多级模糊综合评判（精选10篇）
多级模糊综合评判 第1篇
模糊隶属函数虽依赖于人的主观判断或技巧,它的确定具有主观性,但又有一定的客观规律,不能主观任意捏造[2]。由此模糊隶属函数合理构建保障了技术标的评审结果合理性和科学性。
1 工程建设项目施工技术标评审内容
工程建设项目施工的投标文件通常包括:投标函、投标报价、施工组织设计、商务和技术偏差表。其中施工组织设计是建筑工程项目管理组织和技术指导的综合性文件,也是工程施工和实施过程中依据性文件[3],主要包括工程建设项目施工方案,进度计划,各阶段施工平面布置图,劳动力、材料、设备的供应量计划,施工质量、进度安全等保证措施。
而技术标评定不仅评判施工组织设计全部内容,还需考察投标人(企业主体)的技术实力和经验。故本文将技术标的评审内容分为投标人实力、标的方案设计和标的措施保障三个部分:投标人实力主要体现在管理体系和管理水平、技术能力、员工素质、施工设备提供等要素;标的方案设计则要关注重难点工程施工方案可行性、关键技术部位的处理、施工平面布置图、施工进度计划与工期安排等关键节点处理;标的措施保障包括安全文明施工、季节性施工、信息施工及环境保护等四个方面。
2 构建技术标的多级模糊综合评判体系
针对工程建设项目施工技术标评审是基于多级模糊综合评判体系,一般步骤为:确定评判对象→归纳判据因素集→构建评判矩阵→选择评判函数→多级模糊综合评判[4]。
1)确定评判对象:技术标评审的对象为通过资质审核的投标人所递交的投标书。《中华人民共和国招投标法实施条例》中规定“投标人不少于三个,当少于三个的时,招标人应当依照本法重新招标”。设通过资格评审,进入技术标评审的投标人为n个,n≥3,则评判对象组成的集合X:X={x1,x2,…,xn};其中xi表示符合要求的第i个投标人。
2)归纳判据因素集合U:判据因素是被评判对象的品质的决定因素,即影响技术标好坏或得分高低的因素,是整个评判体系基础。通常按类别将因素集合U分成若干层次,而本评判体系中将评判因素分为两层,第一层为集合U={U1,U2,…,Um};第二层记为Uj={uj1,uj2,…,ujk},j=1,2,…,m;k≥2。由技术标评审内容,构建技术标评审的多级模糊综合评判判据因素体系,如图1所示。
每个判据因素对总目标评判体系中其上一层判据因素评判的贡献不同,即权重不同;每个工程建设项目的难易程度不同,对施工的要求亦不同。由此,各判据因素在不同的工程建设项目中其权重不尽相同。目前确定权重的方法有主观赋值法、客观赋值法、主客观综合赋值法[5]。为了保证各判据因素符合项目实际情况,本文采用简单且针对性强的专家咨询法。由每个判据因素的重要程度直接赋予其权重值,构成权重向量,记为WU,各权重应满足非负性和归一性。本体系中各权重取值如集合元素所示。
3)确定评语集。每个评判因素的评语由优(100～90分)、良(90～80分)、中(80～70分)、合格(60～70分)、不合格(60～0分),评为不合格者为废标。本模型评语集为O={O1O2 O3 O4 O5}={优良中合格不合格}。评语集所对应的隶属向量为:0=[95 85 75 65 30]。
4)确定评判矩阵R;R是集合U到集合O的模糊关系,对判据因素集中第j个因素做出评价,得出对评语集中第k个评价的隶属度,记为,,其中Nk表示给出第k个评语的评委人数,n表示评委的总人数。每个判据因素都有5个评语,由此,得到集合O上的模糊集合,记为,。评判对象xi的对评语集O的隶属度可用评判矩阵R表示。
5)进行一级模糊综合评判:对第二层评判因素做出评价,得到评判矩阵,其中i=1,2,3;j=1,2,3,4;k=1,2,3,4,5。则一级模糊综合评判的结果向量为
式中i表示第i个评判对象。
6)进行二级模糊综合评判:由一级模糊综合评判结果作为二级模糊综合评判的评判矩阵,则二级模糊综合评判的结果向量为
7)确定技术标的最终评价得分Q:其方法采用隶属度计算
3 算例
3.1 确定对象集X与判据因素集,建立模糊综合评判指标体系
通过审核,对招标文件做出实质性响应的投标人共7个,对应的评判对象共7个。建立如图1所示的模糊综合评判指标体系。鉴于篇幅原因,本文只对投标人1和投标人2技术标评审给出详细过程,以便说明多级模糊综合评判在技术标评审中的应用方法。
3.2 确定评判矩阵
招标单位或代理招标单位组织了7人组成的评标委员会,其中招标人代表2人,技术经济5人。本文认为每个专家的评语重要度是一样的。招标人组织评标专家进行技术标盲评,评分结果如表1所示。
3.3 二级模糊综合评判
本文分别对投标人1和投标人2进行评判,由式1得一级评价结果向量:
3.4 对一级指标做二级综合评价
一级综合评判结果作为二级综合评判的评判矩阵,由式2得二级评价结果向量:
3.5 确定技术标的最终评价得分Q
由多级模糊综合评判结果,可择优排序,考虑商务标得分,最终确定中标人。
4 结论
