多属性综合评价课件
多属性决策分析课件(PPT 55页)
…. …. …. ….. …..
方 案 属 性 ( c1(1)
1
x11
2
x21
c 2(2) x12 x22mx m1x2……c n(n)
……
x1n
……
x2n
xmn
• 在多属性决策问题中,由于属性指标之间的相互矛盾 与制衡,因而不存在通常意义下的最优解。取而代之 的是有效解(也称非劣解)、满意解、优先解、理想 解、负理想解和折衷解,它们被分别定义如下:
多属性决策与多目标决策
• 其共性在于:
1. 两者对事物好坏的判断准则都不是惟一的 ,且准则与准则之间常常会相互矛盾。
2. 不同的目标或属性通常有不同的量纲,因 而是不可比较的。
• 差别在于:
• 多属性的决策空间是离散的;多目标的 决策空间是连续的。多属性的选择范围 是有限的、已知的;多目标的选样范围 是无穷的、未知的。多属性的约束条件 隐含于准则之中。不直接起限制作用; 多目标的约束条件独立于准则之外,是 决策模型中不可缺少的组成部分
• 例:某中东国家拟从美国购买一种机型 的喷气式战斗机若干架,美五角大楼的 官员提供了准予出售的4种机型的有关 信息。该中东国家派出专家组对4种飞 机进行了详细考察,考察结果见表,问 应选购哪一种飞机以使决策的总效用值 最大
属性 最大速度 巡航半径 最大载荷 价格
机型
/340m. s1 /1.6Km
A(c1....,cJ....,cn )
式 中 c j m iin U j(x ij),j 1 ,2 .....n ?
• 折衷解(Compromise Solution):距离 理想解最近或距离反理想解最远或以某 种方式将二者结合在一起的可行解被称 为折衷解。
属性指标的量化与转换
多属性决策分析教材(PPT 57页)[001]
zij =
yij y j
_
(1.00 - M) + M
ymax j
y
j
其中,
= _
yj
1 m
m i1 yij
是各方案属性 j 的均值, m 为方案数,
M 的取值可在 0.5-0.75 之间.
上式可以有多种变形, 例如:
_
zij ' = 0.1( yij y j ) / j 0.75
指标的数据采集,形成可以规范化分析的多属性决策矩阵。(困
难,列方程和解方程的关系,理论和实践之间的关系)
个方设案有n个n个指决标策构指成标的f矩i(阵1≤j≤n),m个备选方案ai 1≤i≤m),m X=(xij)m×n
称为决策矩阵。决策矩阵是规范性分析的基础。 决策指标分两类:效益型(正向)指标,数值越大越优;
例43
使用本方法时要注意:1、指标之间要有可比性;2、应满 足比较的传递性(一致性)。
2、连环比较法(古林法)
连环比较法也是一种主观赋权法。以任意顺序排列指标,按顺 序从前到后,相邻两指标比较其相对重要性,依次赋以比率值, 并赋以最后一个指标的得分值为1;从后往前,按比率依次求 出各指标的修正评分值;最后进行归一化处理,得到各指标的 权重。
(xij
xj
)2
矩阵Y (yij)mn称为标准样本变换。矩阵
经过变化之后,标矩准阵化每列的均0值 ,为 方差1为 。
5、定性指标的量化处理
如一些可靠性、满意度等指标往往具有模糊性,可以将指标 依问题性质划分为若干级别,赋以适当的分值。一般可以分 为5级、7级、9级等。
6、原始数据的统计处理
_
1、相对比较法
相对比较法是一种主观赋权法。将所有指标分别按行和列,构 成一个正方形的表,根据三级比例标度,指标两两比较进行评 分,并记入表中相应位置,再将评分按行求和,最后进行归一 化处理,得到各指标的权重。
多属性综合评价
一般来说,在建立评价指标体系时,应遵守的原则是: 一般来说,在建立评价指标体系时,应遵守的原则是:
评价指标体系是一个系统,作为一个系统,其评价指标也应有系统性。 (1)系统性: )系统性: 评价指标体系是一个系统,作为一个系统,其评价指标也应有系统性。 设计的指标体系中各个指标之间应具有很强的逻辑关系,而不是各种指 设计的指标体系中各个指标之间应具有很强的逻辑关系 而不是各种指 标的堆积。 标的堆积。 ( 2)科学性:指标体系的设计必须建立在科学的基础上,评价指标的选择要围绕创 )科学性:指标体系的设计必须建立在科学的基础上, 新的本质,指标的定义、内涵要明确,计算方法要简便, 新的本质 ,指标的定义、内涵要明确,计算方法要简便,同时结合必 要的专项调查和考证、定性、定量相结合,力求全面、 要的专项调查和考证、定性、定量相结合,力求全面、客观地反映和 描述被评价对象的状况。 描述被评价对象的状况。
4.综合评价模型 .
