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模糊数学与层次分析法在绩效评估中的综合应用

模糊数学与层次分析法在绩效评估中的综合应用
模糊数学与层次分析法在绩效评估中的综合应用

层次分析法实例与步骤

层次分析法实例与步骤 结合一个具体例子,说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例分析】市政工程项目建设决策:层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策,可选择的方案是修建通往旅游区的高速路(简称建高速路)或修建城区地铁(简称建地铁)。除了考虑经济效益外,还要考虑社会效益、环境效益等因素,即是多准则决策问题,考虑运用层次分析法解决。 1. 建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题,首先明确要分析决策的问题,并把它条理化、层次化,理出递阶层次结构。 AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成: *目标层(最高层):指问题的预定目标; *准则层(中间层):指影响目标实现的准则; *措施层(最低层):指促使目标实现的措施; 通过对复杂问题的分析,首先明确决策的目标,将该目标作为目标层(最高层)的元素,这个目标要求是唯一的,即目标层只有一个元素。 然后找出影响目标实现的准则,作为目标层下的准则层因素,在复杂问题中,影响目标实现的准则可能有很多,这时要详细分析各准则因素间的相互关系,即有些是主要的准则,有些是隶属于主要准则的次准则,然后根据这些关系将准则元素分成不同的层次和组,不同层次元素间一般存在隶属关系,即上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用,同一层元素形成若干组,同组元素性质相近,一般隶属于同一个上一层元素(受上一层元素支配),不同组元素性质不同,一般隶属于不同的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中,有时组的关系不明显,即上一层的若干元素同时对下一层的若干元素起支配作用,形成相互交叉的层次关系,但无论怎样,上下层的隶属关系应该是明显的。 最后分析为了解决决策问题(实现决策目标)、在上述准则下,有哪些最终解决方案(措施),并将它们作为措施层因素,放在递阶层次结构的最下面(最低层)。 明确各个层次的因素及其位置,并将它们之间的关系用连线连接起来,就构成了递阶层次结构。 【案例分析】市政工程项目进行决策:建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中,市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目,使综合效益最高,即决策目标是“合理建设市政工程,使综合效益最高”。 为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考,决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素(准则),从相互关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则,接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述,本问题有两个解决方案,即建高速路或建地铁,这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显,这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置,并将它们之间的关系用连线连接起来。同时,为了方便后面的定量表示,一般从上到下用A、B、C、D。。。代表不同层次,同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。

模糊方法

模糊数学方法 在自然科学或社会科学研究中,存在着许多定义不很严格或者说具有模糊性的概念。这里所谓的模糊性,主要是指客观事物的差异在中间过渡中的不分明性,如某一生态条件对某种害虫、某种作物的存活或适应性可以评价为“有利、比较有利、不那么有利、不利”;灾害性霜冻气候对农业产量的影响程度为“较重、严重、很严重”,等等。这些通常是本来就属于模糊的概念,为处理分析这些“模糊”概念的数据,便产生了模糊集合论。 根据集合论的要求,一个对象对应于一个集合,要么属于,要么不属于,二者必居其一,且仅居其一。这样的集合论本身并无法处理具体的模糊概念。为处理这些模糊概念而进行的种种努力,催生了模糊数学。模糊数学的理论基础是模糊集。模糊集的理论是1965年美国自动控制专家查德(L. A. Zadeh)教授首先提出来的,近10多年来发展很快。 模糊集合论的提出虽然较晚,但目前在各个领域的应用十分广泛。实践证明,模糊数学在农业中主要用于病虫测报、种植区划、品种选育等方面,在图像识别、天气预报、地质地震、交通运输、医疗诊断、信息控制、人工智能等诸多领域的应用也已初见成效。从该学科的发展趋势来看,它具有极其强大的生命力和渗透力。 在侧重于应用的模糊数学分析中,经常应用到聚类分析、模式识别和综合评判等方法。在DPS系统中,我们将模糊数学的分析方法与一般常规统计方法区别开来,列专章介绍其分析原理及系统设计的有关功能模块程序的操作要领,供用户参考和使用。 第1节模糊聚类分析 1. 模糊集的概念 对于一个普通的集合A,空间中任一元素x,要么x∈A,要么x?A,二者必居其一。这一特征可用一个函数表示为: A x x A x A ()= ∈ ?? ? ? 1 A(x)即为集合A的特征函数。将特征函数推广到模糊集,在普通集合中只取0、1两值推广到模糊集中为[0, 1]区间。 定义1 设X为全域,若A为X上取值[0, 1]的一个函数,则称A为模糊集。 如给5个同学的性格稳重程度打分,按百分制给分,再除以100,这样给定了一个从域X={x1 , x2 , x3 , x4, x5}到[0, 1]闭区间的映射。 x1:85分,即A(x1)=0.85 x2:75分,A(x2)=0.75 x3:98分,A(x3)=0.98 x4:30分,A(x4)=0.30 x5:60分,A(x5)=0.60 这样确定出一个模糊子集A=(0.85, 0.75, 0.98, 0.30, 0.60)。 定义2 若A为X上的任一模糊集,对任意0 ≤λ≤ 1,记Aλ={x|x∈X, A(x)≥λ},称Aλ为A的λ截集。 Aλ是普通集合而不是模糊集。由于模糊集的边界是模糊的, 如果要把模糊概念转化为数学语言,需要选取不同的置信水平λ (0 ≤λ≤ 1) 来确定其隶属关系。λ截集就是将模糊集转化为普通集的方法。模糊集A是一个具有游移边界的集合,它随λ值的变小而增大,即当λ1 <λ2时,有Aλ1∩Aλ2。

