1 数学建模综合评价模型
合集下载
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
- 定性指标
1、评价指标类型的一致化
1.1 将极小型化为极大型
倒数法:
1 xj xj
'
平移变换法
xj M j xj
'
其中
M j max xij
1i n
1.2 将居中型化为极大型 对于居中型指标 x j
x j 取中间值 M j mj 2 M j mj 2( x j m j ) ,mj xj 2 M j mj ' xj 2( M j x j ) M j m j , xj M j 2 M j mj 其中M j=max( xij ), m j min( xij ) 为最好,要将其化为极大型指标,令
2. 评价指标的无量纲化
, xm ,在此不妨假设已进行了 类型 的一致化处理, 并都n 有 组样本观 测值 xij (i 1, 2, , n; j 1, 2, , m ) ,则将其作无量纲化处理。
(1)标准差方法: 令 xij xij x j sj
(i 1, 2, , n; j 1, 2, , m) ,
+ + 如何将其量化?若A ,B ,C ,D 等又如
何合理量化? 根据实际问题,构造模糊隶属函数的量化 方法是一种可行有效的方法。
假设有多个评价人对某项因素评价为A,B,C, D,E共5个等级: {v1 ,v2 ,v3 ,v4,v5}。 譬如:评价人对某事件“满意度”的评价可分为 {非常满意,很满意,满意,不太满意,很不满意} 将其5个等级依次对应为5,4,3,2,1。 这里为连续量化,取偏大型柯西分布和对数函 数作为隶属函数:
1.4 定性指标的量化处理方法
在实际中,很多问题都涉及到定性,或模糊指 标的定量处理问题。 诸如 : 教学质量、科研水平、工作政绩、人员素 质、各种满意度、信誉、态度、意识、观念、能 力等因素有关的政治、社会、人文等领域的问题 。
如何对有关问题给出定量分析呢?
在常用的评价标准中, 评价一般分为五个 等级,如A,B,C,D,E。
假设m 个评价指标 x1 , x2 ,
1 1 n 1 n 2 2 其中 x j xij , s j [ ( xij x j ) ] ( j 1, 2, , m) 。 n i 1 n i 1 (i 1, 2, , n; j 1, 2, , m ) 的均值和均方差分别为 0 显然指标 xij [0,1] x xij 的标准观测值。 ij 和 1,即 是无量纲的指标,称之为
, m) ,
[0,1] , m) 。则xij
c ( 3)功效系数法: 令 xij
xij mj M j mj
d (i 1,2, , n; j 1,2, , m) ,
d 表示“旋转量” c 表示“平移量” 其中 c , d 均为确定的常数。 , ,即
[c, c d ] 。 表示“放大”或“缩小”倍数,则xij [60,100] 。 譬如若取 c 60, d 40 ,则xij
i
将这n 个系统进行排序或分类,即得到综合评价结果。
2、 构成综合评价问题的五个要素
(5)评价者 评价者是直接参与评价的人,可以是某一个人, 也可以是一个团体。对于评价目的选择、评价指标体 系确定、评价模型的建立和权重系数的确定都与评价 者有关。
3、综合评价的一般步骤
1.确定综合评价的目的 (分类?排序?实现程
1、综合评价的目的
综合评价一般表现为以下几类问题: a 分类——对所研究对象的全部个体进行分类, 但不同于复合分组(重叠分组); b 比较、排序(直接对全部评价单位排序,或 在分类基础上对各小类按优劣排序); c 考察某一综合目标的整体实现程度(对某一 事物作出整体评价)。如小康目标的实现程度、 现代化的实现程度。当然必须有参考系。
[1 a ( x b ) 2 ] 1 ,1 x 3 f ( x) 3 x5 a ln x b , 其中 a , b , a, b 为待定常数.
当“很满意”时,则隶属度为1,即 f (5) 1 ; 当“较满意”时,则隶属度为 0.8 ,即 f (3) 0.8 ; 当“很不满意”时,则隶属度为 0.01,即 f (1) 0.01 .