所谓多属性综合评价, 就是指通过一定的数学模型 或算法) (或算法) 将多个评价指标值 合 “ 所谓多属性综合评价, 成”为一个整体的综合评价值。可用于“合成”的数学方法较多。问题在于如何根据评 为一个整体的综合评价值。可用于“合成”的数学方法较多。 价目的(或准则)及被评价系统的特点来选择较为合适的合成方法。也就是说, 价目的(或准则)及被评价系统的特点来选择较为合适的合成方法。也就是说,在获得
2.评价指标 . 各系统的运行(或发展)状况可用一个向量表示, 各系统的运行(或发展)状况可用一个向量表示,其中每一个分量都从某 一个侧面反映系统的现状,故称为系统的状态向量, 一个侧面反映系统的现状,故称为系统的状态向量,它构成了评价系统运行状 况的指标体系。 况的指标体系。 每个评价指标都是从不同的侧面刻划系统所具有某种特征大小的度量。 每个评价指标都是从不同的侧面刻划系统所具有某种特征大小的度量。评 价指标体系的建立,要视具体评价问题而定,这是毫无疑问的。 价指标体系的建立,要视具体评价问题而定,这是毫无疑问的。
综合评价方法及其应用PPT课件
(2)评价指标
评价指标是反映被评价对象(或系统)的运行(或发展)状况 的基本要素。通常的问题都是有多项指标构成,每一项指标都 是从不同的侧面刻画系统所具有某种特征大小的一个度量。
一个综合评价问题的评价指标一般可用一个向量表示,其 中每一个分量就是从一个侧面反映系统的状态,即称为综合评
价的指标体系。
评价指标体系应遵守的原则:系统性、科学性、可比性、
2024/8/6
中原工学院 理学院
4
(4)综合评价模型
对于多指标(或多因素)的综合评价问题,就是要 通过建立合适的综合评价数学模型将多个评价指标综合 成为一个整体的综合评价指标,作为综合评价的依据, 从而得到相应的评价结果。
不 妨 假 n 设个 被 评 价 对 象 的 m个 评 价 指 标 向 量 为 x(x1,x2, ,xm )T, 指 标 权 重 向 量 为 w(w 1,w 2, ,w m )T , 由 此 构 造 综 合 评 价 函 数 为 yf(w ,x) 。
dk
k1
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17
三、评价指标权重系数的确定
3、基于 “综合集成” 的赋权法 设aj ,bj分别是由主观赋权法和客观赋权法所确 定的评价指标xj的权重系数,则求这两个权重系 数的加权和作为评价指标xj的权重系数,即
w jk 1 a j k2 b j,j 1 ,2 , ,m
(1)标准差方法:
令xij
xij xj sj
(i 1,2,
,n; j 1,2,
,m) ,
其中xj
1 n
n i1
xij,sj
[1 n
n
(xij
i1
xj )2]12( j
1,2,
《多属性决策分析》课件
01
02
03
04
05
单目标决策分析
只考虑一个目标,如成本 最低、时间最短等。
不确定型决策分析
在不确定情况下进行决策 ,如风险型决策和不确定
型决策。
群决策分析
多个决策者共同参与决策 的过程。
02
多属性决策分析的基本概念
多属性决策分析的定义
定义
多属性决策分析是指在多个属性或因 素的条件下,对备选方案进行评估和 选择的方法。
多属性决策分析的应用
在经济管理中的应用
企业决策
多属性决策分析用于评估企业的多个属性,如市场份额、财务状况、创新能力等,以制 定更全面的战略计划。
项目评估
在选择新项目或投资方案时,多属性决策分析可以综合考虑项目的多个方面,如预期收 益、风险、资源需求等。
在资源分配中的应用
资源配置
在资源有限的条件下,多属性决策分 析可以帮助决策者根据不同属性的重 要性进行资源分配,以实现整体效益 最大化。
理想点法
总结词
理想点法是一种基于多属性决策分析的方法,通过构造理想解和负理想解,将问题转化为求目标函数 在约束条件下的最优解。
详细描述