通过算例,明确了多级模糊综合评判法在技术标评审中的应用,对评判因素评判,求其对评语集的隶属度,构建评判矩阵,分别对第一层和第二层评判因素做综合评价,求得每个技术标的最终得分,择优排序,考虑商务标部分,进而综合确定中标单位。多级模糊综合评判法思路简单,操作性强,精确度高,不仅提高了技术标的评审效率,而且很好的解决了在技术标评审过程中由于评标委员的主观性,知识背景的差异性而造成结果的非客观性,可见,多级模糊综合评判在工程建设项目技术标评审中应用具有一定的推广价值。
摘要：在工程建设项目施工技术标评审过程中,由于评标专家知识背景和经验的不同往往出现同一标书打分悬殊等不合理现象,采用基于多属性分析的多级模糊综合评判法对技术标书进行评审,构建多层次的判据因素体系,结合实例明确了多级模糊综合评判在工程项目施工评标中的应用,并证明了该方法的可操作性和合理性。
关键词：多级,模糊综合评判,工程建设项目,技术标,评标
参考文献
[l]姜燕玲.地铁项目建设招标评标管理研究[D].天津:天津大学管理学院,2007
[2]周泰文,王晓星,等.模糊数学基础简明教程[M].武汉:华中理工大学出版社,1993
[3]张庆贺,朱合华.地铁与轻轨[M](第二版).北京:人民交通出版社,2006
[4]刘林.应用模糊数学[M].陕西:陕西科学技术出版社,2008
军校老师教学比武的模糊综合评判 第2篇
关键词:军校老师教学比武模糊综合评判层次分析法
中图分类号:G645文献标识码:A文章编号:1674-098X(2011)05(b)-0185-01
1 引言
模糊综合评判法可从定性和定量相结合的角度,对事物隶属等级状况进行整体评价。因此,本文将采用这一方法对军校老师的教学比武活动进行分析。
2 综合评判指标体系的构建
评判指标体系的具体指标及评判标准为:教学目标:①适应性,②前瞻性;教学内容:①基础性,②学术性,③思想性;教学实施:①启发性,②艺术性,③技术性;教学效益:①充实性;教学态度:①责任心;教学特色:①个性,②创新性。
3 模糊综合评判模型的建立
3.1 模糊综合评判模型的理论基础
模糊综合评判模型的基本因素:(1)因素集U为评判对象各因素组成的集合。(2)评语集把评判对象的具体要求分为若干个不同的等级,可用评语、数字等来表示。(3)每个评判因素的权重分配集且满足归一化条件:。其中权重表示指标在指标集中的重要程度。
由这三个基本因素即可得到评判模型,首先找出U与V之间的模糊关系矩阵然后令:
即为综合评判的结果。其中,表示评价等级在的因素的评价中所占的比重;表示评价等级在综合评判结果中所占的比重。
3.2 二级模糊综合评判的数学模型
二级模糊综合评判时的单因素评判为相应的一级模糊综合评判。把因素集U分为p个组对应的模糊关系矩阵为权重为根据3.1中的描述可求得各个评判结果。二级模糊综合评判的模糊关系矩阵,由一级模糊综合评判的输出构成:,于是,二级模糊综合评判结果为:
3.3 对模型进一步改进
(1)应用层次分析法分配权重,可有效地避免由于因素过多而使权重难以分配的问题。
(2)采用(-·)型综合评判模型,避免了因次要信息的丢失而导致评判结果的不准确。其合成运算为:。
(3)用加权平均法对评判结果进行量化处理,更有利于排序。
4 实例计算与分析
4.1 数据分析
(1)利用层次分析法对各因素进行处理,得到各因素的权重如表1所示。
(2)将表中的统计数据进行归一化处理,即得到了一级指标模糊综合评判的各个模糊关系矩阵R1,R2,R3,R4,R5,R6。例如:
4.2 一级指标的模糊综合评判计算
教学目标的评判为:
同理可求得其他一级指标的模糊综合评判结果:
B2=(0.505,0.300,0.079,0.116);B3=(0.381,0.344,0.228,0.047);B4=(0.500,0.237,0.263,0);B5=(0.648,0.196,0.156,0);B6=(0.448,0.426,0.113,0.013)
4.3 二级指标的模糊综合评判计算
经过一级指标的模糊综合评判得到二级指标的评价矩阵为:
进而,可以得到综合评价的结果:
4.4 模糊综合评判结果的处理与分析
多级模糊综合评判 第3篇
随着社会的发展, 专利技术已成为知识经济时代下社会发展的经济动力[1]。因此, 对专利技术资产的准确评估日显重要。目前对专利资产评估常用的方法是收益法, 而由于收益法受诸多因素的影响, 使得收益法本身具有局限性[2,3,4,5], 即在实际操作中能否科学、合理地预测预期收益、折现率及持续获利时间这些不确定的基本参数, 将会对评估结果造成极大的影响, 从而导致评估结果与实际市场价值出现较大的偏差。正因如此, 寻求一种科学、合理的专利资产评估方法已成为当务之急。而作为基于模糊数学原理的模糊多级综合评判模型的应用已经在各个领域中得到了肯定[6,7,8,9,10,11,12,13,14], 同时显现出了模糊多级综合评判模型强有力的应用前景[15,16,17]。但是, 目前使用的模糊多级综合评判模型中大都采用了M (Λ, V) 算子, 造成有价值的信息丢失, 从而使评判结果与实际值产生偏差。