2、 构成综合评价问题的五个要素
(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。
1
,1 x 3 3 x 5
1 1.1086( x 0.8942) 2 f ( x) 0.3915 ln x 0.3699 ,
1
,1 x 3 3 x 5
根据这个规律, 对于任何一个评价值, 都可给出一个合适的 量化值。 据实际情况可构 造其他的隶属函数。
, wm )T ,且
选择合适的数学方法构造综合评价函数(即综合评价模型) y f ( w, x ) , 由此计算综合评价指标函数值 yi f (w, x (i ) )(i 1, 2, 按 yi (i 1, 2,
, n) ,并
, n) 取值的大小对 n 个系统进行排序或分类。
问题:如何来构造合适的综合评价模型?
•1.3 将区间型化为极大型
对某个区间型数据指标 x ,则
ax 1 c , x a x 1, a xb 1 x b , x b c
其中 [a, b] 为 x 的最佳稳定区间,c max{a m, M b} , M 和 m 分别为 x 可能取值的最大值和最小值。
2、 构成综合评价问题的五个要素
构成综合评价问题的五个要素分别为:被评价对 象、评价指标、权重系数、综合评价模型和评价者。
(1)被评价对象 被评价对象就是综合评价问题中所研究的对象,或称为 系统。通常情况下,在一个问题中被评价对象是属于同一类 n 的,且个数要大于 1,不妨假设一个综合评价问题中有 个 被评价对象(或系统) ,分别记为S1, S2 , , Sn (n 1) 。
n 不妨假设 m 个被评价对象的
个评价指标向量为
, xm )T ,指标权重向量为 w ( w1 , w2 , 由此构造综合评价函数为 y f ( w , x ) 。
w j 0( j 1, 2, , m)
x ( x1 , x2 ,
, wm )T ,
w
j 1
m
j
1
n 如果已知各评价指标的
度?) 2.建立评价指标体系 3. 对指标数据做预处理
(1)使所有的指标都从同一角度说明总体,这就提 出了如何使指标一致化的问题; (2)所有的指标可以相加,这就提出了如何消除指 标之间不同计量单位(不同度量)对指标数值大小 的影响和不能加总(综合)的问题,即对指标进行 无量纲化处理——计算单项评价值。
4.确定各个评价指标的权重 5.求综合评价值——将单项评价值综合而成。
二、评价指标的规范化处理
1. 评价指标类型的一致化
一般说来,在评价指标 x1 , x2 ,
, xm (m 1) 中可能包
含有 “极大型”指标、 “极小型”指标、 “中间型”指标和 “区间型”指标。
极大型指标:总是期望指标的取值越大越好; 极小型指标:总是期望指标的取值越小越好; 中间型指标:总是期望指标的取值既不要太大,也不要 太小为好,即取适当的中间值为最好; 区间型指标:总是期望指标的取值最好是落在某一个确 定的区间内为最好。
二、评价指标的规范化处理
2. 评价指标的无量纲化
在实际中的评价指标 x1 , x2 ,
, xm (m 1) 之间,源自文库往都存
在着各自不同的单位和数量级,使得这些指标之间存在着不可 公度性,这就为综合评价带来了困难,尤其是为综合评价指标 建立和依据这个指标的大小排序产生不合理性。
如果不对这些指标作相应的无量纲处理,则在综合评价 过程中就会出“大数吃小数”的错误结果,从而导致最后得 到错误的评价结论。 无量纲化处理又称为指标数据的标准化,或规范化处理。 常用方法:标准差方法、极值差方法和功效系数方法等。
[1 a ( x b ) 2 ] 1 ,1 x 3 f ( x) 3 x5 a ln x b , 其中 a , b , a, b 为待定常数.