理想点法的步骤包括确定属性、收集数据、构造理想解和负理想解、计算各方案与理想解和负理想解 的距离、选择最优方案。该方法适用于处理多属性决策问题,尤其适用于属性间量纲不同的情况。
多属性决策分析
目录
• 引言 • 多属性决策分析的基本概念 • 多属性决策分析的方法 • 多属性决策分析的应用 • 多属性决策分析的案例分析 • 总结与展望
01
引言
决策分析的定义
决策分析是指根据问题的目标和约束 条件,利用数学方法和计算机技术, 对一组方案进行比较和优选,以求得 最优解的过程。
决策专题二多属性决策分析方法
PPT文档演模板
决策专题二多属性决策分析方法
极差变换法。标准化矩阵为
PPT文档演模板
决策专题二多属性决策分析方法
线性比例变换法。准化矩阵为
PPT文档演模板
决策专题二多属性决策分析方法
(三)线性加权方法
线性加权法根据实际情况,确定各决策指标的权重, 再对决策矩阵进行标准化处理,求出个方案的指标 综合值,以此作为各可行方案排序的依据。
某航空公司在国际市场上购买飞机,按6个决策指标对 不同型号的飞机进行综合评价,这6个指标是:最大速 度、最大范围、最大负载、价格 、可靠性、灵敏度。
现在4种型号的飞机可供选择,具体指标值见表。
PPT文档演模板
决策专题二多属性决策分析方法
决策矩阵
PPT文档演模板
决策专题二多属性决策分析方法
向量归一化法。标准化矩阵为
因此,克服指标间不可公度的困难,协调指标间的矛盾 性,是多属性综合评价要解决的主要问题。
PPT文档演模板
决策专题二多属性决策分析方法
(一)决策矩阵
设有 个备选方案 个决策指标
决策矩阵
PPT文档演模板
决策专题二多属性决策分析方法
(二)决策矩阵的标准化
➢ 由于指标体系中指标不同的量纲,例如,产值的单位为万 元,产量的单位为万吨,投资回收期的单位为年等,这给 综合评价带来许多困难。
矩阵 称为向量归一标准化矩阵。 经过归一化处理
后,其指标值均满足
,并且正、逆向指标的方向
没有发生变化,即正向指标归一化变化后,仍是正向指标,
逆向指标归一化变换后,仍是逆向指标。
PPT文档演模板
决策专题二多属性决策分析方法
(2)线性比例变化法
在 =
多属性决策讲义课件
5
第一节 多属性决策问题
定性指标量化处理方法
将定性指标按性质划分为若干级别,分别赋予不同的量值。 一般可以划分为五个级别,最优值10分,最劣值0分。其余 级别赋予适当的分值。也可以划分为其他级别和赋予其他分 值,方法类似,视具体情况而定。具体分值见表。
等级 分值
指标 机型
A1 A2 A3 A4
最大速度 最大范围 最大负载 费用 可靠性
马赫
公里
千克 106美元
2.0
1500 20000 5.5 一般
2.5
2700 18000 6.5
低
1.8
2000 21000 4.5
高
2.2
1800 20000 5.0 一般
灵敏度
很高 一般
高 一般
4
第一节 多属性决策问题
,熵越大;反之,不确定性越小,熵越小。
m
e k pi ln pi i 1
(1)对决策矩阵用线性比例变换法进行标准化处理,得标准
化矩阵Y=( yij )m*n,并进行归一化处理,得
pij
yij
m
,(i 1, 2,, m; j 1, 2,, n)
yij
i 1
21
第二节 确定权重的常用方法
m
最大速度 最大范围 最大负载 费用 可靠性
马赫
公里
千克 106美元
2.0
1500
20000
5.5
5
2.5
2700
18000
6.5
3
1.8
2000 21000
4.5
7
2.2
1800
20000
第二章 多属性综合评价模式
第二章 多属性综合评价模式为了全面的分析、评价n 个系统(即被评价对象)的运行状况,在已获得n 个状态向量),...,2,1(),...,,(21n i x x x x T im i i i ==的基础上,构造系统状态在某种意义下的综合评价函数:),(i i x w f y = (2.1)式中T m w w w w ),...,,(21=为非负归一化的参数向量(或指标权重向量)有2.1式求出各系统的综合评价值),...,2,1)(,(n i x w f y i i ==,并根据i y 值的大小将n 个系统进行排序和分类。