层次分析报告法在数学建模中的应用

层次分析法在数学建模中的应用 摘要:人们在生活中处理一些决策问题的时候,要考虑的因素有多有少,有大有小,但是 一个共同的特点是它们通常都涉及到经济 、社会、 人文等方面的因素。在作比较、 判断 、 评价、 决策时,这些因素的重要性 影响力或者优先程度往往难以量化,人的主观选择会起 着相当主要的作用,这就给用一般的数学方法解决问题带来本质上的困难。这是就有人提出 了一种能有效地处理这样一类问题的实用方法,称为层次分析法,这是一种定性和定量相结 合的、系统化、层次化的分析方法。以及在对层次分析法的引入基础之上,建立层次分析模 型,并给出了层次分析的求解过程,以及在现实生活中的应用。 关键词:层次分析法;成对比较矩阵;权向量;一致性指标;一致性比率 一. 问题的提出:人们在日常生活中常常碰到许多决策问题:请朋友吃饭要筹划是办家宴还是去饭店,是吃中餐、西餐还是自助餐;假期旅游和科研成果的评价。诸如此类问题面临抉择,就要慎重考虑,反复比较,尽可能满意的决策。 然而人们在处理上面这些决策问题的时候,要考虑的因素有多有少,有大有小,但是一个共同的特点是它们通常都涉及经济社会和人文等方面的因素。在做比较、判断、评价、决策时,这些因素的重要性、影响力或者优先程度难以量化,人的主观选择会起着相当重要的作用。T.L.Saaty 等人在20世纪70年代提出了一种能有效地处理这样一类问题的实用方法,称为层次分析法(简称AHP ),这是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。 二. 层次分析法的基本步骤 1.将决策问题分解为三个层次。最上层为目标层,最下层为方案层,中间层为准则层。 2.通过相互比较确定各准则对于目标的权重,及各方案对于每一准则的权重,这些权重在人的思想过程常是定性的,而在层次分析法中则要给出得到权重的定量方法。 3.将方案层对准则层的权重及准则层对目标层的权重进行综合,最终确定方案层对目标层的权重。在层次分析法中要给出进行综合的计算方法。 三. 构造成对比较阵、计算权向量并做一致性检验;计算组合权向量并做组合一致性检验。 1.成对比较矩阵和权向量 所有因素两两相互对比,对比时采用相对尺度,以尽可能减少性质不同的诸因素相互对比的困难,提高准确度。 假设要比较某一层n 个因素对12,n c c c 上层一个因素O 的影响,每次取两个

层次分析法案例

层次分析法 一. 层次分析模型和一般步骤 二. 建立层次结构模型 三. 构造成对比较矩阵 四. 作一致性检验 五. 层次总排序及决策 一. 层次分析模型和一般步骤 层次分析法是一种定性与定量分析相结合的多因素决策分析方法。这种方法将决策者的经验判断给于数量化,在目标因素结构复杂且缺乏必要数据的情况下使用更为方便,因而在实践中得到广泛应用。 层次分析的四个基本步骤: (1)在确定决策的目标后,对影响目标决策的因素进行分类,建立一个多层次结构; (2)比较同一层次中各因素关于上一层次的同一个因素的相对重要性,构造成对比较矩阵; (3)通过计算,检验成对比较矩阵的一致性,必要时对成对比较矩阵进行修改,以达到可以接受的一致性; (4)在符合一致性检验的前提下,计算与成对比较矩阵最大特征值相对应的特征向量,确定每个因素对上一层次该因素的权重;计算各因素对于系统目标的总排序权重并进行决策。 二. 建立层次结构模型 将问题包含的因素分层:最高层(解决问题的目的);中间层(实现总目标而采取的各种措施、必须考虑的准则等,也可称策略层、约束层、准则层等);最低层(用于解决问题的各种措施、方案等)。把各种所要考虑的因素放在适当的层次内,用层次结构图清晰地表达这些因素的关系。 〔例1〕购物模型 某一个顾客选购电视机时,对市场正在出售的四种电视机考虑了八项准则作为评估依据,建立层次分析模型如下:

〔例2〕选拔干部模型 对三个干部候选人、、,按选拔干部的五个标准:品德、才能、资历、年龄和群众关系,构成如下层次分析模型: 〔例3〕评选优秀学校 某地区有三个学校,现在要全面考察评出一个优秀学校。主要考虑以下几个因素: (1)教师队伍(包括平均学历和年龄结构) (2)教学设施 (3)教学工作(包括课堂教学,课外活动,统考成绩和教学管理)