鉴于此, 本文直接以分级的形式罗列出影响专利资产估价的主要因素, 并采用专家调查法对各级中的影响因素赋权, 从而得到相应的评判矩阵;运用模糊数学原理的方法, 构造出模糊三级综合评判模型, 同时结合专家调查法、等级参数法, 对无形资产中具体的专利资产进行综合评估。该方法科学地将影响专利资产的因素进行了分层, 可操作性强, 有效解决了有用信息量丢失问题, 保证评判结果的合理性, 减少评估偏差。
1 专利资产评估指标体系设计
影响专利资产价值的因素很多, 本文在根据市场调查和征询多位评估专家的意见后, 分别从众多因素中确定影响专利资产价值的主要因素, 并根据各种因素的类型进行了详细的分层划分, 最终得出影响专利价值因素的指标体系为:4个一级指标, 14个二级指标, 20个三级指标, 如图1所示。
2 采用模糊综合评判评估专利资产价值
当要对一个事物或是一个系统进行研究时, 而影响这个事物和系统的因素很难确定, 尤其是当我们设法将这些影响因素进行分类时, 会出现某个因素可以把它放在不同的类里面, 这就给我们的研究带来麻烦, 而模糊数学在处理这一类的问题中是个行之有效的决策方法。鉴于模糊多级综合评判模型的可行性, 本文将采用模糊三级综合评判方法对专利资产进行评估研究, 步骤是:确定评价因素集和评语集;构造评语矩阵;对各级指标进行模糊综合评价。
2.1 采用专家调查法确定因素的重要程度
专家调查法:研究人员依据事先确定的评估体系指标制定出相应的调查表, 再根据研究问题的方向和具体的内容, 邀请本行业有着高阅历、知识渊博且有着实际工作经验的专家进行填表。而作为记录人, 为了保证结果的可靠性, 在同一个问题上, 对专家填表采取不定期的原则, 直到多次给出的意见趋于一致方可填入最终的调查表并由记录人汇总计算出各因素重要程度系数[18,19,20,21,22,23,24]。
2.1.1 制定调查表
表1是因素重要程度系数调查表。表中aij表示第j位专家对因素μi给定的重要系数值, 且要求aij满足, 在调查中专家人数越多越好, 专家必须是独立完成给定重要程度系数值的。
2.1.2 编制调查汇总表
根据表2, 取各指标权数的平均数作为权数。ai (i=1, 2, …, m) 表示∑aij, 即各行之和, 那么ai对应于指标ui的权数为:
在计算ti前剔除akj=max (aij) 及ak'j=min (aij) , 其余平均后得ti。由此, 得出因素模糊子集:
2.1.3 构造评语集和评价矩阵
设因素集合为:U={u1, u2, …, un}, 抉择评语集合为:V={v1, v2, …, vm}。
对因素集U划分, 即U={U1, U2, …, UN}, 式中Ui={ui1, ui2, …, uik}, i=1, 2, …, N, 即Ui中含有k个因素, 且满足以下条件:
∪Ni=1Ui=U, Ui∩Uj=Ø, i≠j, uij={uij1, uij2, …, uijp}, i=1, 2, …, N, j=1, 2, …, k, 即uij中含有p个子因素, 当p=0时, 表示此因素不受子因素影响。由每个因素的抉择评语集合都会得到一个模糊评价集, 于是对n个模糊评价, 用矩阵表示为:
此矩阵称为单因素评价矩阵。
2.2 构建综合评判模型
2.2.1 一级综合评判
设uijk因素的评价矩阵为, i=1, 2, …, p
设因素权重分配为, 其中
则有综合评价:
其中, j=1, 2, …m, “”为合成算子, 珘B (1) i为uijk的单因素评判。
2.2.2 二级综合评判
根据一级综合评判得uij的评判矩阵为:
其中p+q=k, 为uij中无子因素的评价集。
设各因素权重分配为:
则有综合评价:
其中, j=1, 2, …, m, “ｏ”为合成算子。
2.2.3 三级综合评判
由二级综合评判知, Ui的评价矩阵为:
设各因素权重分配为:
则有综合评价:
其中, j=1, 2, …, m, “ｏ”为合成算子。
2.3 等级参数评判法
原始的等级参数法是根据最大隶属度原则, 将最终得到的模糊子集中的最大bj (i) 者选为最终的评价结果, 而又因为作为模糊子集中的每一个元素bj (i) 都是由各层次中的子因素相互作用的结果, 所以运用等级参数法评估专利资产时不能够再采取最大隶属度原则。在对专利资产的评估中, 每一个因素都对其有着重要的影响。因此, 要充分考虑模糊子集带来的所有信息, 从而使得评判结果更加符合实际。
由多级综合评判法所得出的评判结果是等级模糊子集, 设相对于各等级vj确定的参数列向量为:C= (c1, c2, …, cn) T, 则得出等级参数评价结果为:, 式中p是一个实数, 此时p反映了由等级模糊子集珘B和等级参数向量C所带来的综合信息。
3 模糊多级综合评判应用实例
某公司拥有内螺纹管专利, 使用年限自2002年5月至2008年;该公司2002年 (5至12月) 内螺纹管加工费为4 205元/吨, 2003年至2006每年较上年下降10%, 2007至2008年每年较上年下降5%;2002年 (5至12月) 内螺纹管产销量为1 200吨, 2003年为3 000吨, 2004年至2008年年平均为5 000吨;本次企业投资利润为10%;其他成本为220万元[25]。