所谓多指标综合评价,就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。
可用于“合成”的数学方法较多。
问题在于我们如何根据评价准则及被评价系统的特点来选择较为合适的合成方法。
下面就几种常用的合成方法的数学模型、应用场合、特点等作一简要概述。
2.1.1 线性加权综合法(或“加法”合成法)所谓线性加权综合法是指应用线性模型:∑==mj j j x w y 1 (2.2)线性加权综合法具有以下特性;(1)线性加权综合法适用于各评价指标间相互独立的场合,此时各评价指标对综合评价水平的贡献彼此是没有什么影响的。
由于“合成”运算采用“和”的方式,其现实关系应是“部分之和等于总体”,若各评价指标问不独立,“和”的结果必然是信息的重复,也就难以反映客观实际。
(2)线性加权综合法可使各评价指标间得以线性地补偿。
即某些指标值的下降,可以由另一些指标值的上升来补偿,任一指标值的增加都会导致综合评价值的上升。
任一指标值的减少都可用另一些指标值的相应增量来维持综合评价水平的不变。
(3)线性加权综合法中权重系数的作用比在其他“合成”法中更明显些,且突出了指标值或指标权重较大者的作用。
(4)线性加权综合法,当权重系数预先给定时(由于各指标值之间可以线性地补偿)对区分各备选方案之间的差异不敏感。
第三章 多属性决策方法 决策分析与决策支持 教学课件
3.1 多属性决策指标
决策指标的标准化
一致化处理是将评价指标类
•决策指标的标准化 ——就是采用相应的
型统一。一般是将非极大型 指标转化为极大型指标。
函数对不同类型的指
标进行处理。包括对 指标的一致化处理 和无量纲化处理。
3.1 多属性决策指标
决策指标权重的确定
•“Weight”,出自数理统计学。 在权威的韦氏大词典中解释为 “在所考虑的群体或系列中赋予 某一项目的相对值”,“在一频 率分布中某一项目的频率”, “表示某一项目相对重要性所赋 予的一个数”。
•这里的权重是指每项指标对总目 标实现的贡献程度。
指标 最大速度
机型
(f1)
A1
2.0
A2
2.5
A3
1.8
A4
2.2
最大范围 (f2) 1500 2700 2000 1800
最大负载 (f3) 20000 18000 21000 20000
费用 (f4) 5.5 6.5 4.5 5.0
可靠性 (f5) 一般 低 高 一般
灵敏度 (f6) 很高 一般 高 一般
分别为指标是满意值和不容许值,c,d为已知正
常数,通常c为60,d为40。
以上介绍的无量纲化方法均采用线性变换法,线性变 换法保留了原有数据的信息上。此外,还有很多非线 性的方法,如指数(幂函数、对数等)功效系数法。
3.1 多属性决策指标
决策指标的标准化——定性指标量化处理方法
定性指标作量化处理,常用方法是将指标依问题划分为若干 级别,分别赋以适当分值。如下表:
m11 im 1(xijxj)。2
《多属性决策》PPT课件
a
4
1) 最小二乘法
a
5
1) 最小二乘法
a
6
2) 本征向量法
a
7
一致性检验
a
8
3) 层次分析法(AHP)
a
9
第四步 方案排序
a
10
Saaty求最大本征值的近似算法
a
11
例1:买车(AHP法确定权)
备选车 x1 x2 x3 x4
价格 (万元) y1
40
油耗 (升/百公里) y2
25
舒适度 y3
价格 油耗 舒适度
价格
12
9 w1*31292.62
油耗 1/2 1 舒适度 1/9 1/7
7
w2*3
117 2
1.52
1
w3*3
1110.25 97
规范化: w1*+ w2*+ w3*=4.39 w1=w1* /4.39=2.62/4.39=0.6 w2=w2* /4.39=1.52/4.39=0.35 w3=aw3* /4.39=0.25/4.39=0.05 15