模糊数学评价方法教程

模糊综合评价法(见课件) 模糊数学是从量的角度研究和处理模糊现象的科学.这里模糊性是指客观事物的差异在中介过渡时所呈现的“亦此亦比”性.比如用某种方法治疗某病的疗效“显效”与“好转”、某医院管理工作“达标”与“基本达标”、某篇学术论文水平“很高”与“较高”等等.从一个等级到另一个等级间没有一个明确的分界,中间经历了一个从量变到质变的连续过渡过程,这个现象叫中介过渡.由这种中介过渡引起的划分上的“亦此亦比”性就是模糊性. 一、单因素模糊综合评价的步骤 1. 根据评价目的确定评价指标(evaluation indicator )集 合 },,,{21m u u u U = 例如评价某项科研成果,评价指标集合为U ={学术水平,社会效益,经济效益}. 2. 给出评价等级(evaluation grade )集合 },,,{21n v v v V = 如评价等级集合为V ={很好,好,一般,差}. 3. 确定各评价指标的权重(weight ) },,,{21m W μμμ = 权重反映各评价指标在综合评价中的重要性程度,且∑=1i μ. 例如假设评价科研成果,评价指标集合U ={学术水平,社会效益,

经济效益}其各因素权重设为}4.0,3.0,3.0{=W . 4.确定评价矩阵R 请该领域专家若干位,分别对此项成果每一因素进行单因素评价(one-way evaluation ),例如对学术水平,有50%的专家认为“很好”,30%的专家认为“好”,20%的专家认为“一般”,由此得出学术水平的单因素评价结果为()0,2.0,3.0,5.01=R 同样如果社会效益,经济效益两项单因素评价结果分别为 ()1.0,2.0,4.0,3.02=R ()2.0,3.0,2.0,2 .03=R 那么该项成果的评价矩阵为 ???? ? ??=????? ??=2.03.02.02.01.02.04.03.002.03.05.0321R R R R 5.进行综合评价 通过权系数矩阵W 与评价矩阵R 的模糊变换得到模糊评判集S : 设m j W ?=1)(μ,n m ji r R ?=)(,那么 ()()n mn m m n n m s s s r r r r r r r r r R W S ,,,,,,212 1 22221 11211 21 =???? ?? ? ??==μμμ 其中“ ”为模糊合成算子. 进行模糊变换时要选择适宜的模糊合成算子,模糊合成算子通 常有四种: (1) ),(∨∧M 算子

层次分析法的应用实例

第二节 层次分析法的应用实例 层次分析法在解决定量与定性复杂问题时,由于方法的简单性、直观性,同时在解决各种领域的实际问题时又显示其有效性和可行性,因而深受广大工程技术人员和应用数学工作者的欢迎而被广泛采用。下面我们举例说明它的实用性。 设某港务局要改善一条河道的过河运输条件,要确定是否建立桥梁或隧道以代替现在的轮渡。 此问题可得到两个层次结构:过河效益层次结构和过河代价层次结构;由图5-3(a)和(b)分别表示。 例 过河的代价与效益分析。 (a) 过河效益层次结构 (b) 过河代价层次结构 图5-3 过河的效益与代价层次结构图 过河的效益 A 过河的效益 2B 经济效益 1B 过河的效益 3B 隧 道 2D 桥 梁 1D 渡 船 3D 美化 11 C 进出方便 10 C 舒适 9 C 自豪感 8 C 交往沟通 7C 安全可靠 6 C 建筑就业 5 C 当地商业4C 岸间商业3C 收入2C 节省时间1 C 过河的代价 A 社会代价 2B 经济代价 1B 环境代价 3B 隧 道 2D 桥 梁 1D 渡 船 3D 对生态的污染 9 C 对水的污染 8 C 汽车的排放物 7 C 居民搬迁 6 C 交往拥挤 5C 安全可靠 4 C 冲击渡船业 3 C 操作维护 2 C 投入资金 1 C

在过河效益层次结构中,对影响渡河的经济因素来说桥梁或隧道具有明显的优越性。一种是节省时间带来的效益,另一种是由于交通量的增加,可使运货增加,这就增加了地方政府的财政收入。交通的发达又将引起岸间商业的繁荣,从而有助于本地商业的发展;同时建筑施工任务又创造了大量的就业机会。以上这些效益一般都可以进行数量计算,其判断矩阵可以由货币效益直接比较而得。但社会效益和环境效益则难以用货币表示,此时就用两两比较的方法进行。从整体看,桥梁和隧道比轮渡更安全,更有助于旅行和交往,也可增加市民的自豪感。从环境效益看,桥梁和隧道可以给人们更大的舒适性、方便性,但渡船更具有美感。由此得到关于效益的各个判断矩阵如表5-9—表5-23所示。 表5-9 表5-10 表5-11 表5-12 表5-13 表5-14