假定:公司提供资料真实, 遵循国际及地方现行法律、法规, 政策无重大改变, 不发生影响宏观经济环境的突变、不发生不可预见或不可抗拒的不利因素。
根据该案例的假定条件和专利技术所处的情况, 经过认真的分析综合, 其中抉择评语集为:V= (非常重要, 比较重要, 重要, 不是很重要) , 根据图1建立的指标体系, 采用专家调查法得出各因素在整个评估过程中的重要程度 (见图1横线上的数字) 和初级评判矩阵珘Ri (1) 及各因素的权重分配珘A:
由知, 一级模糊评判集:;则根据二级模糊评判可得出二级模糊评判矩阵及各因素的权重分别为:
, 由知, 二级模糊评判集:;则三级模糊综合评判矩阵及各因素的权重分配为:
所以模糊评价;
根据评估案例中销量、加工费与利润的关系, 用线性回归方程拟合得到利润y与销量x1、加工费x2的关系为:
y=606.8x1+457.36x2-236 828.64, 由销量×加工费=[2 489.90, 4 205]×[1 200, 5 000], 取价格参数列向量:
则, p即为该专利资产的评估值 (单位:元) 。
4 结论
通过建立科学的专利资产评判指标体系, 结合专家调查法对已经建立评估指标体系中的各个影响因素赋权, 并根据模糊多级综合评判方法得出评判矩阵, 再运用等级参数评判法、模糊数学原理建立三级模糊综合评判模型对具体的专利资产进行分析, 得出最终模糊集珘B= (0.5, 0.3, 0.1, 0.1) , 再采用等级参数法确定参数价格列向量C= (1 822 874.68, 3 560 842.68, 25 831 307.36, 4 601 565.36) T, 从而根据评估值p=珘B×C得出专利资产的价值为5 022 977.42元。
本文综合运用了模糊多级评判法、专家调查法及等级参数评判法, 这三种方法的结合, 相互弥补了使用单个方法时所带来的不足, 避免了在研究中因为影响因素的庞大对各因素赋权的困难, 也避免了在决策中由于人为主观认知和臆断性所带来的决策失误, 尤其是在研究处理多个因素指标发生优越性交叉时的情况下, 能够做出更为科学的、准确的及有理论依据的合理判断。
同时, 该综合评判模型指标体系适用于所有专利资产评估体系, 克服了在使用收益法时所考虑因素影响的不确定性, 此三种方法的结合充分利用了等级模糊子集带来的信息, 把各种等级的评价参数和评判结果珘B进行综合考虑, 使得评判结果更加趋近合理。
专利资产可以产生的收益和交易的价格最终由市场决定, 任何评估和评价只能是趋近合理, 逐步逼近资产的价值, 本文提出的一种专利资产评估的新方法, 有助于对专利资产评估的研究, 不足之处, 还需要进一步完善。
摘要：提出一种评估专利资产价值的新方法, 它克服了使用收益法时所考虑因素影响的不确定性。首先分级罗列出影响专利资产估价的主要因素, 采用专家调查法对各指标体系中的影响因素赋权, 得出评判矩阵;用模糊数学原理建立三级模糊综合评判模型对具体的专利资产进行分析, 得出最终模糊集;再采用等级参数法确定参数价格列向量, 得到专利资产的价值。最后以某公司内螺纹铜管专利技术评估为例, 对其进行评估并得到合理的评估值。
多级模糊综合评判 第4篇
关键词：模糊综合评判审计风险模型层次分析法
一研究背景
审计风险是指审计师对含有重要错误的财务报表表示不恰当审计意见的风险，是指在完成审计工作并发表无保留意见审计报告后，审计人员所愿意承担的一种主观确定的财务报告未公允反映的风险。审计风险越低，审计人员要求的财务报表没有重要错误的保证度越高，且风险值可以取0到1之间的任何值。在审计工作中，审计人员不可能做到百分之百的准确率。
审计风险模型为DAR=IR×CR×DR，DAR代表审计风险，IR代表固有风险，CR代表控制风险，DR代表检查风险，由于固有风险是經济业务处理中本身固有的风险，控制风险是内部控制结构未能及时预防或发现经济业务中的某些重要错误或不法行为的风险，这两种风险都不是审计人员所能控制的，因此，本公式可变换为DR=DAR/（IR×CR），也就是说，审计人员可以通过本公式计算出能接受的检查误差，在其指导下确定审计工作的工作量大小。美国注册会计师协会给出了一个普遍使用的数值5%。为了计算出DR，本文将运用模糊综合评判法来确定IR和CR。
二评价固有风险
参考文献：
多级模糊综合评判 第5篇
关键词：家教,评价指标体系,模糊综合评判模型
目前, 中小学生请家教是一个很普遍的现象, 在沈阳, 高等院校林立, 许多家长都请各大高校的大学生为他们的孩子辅导功课, 一个主要原因是想让自己的孩子从大学生的身上学到学习技巧与方法以及勤奋好学的精神。在请家教的这些学生中, 有的学生成绩优异, 却想使自己各方面更优秀, 但绝大多数学生学习成绩不理想, 学习缺乏自觉性, 学习方法欠佳, 家长想借家庭辅导来提高孩子的成绩。如何对家教的效果进行, 需要确定恰当的指标评价体系和建立一个科学的评价模型。文章通过问卷调查确定了评价指标体系及其结构, 建立了适合评价此问题的模型, 并运用此模型将调查所得数据进行计算, 最后分析所的结果.