舒适度
9 7 1
W1=0.6 W2=0.35 W3=0.05
S1=1+1/2+1/9 S2=2+1+1/7 S3=9+7+1
=1.61
=3.14
=17
λmax =0.61.61+0.35 3.14+0.05 17= 2.9150 < 3.116
a
17
步骤4:方案排序
备选车
x1 x2 x3 x4
价格 (万元) y1
9 多属性决策
9.7 确定权的常用方法(AHP法) 9.8 权的灵敏度分析 9.9 TOPSIS法 9.10 基于估计相对位置的方案排队法 9.11 ELECTRE法 9.12 PROMETHEE法 9.13 关于多属性决策方法的若干问题讨论
《多属性效用理论》课件
03
多பைடு நூலகம்性效用理论的发展历 程
效用理论的起源和发展
效用理论的起源可以追溯到18世纪, 当时经济学家开始研究消费者行为, 提出了效用概念来描述消费者对物品 的偏好和需求。
随着经济学的发展,效用理论不断得 到完善和改进,逐渐形成了系统的理 论体系,成为经济学中研究消费者行 为的重要工具。
多属性效用理论的提出和演变
研究范围和方法
研究范围
本研究将重点探讨多属性效用理论在消费者购买决策中的应用,不涉及其他相关领域。
研究方法
采用文献综述和实证研究相结合的方法,对多属性效用理论进行深入探讨。通过对相关 文献的梳理和分析,总结多属性效用理论的研究现状和发展趋势。同时,通过实证研究 方法,对多属性效用理论在消费者行为中的应用进行实证检验,以验证该理论的适用性
出购买决策。
随着市场竞争的加剧和消费者 需求的多样化,多属性效用理 论在解释消费者行为方面具有
越来越重要的地位。
研究目的和意义
研究目的
深入探讨多属性效用理论在消费者行 为中的应用,揭示消费者如何在多个 属性之间权衡以做出购买决策。
研究意义
为市场营销和消费者行为研究提供理 论支持,帮助企业更好地理解消费者 需求,制定有效的营销策略。
研究结论
验证了多属性效用理论在消费者决策中的适用性
多属性效用理论为消费者在多个属性之间进行权衡提供了框架,实证研究结果表明该理 论在解释消费者决策方面具有有效性。
揭示了不同属性对消费者决策的影响程度
研究结果表明,价格、品牌、功能等属性在消费者决策中具有不同程度的重要性,消费 者会根据个人偏好和需求对这些属性进行权衡。
详细描述
在投资决策中,投资者通常需要考虑多个属性,如投资 回报率、风险、项目可行性等。多属性效用理论通过综 合评估这些属性的权重和价值,为投资者提供一个全面 的投资方案评估,帮助投资者权衡利弊,从而做出更优 的投资决策。
多属性决策分析课件
社会经济系统常用的评价指标
其他指标
特定决策系统的 特有指标,如净 现值
社会经济系统常用的评价指标
交通、供水、供
基础设施指标 电等
政策性指标
国家和地方的政 策、法令、计划 等
矿产资源、水源、
解:第一步,划分各类指标
正向指标: f1、 f2、 f3;负向指标: f4; 定性指标 : f5、 f6。
第二步,将定性指标化为定量指标,得到如下 决策矩阵:
2.0 1500 20000 5.5 5 9
X
(xij)46
2.5 12..82
2700 2000 1800
18000 21000 20000
P
(pi)j 46
0.2941
0.2118 0.2588
0.3375 0.25 0.225
0.2279 0.2659 0.2532
0.2030 0.2932 0.2639
0.15 0.35 0.25
0.1923 00..12962932
【例3】确定例1中6个指标的权重
解:计算第j个指标的熵值(取k=0.5)
0.6591 0.4882 0.4394
0.4550 0.5308 0.5056
0.5990 0.4147 0.4608
0.2887 0.6736 0.4811
0.3727