层次分析法案例与步骤

层次分析法实例与步骤 下面结合一个具体例子,说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例】 市政工程项目建设决策:层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策,可选择的方案是修建通往旅游区的高速路(简称建高速路)或修建城区地铁(简称建地铁)。除了考虑经济效益外,还要考虑社会效益、环境效益等因素,即是多准则决策问题,考虑运用层次分析法解决。 1. 建立递阶层次结构 应用AHP解决实际问题,首先明确要分析决策的问题,并把它条理化、层次化,理出递阶层次结构。 AHP要求的递阶层次结构一般由以下三个层次组成: ●目标层(最高层):指问题的预定目标; ●准则层(中间层):指影响目标实现的准则; ●措施层(最低层):指促使目标实现的措施; 通过对复杂问题的分析,首先明确决策的目标,将该目标作为目标层(最高层)的元素,这个目标要求是唯一的,即目标层只有一个元素。 然后找出影响目标实现的准则,作为目标层下的准则层因素,在复杂问题中,影响目标实现的准则可能有很多,这时要详细分析各准则因素间的相互关系,即有些是主要的准则,有些是隶属于主要准则的次准则,然后根据这些关系将准则元素分成不同的层次和组,不同层次元素间一般存在隶属关系,即上一层元素由下一层元素构成并对下一层元素起支配作用,同一层元素形成若干组,同组元素性质相近,一般隶属于同一个上一层元素(受上一层元素支配),不同组元素性质不同,一般隶属于不同的上一层元素。 在关系复杂的递阶层次结构中,有时组的关系不明显,即上一层的若干元素同时对下一层的若干元素起支配作用,形成相互交叉的层次关系,但无论怎样,上下层的隶属关系应该是明显的。 最后分析为了解决决策问题(实现决策目标)、在上述准则下,有哪些最终解决方案(措施),并将它们作为措施层因素,放在递阶层次结构的最下面(最低层)。 明确各个层次的因素及其位置,并将它们之间的关系用连线连接起来,就构成了递阶层次结构。 【案例分析】市政工程项目进行决策:建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中,市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目,使综合效益最高,即决策目标是“合理建设市政工程,使综合效益最高”。 为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考,决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素(准则),从相互关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则,接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述,本问题有两个解决方案,即建高速路或建地铁,这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显,这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置,并将它们之间的关系用连线连接起来。同时,为了方便后面的定量表示,一般从上到下用A、B、C、D。。。代表不同层次,同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。

模糊评价方法的基本步骤

模糊综合评价 模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。其基本步骤可以归纳为: ①首先确定评价对象的因素论域 可以设N 个评价指标,12(,, ...)n X X X X =; ②确定评语等级论域 设12n =(W ,W , ...W )A ,每一个等级可对应一个模糊子集,即等级集合。 ③建立模糊关系矩阵 在构造了等级模糊子集后,要逐个对被评事物从每个因素(=1,2,,n)i X i ……上 进行量化,即确定从单因素来看被评事物对等级模糊子集的隶属度i X (R ),进而 得到模糊关系矩阵11112122122212nm ......=..................m m n n n nm X r r r X r r r X r r r ??????????????????????????(R )(R )R=(R ),其中,第i 行第j 列元素,表示某个被评事物i X 从因素来看对j W 等级模糊子集的隶属度。 ④确定评价因素的权向量 在模糊综合评价中,确定评价因素的权向量:12(,, ...)n U u u u =。一般采用层 次分析法确定评价指标间的相对重要性次序。从而确定权系数,并且在合成之前归一化。 ⑤合成模糊综合评价结果向量 利用合适的算子将U 与各被评事物的R 进行合成,得到各被评事物的模糊综合评价结果向量B 即:

111212122 2121212nm ......(,, ...)(,, ...)...............m m n m n n nm r r r r r r U R u u u b b b B r r r ??????===?????? 其中,i b 表示被评事物从整体上看对j W 等级模糊子集的隶属程度。 ⑥对模糊综合评价结果向量进行分析 实际中最常用的方法是最大隶属度原则,但在某些情况下使用会有些很勉强,损失信息很多,甚至得出不合理的评价结果。提出使用加权平均求隶属等级的方法,对于多个被评事物并可以依据其等级位置进行排序。

模糊数学综合评价模型

三种电视机模糊综合评价模型 摘要 本文通过顾客对三种电视机的图像,价格,音质三种评价因素建立的模糊综合评价的模型,此模型首先设定了评价指标因素集U 和评语集V ,从而建立了评价矩阵R , 然后根据评价指标权重集A 最后分别运用了四个算子,进而采用了加权平均原则的方法建立了如下四个模型,最终得出 模型一:运用① 算子和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型,得出11 2.73B =,12 2.62B =,13 2.46B =,即第一种电视机最受顾客青睐 模型二:运用② 和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型,得出21 2.72B =,22 2.75B =,23 2.51B =,即第二种电视机最受顾客青睐 模型三:运用③ 算子和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型,得出31 2.71B =,32 2.58B =,3 3 2.32B =,即第一种电视机最受顾客青睐 模型四:运用④ 算子和最大隶属原则方法对三种电视机建立模糊 综合评价模型,得出41 2.75B =,4 2 2.71B =,43 2.39B =,即顾客对第二种电视机做出综合评价较好。 综合四个模型这三种电视机的综合评价在较好和可以之间并且在这三种电视机中第一种电视机最受顾客青睐,第二种次之,第三种最不受欢迎。 关键词:综合评价 模糊数学 加权平均原则 算子 ),(∨∧M (,)M ?∨算子),(⊕∧M ),(⊕?M