(一) 评价指标体系的确立极其结构
首先, 根据问卷调查的结果确定评价指标体系。在对40名接受家教辅导半年以上的学生及他们的家长和辅导教师所做的问卷调查中, 回答“在培养学生的学习能力时, 你认为应着重培养哪方面的能力”这个问题时, 在40名辅导教师的回答中, 分析问题的能力、创新能力和自学能力排在前三位, 这是由于辅导教师比较注重素质教育;在40名家长的回答中, 孩子学习成绩是否提高、学习自觉性是否增强以及是否从辅导教师身上学到勤奋好学的精神在他们所注重的方面占前三位;而在40名学生的回答中, 他们所注重的除了想提高自己的成绩外, 是想增强自己对学习的兴趣和改善自己学习技巧与方法。可见, 辅导教师、家长和学生各自所注重的方面是不同的, 那么, 在学生接受家教辅导过程中, 辅导教师、家长和学生的所注重提高的能力究竟有没有提高, 如有提高, 又有有多大提高, 根据调查结果, 可确定评价指标体系:辅导教师:分析问题的能力、创新能力、自学能力;家长:学习成绩、学习自觉性、勤奋好学的精神;学生:学习兴趣、学习技巧与方法。
(二) 单目标多层次模糊综合评判模型
1. 一级模糊综合评判模型。
综合决策是在考虑多种因素影响下关于某种目的的对某种事物作出综合的评判。假设采用因素 (或指标) 刻划, 则设因素集为U={u1, u2…, un}, 又设所有可能出现的评语有m个, 则评语集V={v1, v2, …vm}, 一般地, 各个因素对事物的影响是不一致的, 故因素的权重分配可视为U上的Fuzzy集, 记为A={a1, a2, an}, 其中, , ai (i=1, 2, …, n) 表示因素ui在因素集中的重要程度。 (1) 单因素评判。模糊集值映射:f:U→F (V) , f (ui) = (ri1, ri2, L, rim) ∈F (V) (i=1, 2, …, n) , 其中, f (ui) 是关于因素ui的评语模糊向量, rij表示关于ui具有评语vj的程度。 (2) 由f导出U到V的模糊关系——综合评判矩阵R=Rf= (rij) n×m。 (3) 综合评判。对于因素集上的模糊向量A= (a 1, a2, L, an) , 通过R变换为V上的模糊集B=AoR= (b 1, b2, L, bm) 。另外, m个评语也并非都是绝对地肯定或否定, 故综合的决策也应看作为V上的Fuzzy集, 记为B={b1, b2, L, bm}∈F (V) , 其中bj (j=1, 2, …, m) , 反映了第j种决断在决断总体V中所占的地位。假如bj0=max{b1, b2, L, bm}, 则根据最大隶属原则得出决断为vj0。
2. 二级模糊综合评判模型的步骤。
(三) 应用模型计算
如今, 家长为孩子请家教是一个很普遍的现象, 但是, 家长不应该盲目的为自己的孩子请家教, 应该根据自己孩子的具体情况和自己的侧重点来定。虽然家教对提高学生成绩有很大帮助, 但是家长与学生不应过于依赖家, 而是应以学校里的教学为主, 家教辅导毕竟只是一个辅助手段。
参考文献
[1]李洪兴, 汪培庄.模糊数学[M].北京:国防工业出版社, 1994.
[2]谌红.模糊数学在国民经济中的应用[M].武汉:华中理工出版社, 1993.
[3]彭天好.机械产品设计方案的模糊综合评判[J].模糊系统与数学, 1997, (2) .
多级模糊综合评判 第6篇
在生产和科技活动, 社会生活、经济活动中, 一个事物不会独立存在, 而受到各种各样的因素的影响, 必须较全面考虑各种影响, 选择重点, 然后对事物做出比较正确的判断。在二十一世纪竞争日益激烈, 消费者需求日益苛刻, 差异化产品、个性化产品不断出现的时代, 各种新型设备、新型产品不断出现, 厂商在投入市场之前应考虑各个方面的因素来获取人们对此商品的欢迎程度, 再决定是否应该批量生产, 如此才能在竞争中立于不败之地。在经济实际中, 消费电子类产品的更新速度最快, 如手机制造业市场的竞争非常激烈, 各大手机市场都在推陈出新, 新产品的市场投放及市场预测对手机开发商和销售商来说就相当重要。在问题的另一方面, 如果一段时间内发现某商品滞销, 反过来要查找原因。这个问题是与前面相反的。本文利用模糊综合评判方法试图对新型手机开发及销售做出评判, 模糊综合评判也叫做模糊综合决策, 即考虑多种模糊性因素影响下对某事物做出的综合评价。[1]我们将前一问题叫做模糊综合评判的正问题, 后一问题叫做模糊综合评判的逆问题。在本论文中仅讨论正问题模型。
1 模糊综合评判的正问题模型
1.1 模糊变换定义[2]
设有限论域U={u1, u2, …un}和V={v1, v2, …vm}, R是U到V的一个模糊关系, R= (rij) n·m, 0≤rij≤1。若有U上的任一个模糊子集A, 和V上的模糊子集B, 它们之间满足B=AR则称这是一个将U上的模糊集变为V上的模糊集的变换———模糊变换。
从映射的角度看, 任给R∈F (U*V) , 映射他Tn:
可以唯一地确定一个从U到V的模糊变换, A∈F (U) , TR (A) =B∈F (V) , 称B是A的像, A是B的原像。此映射也称为扩展原理。
1.2 正问题模型