0.5217 0.3727
【例1】解: 第三步,进行标准化处理
2. 线性比例变换法
3. 极差变换法
0.2857 0 0.6667 0.5 0.5 1
3. 熵值法(属于客观赋值法) 利用指标熵值确定权重,熵越大,权重越小。
多属性决策分析课件
多属性决策分析课件1. 引言•什么是多属性决策分析•多属性决策分析的重要性•本课件的目标和内容概述2. 多属性决策分析概述•多属性决策分析的基本概念•多属性决策分析的步骤–问题定义–属性选择–数据收集–建立决策模型–模型求解–结果评价3. 问题定义•如何明确定义多属性决策问题•需要考虑的因素•如何设定决策目标4. 属性选择•如何选择适当的属性•属性选取的原则和方法–直观法–经验法–价值函数法–层次分析法5. 数据收集•如何进行数据收集•数据收集的方法和工具•数据的质量评估和处理6. 建立决策模型•多属性决策模型的建立方法•建立模型时需要考虑的问题•常见的决策模型–加权评分模型–支持向量机模型–神经网络模型7. 模型求解•如何求解多属性决策模型•求解方法和算法•模型求解的注意事项8. 结果评价•如何评价多属性决策模型的结果•结果评价指标和方法•如何进行灵敏度分析和稳定性分析9. 实例分析•通过一个具体的实例来演示多属性决策分析的过程•实例涉及的问题定义、属性选择、数据收集、模型建立、模型求解和结果评价等步骤10. 总结和展望•对多属性决策分析的重要性进行总结•对本课件的内容进行回顾•展望多属性决策分析的发展前景以上是关于多属性决策分析的课件内容概述,涵盖了多属性决策分析的基本概念、步骤、方法和实例分析等内容。
希望本课件能够帮助学习者理解多属性决策分析的原理和应用,并能够在实际问题中灵活运用多属性决策分析方法解决问题。
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多属性综合评价
一、多属性综合评价的概念
在我们的日常生活中经常遇到这样的判断问题:同类食品中哪个品牌的好? 同类饮料中哪个品牌的好?哪个高等院校的声望好?在经济管理中也经常遇到 这样的判断问题:哪个员工的工作业绩好?哪个企业的绩效好?(在有限个可 行方案中)那个方案最佳?在宏观经济管理中也经常遇到这样的判断问题:哪 个地区发展(或建设)的好?等等。
(4)可测取(或可观测)性:设计的指标具有可测性,能够通过一定的途径得到
真实可靠的数据,保证评价工作的可操作性。
(5)(尽可能地)相互独立性:各个评价指标之间应该相互独立,尽量避免交叉。
相 互交 叉的 评价 指标 使评 价结 果包 含了 重复 评价 的部分,会导致评 价结果具有偏差。
不失一般性,设有 m 项评价指标并依次记为
x1
,
x2
,…, xm ( m 多属性综合评价
1
)。
3.权重系数 相对于某项评价目的来说,评价指标之间的相对重要性是不同的。评价指标之间的
这种相对重要性的大小,可用权重系数来刻划。若wj 是评价指标xj 的权重系数,一般
应有
m
wj 0(j 1,2,,m), wj 1 j1
很显然,当被评价对象及评价指标(值)都给定时,综合评价(或对各被评价对象 进行排序)的结果就依赖于权重系数了。即权重系数确定的合理与否,关系到综合评价 结果的可信程度,因此,对权重系数的确定应特别谨慎。
(2)科学性:指标体系的设计必须建立在科学的基础上,评价指标的选择要围绕创
新的本质,指标的定义、内涵要明确,计算方法要简便,同时结合必
要的专项调查和考证、定性、定量相结合,力求全面、客观地反映和
同类评价对象间有完全一致的定义和内涵,数据的统
计口径和来源同出一处,以保证同一指标在被评价对象间的可比性。