计算得 a 1.1086, b 0.8942, a 0.3915, b 0.3699 。
1 1.1086( x 0.8942) 2 则 f ( x) 0.3915 ln x 0.3699 ,
三、综合评价模型的建立方法
为了全面地综合分析评价被评价对象的运行(或发展)状 况,如果已知 n 个状态向量(即 n 组观测值) x (i ) ( xi1 , xi 2 , , xim )T (i 1, 2, , n) ,则根据 m 个评价指标的 实际影响作用,确定相应的权重向量 w (w1 , w2 ,
综合评价方法及其应用
一、什么是综合评价问题
历年竞赛题
(1)CUMCM1993-B:足球队排名问题; (2)CUMCM2001-B:公交车调度问题; (3)CUMCM2002-B:彩票中的数学问题; (4)CUMCM2004-D:公务员招聘问题; (5)CUMCM2005-A:长江水质的评价和预测问题; (6)CUMCM2005-C:雨量预报方法评价问题; (7)CUMCM2006-B:艾滋病疗法评价与预测问题; (8)CUMCM2007-C:手机“套餐”优惠几何问题; (9)CUMCM2008-B:高教学费标准探讨问题; (10)CUMCM2008-D:NBA赛程的分析与评价问题; (11)CUMCM2009-D:会议筹备问题。
评价指标体系应遵守的原则:系统性、科学性、可比性、 m 可测性(即可观测性)和独立性。这里不妨设系统有 个评 价指标(或属性) ,分别记为 x1 , x2 , , xm ( m 1) ,即评价指 标向量为 x ( x1 , x2 ,
, xm ) T 。
2、 构成综合评价问题的五个要素
(3)权重系数 每一综合评价的问题都有相应的评价目的,针对某 种评价目的,各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以用权重系数 wj 来表示评价指标 x j ( j 1, 2, , m) 的 来刻画。如果用 权重系数,则应有 w j 0( j 1, 2,
, m) ,且 wj 1 。
j 1
m
注意到:当各被评价对象和评价指标值都确定以后, 问题的综合评价结果就完全依赖于权重系数的取值了, 即权重系数确定的合理与否,直接关系到综合评价结果 的可信度,甚至影响到最后决策的正确性。
(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。
2. 评价指标的无量纲化
(2)极值差方法: 令 xij xij m j M j mj xij }, m j min{ xij }( j 1, 2, 其中 M j max{ 1 i n 1 i n
是无量纲的指标观测值。
(i 1, 2,
, n; j 1, 2,
个 观 测 值 为 {xij }(i 1,2, , n;
j 1,2, , m) ,则可以计算出各系统的综合评价值yi f ( w , x ( i ) ) , x (i ) ( xi1 , xi 2 , , xim )T (i 1,2, , n) 。根据 y (i 1,2, , n) 值的大小
1、评价指标类型的一致化
1.1 将极小型化为极大型
倒数法:
1 xj xj
'
平移变换法
xj M j xj
'
其中
M j max xij
1i n
1.2 将居中型化为极大型 对于居中型指标 x j
x j 取中间值 M j mj 2 M j mj 2( x j m j ) ,mj xj 2 M j mj ' xj 2( M j x j ) M j m j , xj M j 2 M j mj 其中M j=max( xij ), m j min( xij ) 为最好,要将其化为极大型指标,令
2. 评价指标的无量纲化
, xm ,在此不妨假设已进行了 类型 的一致化处理, 并都n 有 组样本观 测值 xij (i 1, 2, , n; j 1, 2, , m ) ,则将其作无量纲化处理。
(1)标准差方法: 令 xij xij x j sj
(i 1, 2, , n; j 1, 2, , m) ,
+ + 如何将其量化?若A ,B ,C ,D 等又如
何合理量化? 根据实际问题,构造模糊隶属函数的量化 方法是一种可行有效的方法。
假设有多个评价人对某项因素评价为A,B,C, D,E共5个等级: {v1 ,v2 ,v3 ,v4,v5}。 譬如:评价人对某事件“满意度”的评价可分为 {非常满意,很满意,满意,不太满意,很不满意} 将其5个等级依次对应为5,4,3,2,1。 这里为连续量化,取偏大型柯西分布和对数函 数作为隶属函数:
1.4 定性指标的量化处理方法
在实际中,很多问题都涉及到定性,或模糊指 标的定量处理问题。 诸如 : 教学质量、科研水平、工作政绩、人员素 质、各种满意度、信誉、态度、意识、观念、能 力等因素有关的政治、社会、人文等领域的问题 。
如何对有关问题给出定量分析呢?