一、问题重述 在对电视机质量的评价中,其涉及的因素很多,一般说来基本要考虑图像,声音,价格等等,而每一类因素的质量水平受许多因素的影响。这些评价因素往往具有模糊性。评价的结果本身也带有模糊性。如何合理地评价电视机的质量呢? 假设对电视机的评价因素U={图像u1,声音u2,价格u3},评语集合V={很好v1,较好v2,可以v3,不好v4},现请专家10人对三种电视机进行评价,结果如下: 设某类顾客主要关心图像、价格,对音质不太关心,即 试对以上三种电视机进行模糊综合评价。 二、问题分析 根据对题目的理解,我们知道问题的求解是根据10位专家对三种电视机的图像,价格,音质的评价结果,而要求我们对这三种电视机进行模糊综合评价,所以我采用四种算子方法。 即① 算子 评语 因素 (1)第一类电视机 (2)第二类电视机 (3)第三类电视机 v1 v2 v3 v4 v1 v2 v3 v4 v1 v2 v3 v4 u1 5 4 1 0 4 3 2 1 1 5 2 2 u2 4 3 2 1 5 1 2 2 4 3 1 2 u3 0 1 3 6 2 1 3 4 2 4 4 (0.5,0.2,0.3) A =(){}n k r r s jk j m j jk j m j k ,,2,1, ,min max )(11 =∧=≤≤=∨μμ=),(∨∧M

层次分析法的应用

承诺书 我们仔细阅读了第八届苏北数学建模联赛的竞赛规则。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与本队以外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们愿意承担由此引起的一切后果。 我们的参赛报名号为:3742 参赛组别(研究生或本科或专科):本科 参赛队员(签名) : 队员1:柯先庆 队员2:鲁松 队员3:李国强 获奖证书邮寄地址:安徽凤阳安徽科技学院数学系233100

编号专用页 参赛队伍的参赛号码:(请各个参赛队提前填写好): 3742 竞赛统一编号(由竞赛组委会送至评委团前编号):竞赛评阅编号(由竞赛评委团评阅前进行编号):

题目幸福感的评价与量化模型 摘要 本文针对身心健康、物质保障、社会关系、家庭生活以及自我价值实现等因素对人们幸福感的影响,分别运用三种不同的模型建立衡量人们幸福感的量化模型。 模型一采用灰色关联分析方法,主要根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。经过分析求解得到五个隐变量影响程度由强至弱依次是物质保障(0.446)、身心健康(0.232)、社会幸福感(0.17)、自我价值的实现(0.093)、家庭生活(0.059)。 模型二先是用贴近度对数据进行处理,再运用层次分析法对幸福指数各因素进行权重分析,得自我价值体现对民众幸福感的影响最大,其次按影响系数从大到小依次为身心健康、物质保障、社会关系、家庭生活。 模型三运用指数拟合方法对同一地区的教师和学生的幸福指数进行分析。得到社会地位、工资与福利待遇、自我价值实现、与学生的关系、工作集体关系、业余活动是影响教师的幸福的主要因素。而健康满意度,生活满意度,学习环境满意度,自我满意度,教师满意度师是影响学生幸福的主要因素。 最后对各个模型的优缺点和推广进行了讨论分析。 关键字:幸福感灰色关联分析贴近度层次分析拟合

层次分析法实例

层次分析法应用实例 问题描述:通讯交流在当今社会显得尤其重要,手机便是一个例子,现在每个人手里都有至少一部手机。但如今生产手机的厂家越来越多,品种五花八门,如何选购一款适合自己的手机这个问题困扰了许多人。 目标:选购一款合适的手机 准则:选择手机的标准大体可以分成四个:实用性,功能性,外观,价格。 方案:由于手机厂家有几十家,我们不妨可以将其归类:○1欧美(iphone);○2亚洲(索爱);○3国产(华为). 解决步骤: 1.建立递阶层次结构模型 图1 选购手机层次结构图 2.设置标度 人们定性区分事物的能力习惯用5个属性来表示,即同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,当需要较高精度时,可以取两个相邻属性之间的值,这样就得到9个数值,即9个标度。

为了便于将比较判断定量化,引入1~9比率标度方法,规定用1、3、5、7、9

分别表示根据经验判断,要素i与要素j相比:同样重要、稍微重要、较强重要、强烈重要、绝对重要,而2、4、6、8表示上述两判断级之间的折衷值。 注:aij表示要素i与要素j相对重要度之比,且有下述关系: aij=1/aji ;aii=1; i,j=1,2,…,n 显然,比值越大,则要素i的重要度就越高。 3.构造判断矩阵 A B1B2B3B4 B11351 B2 1/313 1/3 B3 1/5 1/31 1/5 B41351 表1 判断矩阵A—B B1C1C2C3 C1 1 1/3 1/5 C2 3 1 1/3 C3 5 3 1 表2 判断矩阵B1—C