正问题就是上述模糊变换中已知A和R求B。问题涉及以下几个方面:1) 一个已知的评判对象的因素集U={u1, u2, …, un}。2) 一个已知的评价决策集V={v1, v2, …vm}。3) 一个已知的对因素的权重分配, 此为U上的模糊集A, 用向量表示A={a1, a2, …an}
其中, ai为第i个因素ui所具有的权重数, 它们满足归一化条件。4) 获取单因素评判矩阵R= (rij) n*m, 它由n个V上的模糊子集———单因素评判向量组成。其中Ri= (ri1, ri2, …, rim) 。5) 进行U到V的模糊变换A·R, 即合成运算, 得V上的模糊子集B, 即对评判对象的模糊综合评判结果。
1.3 评判结果指标的处理
1.3.1 最大隶属度法
取与bj=max{b1, b2, …, bm} (j=1或2或…m) 对应的评价集元素v作为评判结果。不过当最大的或较多的评判指标不止一个时, 此法失败。
1.3.2 加权平均法
以bi为权数, 对各评价集元素vj进行加权平均, 所得结果为最终评判。
若指标集已经进行归一化, 即, 则直接有
1.3.3 模糊分布法
即直接将评判指标集作为评判结果, 或将其归一化后得到对评判对象更全面和更深入地了解。
2 某新型手机的模糊综合评判
2.1 手机市场的因素选择
某手机制造商最近开发了一款新型手机, 在推向市场之前要对市场进行预测, 以便获得最大的收益。这种预测可分为两个方面:按照新产品和新业务开发领域的管理顾问埃里克.曼金 (Eric Mankin) 的思想, 一个新产品要在市场上具有相对竞争优势, 要从两个方面判断, 即“顾客购买的激励因素”和“顾客购买的障碍因素”, 成功导入的新产品必须在以下几个方面表现卓著:
(1) 提供更高的顾客购买激励;它必须比市场上的现有产品便宜 (更低的价格) ;它必须比市场上现有的产品提供更好的特色 (更多的收益) 。
(2) 消除顾客的购买障碍:它必须没有任何的更换和使用成本 (易于使用) ;它必须容易为顾客所获得 (易于购买) 。
按照这两项原则, 可以建立:1) 因素集U={功能u1, 质量u2, 款式u3, 价格u4, 售后服务u5}。2) 评语集V={很受欢迎v1, 较受欢迎v2, 不太受欢迎v3, 不受欢迎v4}
任选几部此类手机, 请一些专家和普通用户来测试一段时间, 并对各单因素进行评价。
若对于功能u1, 有20%的人认为“很受欢迎”, 有50%的人认为“较受欢迎”, 有20%的人认为“不太受欢迎”, 有10%的人认为“不受欢迎”。则对u1的单因素评判向量为:
R1= (0.2, 0.5, 0.2, 0.1)
同理, 对质量u2, 款式u3, 价格u4, 售后服务u5分别做单因素评价, 得:
组成单因素评判矩阵:
2.2 权重集
据调查, 由于该款手机主要面向在校大学生设计, 而大学生普遍对手机的质量、价格和功能要求较高, 而对售后服务和款式要求不那么高。于是得各因素的权重分配向量:
A= (0.1, 0.3, 0.1, 0.3, 0.2)
2.3 模糊变换
其中, “·”为取小取大类型 (∧—∨) 。
由此获得模糊综合评价集B= (0.2, 0.3, 0.3, 0.3) 。
2.4 评判指标的处理
由于在评价集中最大数不止一个, 所以最大隶属度法失效, 我们用加权平均法。首先将评语集V={很受欢迎v1, 较受欢迎v2, 不太受欢迎v3, 不受欢迎v4}进行量化, 我们设很受欢迎、较受欢迎不太受欢迎和不受欢迎的界限分别为:0.85、0.70、0.60、0.45。
对B归一化为:B= (2/11, 3/11, 3/11, 3/11)
所以此款手机属于“不太受欢迎”产品, 应该再作设计后进入市场。
3 结语
本文应用模糊数学的原理, 建立了某款手机市场前景的模糊综合评判模型, 并将其应用于实际当中, 获得了较为全面、合理的评价结果。通过此例我们可以看到, 从因素集的选取、权重的分配和单因素评判矩阵的确定每一步工作都要尽量避免主观性和片面性, 因为它们都直接影响着最终的评判结果。
摘要：为了对开发的新型手机市场前景做出有效的识别和评价, 可以通过对手机的质量特性以及首批投放客户反应进行分析和归纳, 建立模糊层次综合特性评价模型, 运用层次分析法确立新型手机的各因素的权重, 得到评价矩阵并对其做出模糊化处理, 然后通过运算得到综合评价结果。
关键词：模糊综合评判,综合评价,手机前景
参考文献
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[2]曹炳元.应用模糊数学与系统[M].北京:科学技术出版社, 2005.
[3]张晓平.模糊综合评判理论与应用研究进展[J].山东建筑工程学院学报, 2003, (4) .
多级模糊综合评判 第7篇
十八大以来, 随着我国各项改革的不断深化, 教育改革已提到日程上来。中国教育当前面临着很多新情况, 新的问题、新的矛盾亟待解决。因此, 对于教育的改革, 家长、教师、学生等都寄予了太多的希望。教师综合能力评价是支撑教育改革的重要内容, 本文应用模糊综合评判方法对体育教师综合能力评价的可行性进行探讨。
二、分析与讨论
综合评判是对多种属性的事物, 或者说其总体优劣受多种因素影响的事物, 做出一个能合理综合这些属性或因素的总体评判。例如, 教学质量的评估就是一个多因素、多指标的复杂的评估过程, 不能单纯地用好与坏来区分。而模糊逻辑是通过使用模糊集合来工作的, 是一种精确解决不精确不完全信息的方法, 其最大特点就是用它可以比较自然地处理人类思维的主动性和模糊性。