在常用的评价标准中, 评价一般分为五个 等级,如A,B,C,D,E。
假设m 个评价指标 x1 , x2 ,
1 1 n 1 n 2 2 其中 x j xij , s j [ ( xij x j ) ] ( j 1, 2, , m) 。 n i 1 n i 1 (i 1, 2, , n; j 1, 2, , m ) 的均值和均方差分别为 0 显然指标 xij [0,1] x xij 的标准观测值。 ij 和 1,即 是无量纲的指标,称之为
, m) ,
[0,1] , m) 。则xij
c ( 3)功效系数法: 令 xij
xij mj M j mj
d (i 1,2, , n; j 1,2, , m) ,
d 表示“旋转量” c 表示“平移量” 其中 c , d 均为确定的常数。 , ,即
[c, c d ] 。 表示“放大”或“缩小”倍数,则xij [60,100] 。 譬如若取 c 60, d 40 ,则xij
i
将这n 个系统进行排序或分类,即得到综合评价结果。
2、 构成综合评价问题的五个要素
(5)评价者 评价者是直接参与评价的人,可以是某一个人, 也可以是一个团体。对于评价目的选择、评价指标体 系确定、评价模型的建立和权重系数的确定都与评价 者有关。
3、综合评价的一般步骤
1.确定综合评价的目的 (分类?排序?实现程
1、综合评价的目的
综合评价一般表现为以下几类问题: a 分类——对所研究对象的全部个体进行分类, 但不同于复合分组(重叠分组); b 比较、排序(直接对全部评价单位排序,或 在分类基础上对各小类按优劣排序); c 考察某一综合目标的整体实现程度(对某一 事物作出整体评价)。如小康目标的实现程度、 现代化的实现程度。当然必须有参考系。
[1 a ( x b ) 2 ] 1 ,1 x 3 f ( x) 3 x5 a ln x b , 其中 a , b , a, b 为待定常数.
当“很满意”时,则隶属度为1,即 f (5) 1 ; 当“较满意”时,则隶属度为 0.8 ,即 f (3) 0.8 ; 当“很不满意”时,则隶属度为 0.01,即 f (1) 0.01 .
2、 构成综合评价问题的五个要素
(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。
1
,1 x 3 3 x 5
1 1.1086( x 0.8942) 2 f ( x) 0.3915 ln x 0.3699 ,
1
,1 x 3 3 x 5
根据这个规律, 对于任何一个评价值, 都可给出一个合适的 量化值。 据实际情况可构 造其他的隶属函数。
, wm )T ,且
选择合适的数学方法构造综合评价函数(即综合评价模型) y f ( w, x ) , 由此计算综合评价指标函数值 yi f (w, x (i ) )(i 1, 2, 按 yi (i 1, 2,
, n) ,并
, n) 取值的大小对 n 个系统进行排序或分类。
问题:如何来构造合适的综合评价模型?
•1.3 将区间型化为极大型
对某个区间型数据指标 x ,则
ax 1 c , x a x 1, a xb 1 x b , x b c
其中 [a, b] 为 x 的最佳稳定区间,c max{a m, M b} , M 和 m 分别为 x 可能取值的最大值和最小值。
2、 构成综合评价问题的五个要素
构成综合评价问题的五个要素分别为:被评价对 象、评价指标、权重系数、综合评价模型和评价者。
(1)被评价对象 被评价对象就是综合评价问题中所研究的对象,或称为 系统。通常情况下,在一个问题中被评价对象是属于同一类 n 的,且个数要大于 1,不妨假设一个综合评价问题中有 个 被评价对象(或系统) ,分别记为S1, S2 , , Sn (n 1) 。
n 不妨假设 m 个被评价对象的
个评价指标向量为
, xm )T ,指标权重向量为 w ( w1 , w2 , 由此构造综合评价函数为 y f ( w , x ) 。
w j 0( j 1, 2, , m)
x ( x1 , x2 ,
, wm )T ,
w
j 1
m
j
1
n 如果已知各评价指标的
度?) 2.建立评价指标体系 3. 对指标数据做预处理
(1)使所有的指标都从同一角度说明总体,这就提 出了如何使指标一致化的问题; (2)所有的指标可以相加,这就提出了如何消除指 标之间不同计量单位(不同度量)对指标数值大小 的影响和不能加总(综合)的问题,即对指标进行 无量纲化处理——计算单项评价值。