B2 C1 C2 C3 C1 1 3 3 C2 1/3 1 1 C3 1/3 1 1 表3 判断矩阵B2—C B3 C1 C2 C3 C1 1 3 6 C2 1/3 1 4 C3 1/6 1/4 1 表4 判断矩阵B3—C B4 C1 C2 C3 C1 1 1/4 1/6 C2 4 1 1/3 C3 6 3 1 表5 判断矩阵B4—C 4.计算各判断矩阵的特征值,特征向量和一致性检验 用求和发计算特征值: ○1将判断矩阵A 按列归一化(即列元素之和为1):bij= aij /Σaij; ○2将归一化的矩阵按行求和:ci=Σbij (i=1,2,3….n); ○3将ci 归一化:得到特征向量W=(w1,w2,…wn )T ,wi=ci /Σci , W 即为A 的特征向量的近似值; ○4求特征向量W 对应的最大特征值: 1).1 5 3 1 5 1131113111531 = A ,按列归一化后为 38 15145229381538 314 122138 3385143223539 151452293815 2).按行求和并归一化后得() T 389.0069 .0153 .0389 .0=W

用模糊数学综合评价法对水质进行评价

用模糊数学综合评价法对水质进行评价 付智娟 (中山市环境保护科学研究所,中山 542803) 摘 要:综合评价法作为模糊数学的一种具体应用方法,在很多领域中得到了广泛的运用。由于综 合评价法的数学模型简单、容易掌握,更适合于对多因素、多层次的复杂问题的评价。将其应用于对水质的评价能更客观、科学地反映水质情况。 关键词:模糊数学 ;综合评价法;水质评价法 Abstract:As the praxis of fuzzy mathematics,comprehensive evaluation is prevalent used in many fields ,Because it is a simple mathematical model and easy to use,comprehensive evaalution has advantage to solve the complex problem that have more different https://www.doczj.com/doc/f714864495.html,ing it to evaluate the quality of water can get an objective and scientific result. Key words: fuzzy mathematics; comprehensive evaluation; evaluate the quality of water 模糊数学理论是近年来发展起来的科学,水质的好坏具有模糊的概念,因此也可以用它来评价水质,对水质进行综合评价,打破以往仅用一个确定性的指标来评价水质的方法,并可以弥补其中的不足,更客观、科学地对水质进行评价。现引用对某水质进行评价的例子来说明模糊数学综合评价在水质评价中的运用。 1. 基本概念 1. 1隶属度 以往的水质分级中多用一个简单的数学指标为界限,造成界限两边分为截然不同的等级.例如参数DO , I 级水的指标为7mg/L,则7.1mg/L 为I 级水,但DO 若为6.9mg/L 就的定为II 级水。事实上,由于水质的污染程度属于模糊概念,所以这里用隶属概念来描述模糊的水质分级界限。所谓隶属度系指某事物所属某种标准的程度:如:DO=7.1mg/L 时,隶属I 级水的程度为100%;6.9mg/L 时,隶属I 级水的程度达95%。 隶属度可用隶属函数表示。为方便起见,取线性函数: 10X X X X --或 11X X X X --,(X 0

基于Matlab的层次分析法及其运用浅析

基于Matlab的层次分析法及其运用浅析 本文通过使用Matlab软件进行编程,在满足同一层次中各指标对所有的下级指标均产生影响的假定条件下,实现了层次分析法的分析运算。本程序允许用户自由设定指标层次结构内的层次数以及各层次内的指标数,通过程序的循环,用户只需输入判断矩阵的部分数据,程序可依据层次分析法的计算流程进行计算并作出判断。本程序可以方便地处理层次分析法下较大的运算量,解决层次分析法的效率问题,提高计算机辅助决策的时效性。 标签:Matlab层次分析法判断矩阵决策 在当前信息化、全球化的大背景下,传统的手工计算已不能满足人们高效率、高准确度的决策需求。因此计算机辅助决策当仁不让地成为了管理决策的新工具、新方法。基于此,本文在充分发挥计算机强大运算功能的基础上,选用美国MathWorks公司的集成数学建模環境Matlab R2009a作为开发平台,使用M语言进行编程,对计算机辅助决策在层次分析法中的运用进行讨论。试图通过程序实现层次分析法在计算机系统上的运用,为管理决策探索出新的道路。 1 层次分析法的计算流程 根据层次分析法的相关理论,层次分析法的基本思想是将复杂的决策问题进行分解,得到若干个下层指标,再对下层指标进行分解,得到若干个再下层指标,如此建立层次结构模型,然后根据结构模型构造判断矩阵,进行单排序,最后,求出各指标对应的权重系数,进行层次总排序。 1.1 构造层次结构模型在进行层次分析法的分析时,最主要的步骤是建立指标的层次结构模型,根据结构模型构造判断矩阵,只有判断矩阵通过了一致性检验后,方可进行分析和计算。其中,结构模型可以设计成三个层次,最高层为目标层,是决策的目的和要解决的问题,中间层为决策需考虑的因素,是决策的准则,最低层则是决策时的备选方案。一般来讲,准则层中各个指标的下级指标数没有限制,但在本文中设计的程序尚且只能在各指标具有相同数量的下级指标的假定下,完成层次分析法的分析,故本文后文选取的案例也满足这一假定。 1.2 建立判断矩阵判断矩阵是表示本层所有因素针对上一层某一个因素的相对重要性的比较给判断矩阵的要素赋值时,常采用九级标度法(即用数字1到9及其倒数表示指标间的相对重要程度),具体标度方法如表1所示。 1.3 检验判断矩阵的一致性由于多阶判断的复杂性,往往使得判断矩阵中某些数值具有前后矛盾的可能性,即各判断矩阵并不能保证完全协调一致。当判断矩阵不能保证具有完全一致性时,相应判断矩阵的特征根也将发生变化,于是就可以用判断矩阵特征根的变化来检验判断的一致性程度。在层次分析法中,令判断矩阵最大的特征值为λmax,阶数为n,则判断矩阵的一致性检验的指标记为:

