的等级。
如对工作业绩的评价有好、较好、中等、较差、很差等。
由各种不同决断构成的集合被称作评语集记为：V ={川2,|17}⑶确定各因素的权重一般情况下，因素集中的各因素在综合评价中所起的作用是不同的，综合评价结果不仅与各因素的评价有关，而且在很大程度上还依赖与各因素对综合评价所起的作用，这就需要确定一个各因素之间的权重分配，它是U上一个模糊向量，记为：A =(a i,a2,||(,a n)n其中a i表示第i个因素的权重，且v a^1。
确定权重的方法很多，例如Delphii 4法、加权平均法、众人评估法等。
⑷确定模糊综合判断矩阵对第i个指标来说，对各个评语的隶属度为V上的模糊子集。
R =片小2,|山扁)，各指标的模糊综合判断矩阵为：「11 「12 川r imr21 r22 川r2mDR= + ・,+ d ri+ 1 tJn1心川临」它是一个从U到V的模糊关系矩阵。
⑸综合评判如果有一个从U到V的模糊关系R= (r ij)n m，那么利用R就可以得到一个模糊变换：T R：F(U)—-• F(V)由此变换，就可得到综合评判结果B二A*R。
综合后的评判可看作是V上的模糊向量，记为：B=(b!,b2」l(,b m)B的求法有很多种，例如用Zadeh算子。
这种方法很简单，但算子比较粗糙，为了加细算子，可以使用普通乘法算子等。
下面以某单位对员工的年终综合评定为例，来说明其应用。
⑴ 取因数集U = L政治表现U i,工作能力U2,工作态度出,工作成绩u4 / ；⑵ 取评语集V = ■优秀w，良好v2, —般v3，较差v4, 差V5 / ；⑶确定个因素的权重：A = (0.25,0.2,0.25,0.3)⑷ 确定模糊综合判断矩阵：对每个因素5做出评价。
①U1比如由群众评议打分来确定R =(0.1,0.5,0.4,0,0)上面式子表示，参与打分的群众当中，有10%的人认为政治表现优秀，50% 的人认为政治表现良好，40%的人认为政治表现一般，认为政治表现较差或差的人为0,用同样的方法对其它因素进行评价。
②比,出由部门领导打分来确定R2 =(020.5,020.1,0)R3 =(020.5,0.3,0,0)③U4由单位考核组员打分来确定R4 =(020.6,020)以R为i行构成评价矩阵0.1 0.5 0.4 0 00.2 0.5 0.2 0.1 0R =0.2 0.5 0.3 0 0-0.2 0.6 0.2 0 0 一它是从因素集U到评语集V的一个模糊关系矩阵。