4.确定各个评价指标的权重 5.求综合评价值——将单项评价值综合而成。
二、评价指标的规范化处理
1. 评价指标类型的一致化
一般说来,在评价指标 x1 , x2 ,
, xm (m 1) 中可能包
含有 “极大型”指标、 “极小型”指标、 “中间型”指标和 “区间型”指标。
极大型指标:总是期望指标的取值越大越好; 极小型指标:总是期望指标的取值越小越好; 中间型指标:总是期望指标的取值既不要太大,也不要 太小为好,即取适当的中间值为最好; 区间型指标:总是期望指标的取值最好是落在某一个确 定的区间内为最好。
二、评价指标的规范化处理
2. 评价指标的无量纲化
在实际中的评价指标 x1 , x2 ,
, xm (m 1) 之间,源自文库往都存
在着各自不同的单位和数量级,使得这些指标之间存在着不可 公度性,这就为综合评价带来了困难,尤其是为综合评价指标 建立和依据这个指标的大小排序产生不合理性。
如果不对这些指标作相应的无量纲处理,则在综合评价 过程中就会出“大数吃小数”的错误结果,从而导致最后得 到错误的评价结论。 无量纲化处理又称为指标数据的标准化,或规范化处理。 常用方法:标准差方法、极值差方法和功效系数方法等。
[1 a ( x b ) 2 ] 1 ,1 x 3 f ( x) 3 x5 a ln x b , 其中 a , b , a, b 为待定常数.
计算得 a 1.1086, b 0.8942, a 0.3915, b 0.3699 。
1 1.1086( x 0.8942) 2 则 f ( x) 0.3915 ln x 0.3699 ,
三、综合评价模型的建立方法
为了全面地综合分析评价被评价对象的运行(或发展)状 况,如果已知 n 个状态向量(即 n 组观测值) x (i ) ( xi1 , xi 2 , , xim )T (i 1, 2, , n) ,则根据 m 个评价指标的 实际影响作用,确定相应的权重向量 w (w1 , w2 ,
综合评价方法及其应用
一、什么是综合评价问题
历年竞赛题
(1)CUMCM1993-B:足球队排名问题; (2)CUMCM2001-B:公交车调度问题; (3)CUMCM2002-B:彩票中的数学问题; (4)CUMCM2004-D:公务员招聘问题; (5)CUMCM2005-A:长江水质的评价和预测问题; (6)CUMCM2005-C:雨量预报方法评价问题; (7)CUMCM2006-B:艾滋病疗法评价与预测问题; (8)CUMCM2007-C:手机“套餐”优惠几何问题; (9)CUMCM2008-B:高教学费标准探讨问题; (10)CUMCM2008-D:NBA赛程的分析与评价问题; (11)CUMCM2009-D:会议筹备问题。
评价指标体系应遵守的原则:系统性、科学性、可比性、 m 可测性(即可观测性)和独立性。这里不妨设系统有 个评 价指标(或属性) ,分别记为 x1 , x2 , , xm ( m 1) ,即评价指 标向量为 x ( x1 , x2 ,
, xm ) T 。
2、 构成综合评价问题的五个要素
(3)权重系数 每一综合评价的问题都有相应的评价目的,针对某 种评价目的,各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以用权重系数 wj 来表示评价指标 x j ( j 1, 2, , m) 的 来刻画。如果用 权重系数,则应有 w j 0( j 1, 2,
, m) ,且 wj 1 。
j 1
m
注意到:当各被评价对象和评价指标值都确定以后, 问题的综合评价结果就完全依赖于权重系数的取值了, 即权重系数确定的合理与否,直接关系到综合评价结果 的可信度,甚至影响到最后决策的正确性。
(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。
2. 评价指标的无量纲化
(2)极值差方法: 令 xij xij m j M j mj xij }, m j min{ xij }( j 1, 2, 其中 M j max{ 1 i n 1 i n
是无量纲的指标观测值。
(i 1, 2,
, n; j 1, 2,
个 观 测 值 为 {xij }(i 1,2, , n;
j 1,2, , m) ,则可以计算出各系统的综合评价值yi f ( w , x ( i ) ) , x (i ) ( xi1 , xi 2 , , xim )T (i 1,2, , n) 。根据 y (i 1,2, , n) 值的大小