(完整版)层次分析法实例讲解学习

层次分析法实例讲解学习 生活实际例题: 旅游实例,有三个旅游地点供游客们选择,连云港,常州,徐州。影响游客们决策的因素主要有以下五项:景色、费用、居住、饮食、旅途。请根据个人偏好选择最佳旅游地点。 分析:旅游点是方案层,将它们分别用B,B2,B3表示,影响旅游决策的因素为准 则层AAAAA;目标层为选择旅游地,即可以建立以下模型: 建立判断矩阵: 准则层判断矩阵(即各种因素在旅客偏好选择中所占有的不同比重) 1 1/ 2 4 3 3 2 1 7 5 5 A 1/4 1/7 1 1/2 1/3 1/3 1/5 2 1 1 1/3 1/5 3 1 1 方案层判断矩阵建立(针对每一个影响因素来对方案层建立) 1 2 5 1 1/3 1/8 1 1 3 B 1/2 1 2 B1 3 1 1/3 B1 1 1 3 1/5 1/2 1 8 3 1 1/3 1/3 1 1 3 4 1 1 1/4 B1 1/3 1 1 B1 1 1 1/4 1/4 1 1 4 4 1 求准则层判断矩阵A的特征值: Matlab 运行程序:[a,b]=eig(A)

'矩阵的对角线为准则层判断矩阵 A 的特征值: 5.073 0 0 0 0 0.031 0 0 0 b 0 0 0.031 0 0 0 0 0 0.005 0 0.005 即 1 5.073, 2 0.031, 3 0.031, 4 0.005, 5 0.005 选出最大特征值: max ( 1, 2, 3, 4, 5 ) 1 最大特征值的特征向量即为准则层的影响因素所占的权重, 为: 所对应的特征向量 w 1 -0.4658 -0.8409 -0.0951 -0.1733 -0.1920 归一化(最简 matlab 程序为 w=w1./sum(w1)) w 0.2636 0.4759 0.0538 0.0981 0.1087 一致性指标的检验: 由max 是否等于5来检验判断矩阵A 是否为一致矩阵。由于特征根连续地依 赖于矩阵A 中的值,故max 比5大得越多,A 的非一致性程度也就越严重, max 对应的标准化特征向量也就越不能真实地反映出对因素 A i (i 1, ,5)的影 响中所占的比重。 计算一致性指标CI : 此题的一致性指标为 5.073-5 0.018 5-1 平均随机一致性指标RI 相对固定,如下表: RI 随机一致性指标 3456789 10 11 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51 计算一致性比例CR : CR q RI 当CR 时,认为判断矩阵的一致性是可以接受的,否则应对判断矩阵作适当修正。 本题: CR ? 皿 0.016 0.1 RI 1.12 可行。 按照如上方式处理矩阵B, B 2, B 3, B 4, B 5得: CI max n n 1 max n n 1 CI n 1 2 RI 0

层次分析法在企业招聘中的应用

层次分析法在企业招聘中的应用研究 (霍浩哲——09406105) 一、问题的提出 在大力提倡人员合理流动的今天,用人单位选聘岗位人员,可以说是一件经常性的工作。不同性质的单位,不同性格的业主,在选聘员工的过程中,可能采取的方式方法各有不同,但有一点是相同的,那就是希望选用最合适的人才。那么,如何能选出最合适的人才呢? 二、层次分析法概述 T·L·Saaty等人在上个世纪七十年代提出了一种能有效地处理这类问题的实用方法,称为层次分析法。这是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。为了理性地作出决策,必须对应聘人员进行定性和定量分析,建立合理的选择方案,同时对于结构复杂的多准则、多目标决策问题,是一种有效的决策分析工具。 层次分析法具体计算步骤如下: (一)分析系统中各因素之间的关系,建立系统的递阶层次结构。将复杂问题分解。把这些元素按属性不同分成若干组,以形成不同层次。同一层次的元素作为准则,对下一层次的某些元素起支配作用,同时它又受上一层次元素的支配。 (二)构造两两比较判断矩阵。在建立递阶层次结构以后,上下层次之间元素的隶属关系就被确定了。假定上一层次的元素 C 作为准则,对下一层次的元素 A ,, A 有支配关系,我们的目的是