客观的评价方法, 既有利于教师个人能力提升与发展, 也有利于学校稳定人才队伍, 减少人力资源的流失, 构建本校的人力资源梯队。教师的评价考核过程中如何有效地避免人为因素的干扰, 客观公正的进行评价一直以来是困扰各方的课题。评价考核过程中专家、领导的主观意见往往左右着最终结果。各种人为因素的影响, 包括其个人标准、价值取向, 乃至人情关系等等, 均使得人力资源评价的客观公正性被受质疑。因此如何提高评价考核过程的客观性, 就成为人力资源评价的重要课题。
人力资源模糊综合评判方法, 就是将人力资源评价结果以及职务资格要求由定性化转为定量化, 因此可以协助决策层更为科学与准确地选拔岗位最佳人选, 合理构建师资队伍人才梯队, 最大限度地减少评价考核过程的主观性因素干扰, 成为教师评价问题的一种合理的解决方案。
人力资源模糊综合评判方法主要应用于人力资源评价体系的以下两个方面。
(一) 评价整体人力资源
评价整体人力资源, 是指对某一团体内部人力资源历史和现状进行考察。运用多种调查方式与手段, 对组织内现有成员的性别、健康状况、学历、所受培训、经验、履历、掌握语种、能力与专长等多方面素质做出全面调查, 进而得出结论。
在构建人力资源库的过程中, 按照体育教学岗位的需要, 给出各项指标, 通过考核、综合评价, 形成本校体育教师人力资源库。可以采取调查问卷、专家访谈等多种方法, 形成定量化而非定性化的结果。指标当中, 有些客观性指标易于量化, 例如健康状况、学历、竞赛成绩、参加培训等, 而有些描述性指标, 如创新能力、观察能力、能动性较强等则比较难于掌握。需要采用相应的能力测试, 为这些指标得出量化的客观性结论。例如, 美国劳工部研究并实施一般能力测试, 主要是对一些职业领域工作中所必需的几种能力进行专项测评, 包括计量、平面图判断、语言、形形匹配等各种测评形式, 主要用于考察智能、言语、书写知觉、空间判断、运动协调等多方面的素质。其他的能力测试还包括特殊职业能力测试、心理运动机能能力测试等等。
此外, 还有采用情景模拟、人格测试、情商测试等方法对高级人才的测评, 给出比较全面的评价指标, 再根据专家评委会拟定的权重系数评价标准, 给出各项考察指标的量化结果。例如, 某人在一般能力测试中, “观察能力”为“优异”, 按测评标准起始分为9分 (评测标准给出的权重为0.4) , 而在专家面试的过程中, 判断能力被评为“良好”, 得分为7分 (评测标准给出的权重为0.6) , 对测试结果加权平均, 最终“观察能力”得分为7.8分。
(二) 评价现有岗位
评价现有岗位即岗位职责分析, 就是对某一种特定工作岗位职责做出明确界定, 以及确定完成这一岗位工作需要的行为, 并对所有相关的工作信息进行评价的过程, 亦即通常所说的6WIH分析公式。这包括“岗位描述”和“岗位要求”两部分。而在通常的人力资源管理活动中, 岗位要求所需要考察的资格标准主要用一些定性化的方式描述, 主观随意性较大, 难以达到职务匹配客观性的要求。因此, 各项指标的确立, 要从人力资源数据库里选取优秀样本, 赋予权重加权平均, 将测评指标由定性描述转化为定量客观数据, 为评价提供客观性依据, 形成岗位分析数据库。
在对体育教师的岗位分析中, 通过综合专家意见和查阅文献资料, 经过统计学处理, 做因子分析和 (HSD) 比较分析, 将体育教师综合能力评价指标确定为:教学设计与实施, 专业态度与学生辅导, 教学策略与评价, 专业技能, 团队沟通与配合, 专业发展六大方面。而后从近些年中选取评价较好的体育教师若干名, 各评价指标情况见附表1。
权重系数按照评价时间越晚系数越大, 时间越早, 权重越低给出, 各项评价指标按加权平均的方法计算得出。
其中, Ai为评价指标项的权重系数, Ri为评价指标项分值。
经计算得出体育教师综合能力评价指标的各分项指标分数如表2所示。
由表2可以看出, 对体育教师这一岗位的综合能力要求中, 对教学策略与评价和专业技能这两项能力的要求比较高, 而对业务发展的要求相对较低, 对其他几项指标的要求则较为平均。本文受采样数据库规模的限制, 分析结果可能具有局限性, 但是这一分析结果与徐金尧教授等的研究结果基本相符, 因此可以作为学校人事管理部门评价体育教师的客观依据。需要注意的是, 评价标准也应该随形势的变化不断更新和完善。本文根据体育教师的专业特点, 应用模糊综合评判方法对体育教师综合能力做出评价, 为提升教育管理部门对体育教师综合能力评价工作的专业化、科学化水平, 促进学校体育事业的持续发展做出有益探索。
附表:
三、结论与建议
研究表明, 模糊综合评判方法可以对体育教师综合能力做出客观的评价, 评价结果可以作为体育教师的考核依据。但是, 受采样数据库规模限制, 在确定评价指标及权重时要综合各方意见。经研究发现, 在体育教师这一岗位的综合能力中, 对教学策略与评价和专业技能这两项能力的要求比较高。
参考文献
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[2]侯书森.工商管理学精华读本.民主与建设出版社, 2001.
[3]于秀芝.人力资源管理.经济管理出版社, 2005.