判断同类食品(或饮料)中哪个品牌的食品(或饮料)是否好,不是光凭 口感来判断,而是要综合比较同类食品(或饮料)中若干个品牌食品(或饮料) 的口感、营养成分、价格等方面的差别;要判断那个高校的声望好,就得从若 干个高校的在校学生规模、教学质量、科研成果、校址的地理位置等方面进行 综合比较;要判断哪个企业的绩效好,就得从企业的财务管理、营销管理、人 力资源管理与开发等多方面进行综合比较。要判断哪个国家或地区发展的好坏, 就得从经济、文化、社会、环境、生态、通讯、国防等多方面入手,建立一套 评价指标体系,采用一定的数学方法,才能得到正确的、综合的判断。
多属性综合评价
一般来说,构成综合评价问题的要素有: 1.被评价对象
同一类被评价对象的个数要大于 1。如果世界上就只有一个男子,那 美男子、丑男子都是他自己,因此就没有判断和评价的必要了。假定(均 为同一类的)被评价对象或系统分别记为 s1 , s2 ,…, sn ( n 1)。
2.评价指标
各系统的运行(或发展)状况可用一个向量表示,其中每一个分量都从某一 个侧面反映系统的现状,故称为系统的状态向量,它构成了评价系统运行状况 的指标体系。
每个评价指标都是从不同的侧面刻划系统所具有某种特征大小的度量。评价 指标体系的建立,要视具体评价问题而定,这是毫无疑问的。
多属性综合评价
一般来说,在建立评价指标体系时,应遵守的原则是:
(1)系统性:评价指标体系是一个系统,作为一个系统,其评价指标也应有系统性。
设计的指标体系中各个指标之间应具有很强的逻辑关系,而不是各种指 标的堆积。
这 n 个系统进行排序或分类。
多属性综合评价
5.评价者 评价者可以是某个人或某团体。评价目的的给定、评价指标的建立、评价
模型的选择、权重系数的确定都与评价者有关。因此,评价者在评价过程中 的作用是不可轻视的。
综上所述,综合评价的一般步骤是: 明确评价目的 确定被评价对象 建立评价指标体系(包括收集评价指标的原始值、评价指标的若干预处理等) 确立与各评价指标相对应的权重系数 选择或构造综合评价模型 计算各系统的综合评价值并进行排序或分类
造综合评价函数
y f (w, x)
(*)
式中 w (w1 , w2 ,, wm )T 为指标权重向量, x (x1, x2 ,, xm )T 为系统的状态向量。
由(*)式可求出各系统的综合评价值 yi f (w, xi ) , xi (xi1 , xi2 ,, xim )T 为第
i 个系统的状态向量( i 1,2,, n ),并根据 yi 值的大小(或由小到大或由大到小)将
多属性综合评价
4.综合评价模型
所谓多属性综合评价,就是指通过一定的数学模型(或算法)将多个评价指标值“合
成”为一个整体的综合评价值。可用于“合成”的数学方法较多。问题在于如何根据评 价目的(或准则)及被评价系统的特点来选择较为合适的合成方法。也就是说,在获得
n 个系统的评价指标值{xij }( i 1,2,, n ; j 1,2,, m )的基础上,如何选用或构
给出上述答案的过程,就是一个综合评价的过程,也是一个有限方案的决 策过程。可见,综合评价的问题具有普遍性。
多属性综合评价
综合评价是指对被评价对象所进行的客观、公正、合理的全面评价。 如果把被评价对象视为系统的话,上述问题可抽象地表述为:在若干个 (同类)系统中,如何确认哪个系统的运行(或发展)状况好,哪个系统的运 行(或发展)状况差,这是一类常见的所谓综合判断问题,即多属性(或多指 标)综合评价问题(The comprehensive evaluation problem)。 对于有限个方案的决策问题来说,综合评价是决策的前提,而正确的决策 源于科学的综合评价。 甚至可以这样说,没有(对各可行方案的)科学的综合评价,就没有正确 的决策。 因此,多属性综合评价的理论、方法在管理科学与工程领域中占有重要的 地位,已成为经济管理、工业工程及决策等领域不可缺少的重要内容,且有着 重大的适用价值和广泛的应用前景。 由此可见,综合评价的问题具有重要性(特别是针对那些诸如候选人排队、 重大项目方案的选优等问题,更是如此)。
多属性综合评价
至此,足以初步认识到:综合评价的问题,绝不是一个随意的、简 单的问题,而是一个主客观信息综合集成的复杂过程,此即综合评价 的复杂性。