在准则C 之下按它们相对重要性赋予 A ,,A 相应的权重。 (三)求解判断矩阵,通过线性计算,求得判断矩阵的最大特征值λ和对应的归一化特征向量。最后还需要进行一致性检验(详细计算过程及在EXCEL表格中具体应用见——计算过程—层次分析法在企业招聘中的应用研究)。 三、人员招聘中的层次分析法应用示例 根据企业招聘理论和研究结果,在企业招聘目标的评价主要包括以下五个方面: 1、品德素质(F1) 2、文化素质(F2)。 3、身体素质(F3) 4、沟通与协调(F4) 5、创新素质(F5)。 企业招聘人员可以依据各位人才的各项评价因素的具体指标以及通过面试等环节形成的具体的个人主观评价,进行综合分析,然后按9分位(表3)排定各评价因素的优劣顺序,各个人才之间两两比较后各因素指标按优劣顺序评定价值后,构造判断矩阵。根据判断矩阵,计算各指标各人才的优劣顺序排名值,最后通过一致性检验。各个判断矩阵的一致性检验值置于表后。 表1

层次分析法具体案例

层次分析法实例与步骤 结合一个具体例子,说明层次分析法的基本步骤和要点。 【案例分析】合理购买电脑决策:层次分析法问题提出 很多的电脑小白需要对购买哪个品牌的电脑进行决策,可选择的方案是购买戴尔公司生产的笔记本(简称购买戴尔)或购买联想公司生产的笔记本(简称购买联想)。除了考虑主板来源外,还要考虑CPU 性能、显卡方式等因素,即是多准则决策问题,考虑运用层次分析法解决。 1. 建立递阶层次结构 【案例分析】合理购买电脑决策:建立递阶层次结构 在购买哪个品牌的电脑决策问题中,很多电脑小白希望通过选择不同的电脑品牌使性价比最高,即决策目标是“合理购买电脑使性价比最高”。 为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即主板来源,CPU 性能,显卡方式。但问题绝不这么简单。通过深入思考,还认为还必须考虑本工厂自产、代工厂提供、主频的大小、核心数、独立式显卡、集成式显卡等因素(准则),从相互关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则,接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以有哪些方案。根据题中所述,本问题有两个解决方案,即购买戴尔或购买联想,这两个因素作为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显,这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置,并将它们之间的关系用连线连接起来。同时,为了方便后面的定量表示,一般从上到下用A 、B 、C 、D 。。。代表不同层次,同一层次从左到右用1、2、3、4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。 目标层A 准则层B 准则层C 措施层D 图1 递阶层次结构示意图 2. 构造判断矩阵并赋值

层次分析法具体应用与实例

层次分析法步骤与实例 1 层次分析法的思想:将所有要分析的问题层次化;根据问题的性质和所要到达的总目标,将问题分为不同的组成因素,并按照这些因素间的关联影响即其隶属关系,将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层次分析结构模型;最后,对问题进行优劣比较排序. 2次分析法的步骤: 找准各因素之间的隶属度 关系建立递阶层次结构 构造判断矩阵(成对比较阵) 并赋值 层次单排序(计算权向量)与检验 (一致性检验) 层次总排序(组合权向量)与检验 (一致性检验) 结果分析

3以一个具体案例进行说明: 【案例分析】市政工程项目建设决策:层次分析法问题提出 市政部门管理人员需要对修建一项市政工程项目进行决策,可选择的方案是修建通往旅游区的高速路(简称建高速路)或修建城区地铁(简称建地铁)。除了考虑经 济效益外,还要考虑社会效益、环境效益等因素,即是多准则决策问题,考虑运用层 次分析法解决。 【案例分析】市政工程项目进行决策:建立递阶层次结构 在市政工程项目决策问题中,市政管理人员希望通过选择不同的市政工程项目,使综 合效益最高,即决策目标是“合理建设市政工程,使综合效益最高”。 为了实现这一目标,需要考虑的主要准则有三个,即经济效益、社会效益和环境效益。但问题绝不这么简单。通过深入思考,决策人员认为还必须考虑直接经济效益、间接经济效益、方便日常出行、方便假日出行、减少环境污染、改善城市面貌等因素(准则),从相互 关系上分析,这些因素隶属于主要准则,因此放在下一层次考虑,并且分属于不同准则。 假设本问题只考虑这些准则,接下来需要明确为了实现决策目标、在上述准则下可以 有哪些方案。根据题中所述,本问题有两个解决方案,即建高速路或建地铁,这两个因素作 为措施层元素放在递阶层次结构的最下层。很明显,这两个方案于所有准则都相关。 将各个层次的因素按其上下关系摆放好位置,并将它们之间的关系用连线连接起来。 同时,为了方便后面的定量表示,一般从上到下用A、 B、 C、 D。。。代表不同层次,同一层次从左到右用 1、 2、 3、 4。。。代表不同因素。这样构成的递阶层次结构如下图。 目标层 A 合理建设市政工程,使综合效益最高(A) 准则层 B 经济效益 (B1) 社会效益 (B2) 环境效益 (B3) 准则层 C 直接经间接带方便日方便假减少环改善城 济效益动效益常出行日出行境污染市面貌 (C1)(C2)(C3)(C4)(C5)(C6) 措施层 D 建高速路 (D1) 建地铁 (D2) 图1 递阶层次结构示意图 2.构造判断矩阵(成对比较阵)并赋值 根据递阶层次结构就能很容易地构造判断矩阵。 构造判断矩阵的方法是:每一个具有向下隶属关系的元素(被称作准则)作为判断矩阵的第一个元素(位于左上角),隶属于它的各个元素依次排列在其后的第一行和第一列。

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