多级模糊综合评判 第8篇
1 建立企业物流成本控制能力的多级评价指标体系
根据企业物流成本的内在特征,企业物流成本控制能力评价指标是一个多因素、多层次的指标体系。企业物流成本的产生主要来自运输费用、装卸搬运费用、储存费用、包装费用。因此,对企业物流成本进行控制也就要从这几方面着手,即运输费用控制、装卸搬运费用控制、储存费用控制、包装费用控制。物流成本的局部控制可以实现部分环节的物流成本的降低,但由于物流成本控制存在此消彼涨的现象,使储存与运输两个环节追求成本最小存储环节中存储物资的减少,显然降低了成本,却往往引起运输成本的增加,所以,如果生产企业各部门之间的联系不紧密,物流总成本的控制就难以令人满意。所以各个环节之间的协调控制也是降低成本的关键因素之一。
1.1 运输成本控制
运输成本占物流成本的比重较大,有调查结果表明,运输成本占物流总成本的40%左右,是影响物流成本的重要因索。运输费用的控制主要表现在运输的时间、准确性、可靠性及批量水平及安全运输几个方面。
1.2 装卸搬运成本控制
装卸搬运的活动是衔接物流各环节活动正常运作的关键,它渗透到物流的各个领域。搬运次数的增多增加了成本,却不增加附加值,因此应将搬运次数减至最少,管理好物资,减少搬运距离,减少搬运活动,减少浪费、破损。控制方式有:提高搬运设备水平,选择适当的搬运设备,减少搬运货物和搬运设备的损失即搬运损失。
1.3 储存成本控制
储存费用是指物资在仓库储存所需的费用。现代物流控制中的储存费用控制能力主要取决于仓库管理水平、仓库货物损失、仓储设备水平。在对近几十年物流企业总成本变化的分析,存储费用的降低是总成本降低的主要因素。
1.4 包装成本控制
据统计,多数物品的包装费用占总费用的20%左右,特别是生活用品其包装费用占50% ,所以包装费用的控制在总成本控制的过程中具有重要息义。通常包装费用的控制通过改进包装技术,对市场需求的经济分析,减少资源消耗,提高产品回收利用率。
1.5 各个环节之间的协调控制
企业物流是由各个环节相互协调作用组成的,它具有系统性。要实现企业物流总成本的最小化,就需要从整体进行协调控制。这就需要企业具有对未来的产品生产情况进行预测、分析,信息反馈和决策的全过程的系统控制能力。提高协调控制能力就要提高企业的预测分析能力,信息及时反馈,增强领导的决策能力和普遍提高企业员工的整体素质。
所以建立企业物流成本控制能力评价指标体系如图1所示。
2 多级模糊评价方法
对企业物流成本控制能力的评判是一个复杂的多层次评判,多级模糊综合评判包括以下几个步骤。
2.1 建立评价指标集U
将评价指标集按性质相近分成不同层次,第一级指标集U={U1,U2,…,Un},表示对评价目标有影响的n个因素。第二级指标集Ui={Ui1,Ui2,…,Uij},i={1,2,…,n},j={1,2,…,n}.
2.2 确定评判集
设评判集V={V1,V2,…,Vm},m表示评价的等级数。对每一个等级给出一个相应的数值。本文将评语集分为4级,即V={优,良,中,差},对应的分值应该分别定义为:4、3、2、1。
2.3 确定各级权重集
常见的确定权重的方法可以划分3大类:主观赋权、客观赋权和主客观相结合的赋权。主观赋权的方法有主观经验法、专家排序法、德尔菲法、层次分析法(AHP)等。客观赋权法是指利用指标值所反映的客观信息确定权重的一种方法,其权重是根据各指标所提供的信息量的大小来决定的。主要方法有回归分析法、因子分析法、连乘累计组合赋权法。本文采用专家评定法,聘请行业内专家n名,各自独立地对一级目标Ui和二级目标Uij的各项指标分别在评价集V上进行评价,给出权重,然后对评价结果进行归一化处理。
2.4 评判矩阵的确定
评判矩阵又叫隶属度向量矩阵,它是对评价项目集内对项目评定的一种模糊映射。根据评判集V,先对第二层因素集确定评判矩阵为
其中,rnm表示对Uk中的因素i评价第j个评语的隶属度。
2.5 模糊矩阵计算
评判因素的权重向量与模糊评价矩阵进行模糊运算,先从第二层开始,用权向量Wi与Ri作模糊计算,得到相对于第一层指标Ui的隶属向量
同理,对第一层指标计算得到目标层B对于评语集V的隶属向量
计算综合评分值P=VBT.
3 实例应用
应用多级模糊综合评价法对HS市某企业物流成本控制方案进行模糊综合评价。对影响企业物流成本的众多因素进行分析,建立二层评价目标。整体目标的实现可以通过五个方面的指标来衡量。 具体评价过程如下:
1) 设评价指标集合U=(U1,U2,U3,U4,U5)(运输成本控制,装卸搬运成本控制,储存成本控制,包装成本控制,衔接协调控制)
其中,运输成本控制指标集U1=(U11,U12,U13,U14,U15),
装卸搬运成本控制指标集U2=(U21,U22),
储存成本控制指标集U3=(U31,U32,U33),
包装成本控制指标集U4=(U41,U42,U43,U44),
衔接协调控制指标集U5=(U51,U52,U53,U54).
2)采用专家评定法确定各指标权重,见表1。
3)确定隶属关系,获得评判矩阵
4) 根据式(1)算出二级指标相对于其上级指标的综合评价
同理可得到装卸搬运成本控制,储存成本控制,包装成本控制以及衔接协调控制指标集的评价结果
B2=(0.355,0.41,0.19,0.045),
B3=(0.595,0.26,0.145,0),
B4=(0.59,0.26,0.095,0.055),
B5=(0.735,0.165,0.004,0.06).
5) 根据式(2)对一级指标做综合评判
计算综合评分:
综上得出,该评价结果处于[3,4]之间,其区间表示为“良”,则说明该企业对物流成本控制综合评价结果为良。
4 结束语
应用模糊综合评价方法能够科学、客观的对企业物流成本控制作出合理评价,克服了原有方法评价过程主观单一、评价结果难于量化的缺陷。因此,建立企业物流成本控制评价体系,再对它进行有效的评价可以选到合理的成本控制方案。根据评价的结果还可以发现在企业物流成本控制的某些环节存在的问题,并及时解决提高资源的利用率。相当于间接的为企业创造利润。本文已经通过案例证明了评价方法的可行性和实用性。
摘要：对企业物流成本进行有效的控制,可以提高企业的效益。为了更好的了解企业在物流成本控制方面是否合理,并为企业物流的方案选择提供理论依据,从运输成本控制、装卸搬运成本控制、储存成本控制、包装成本的控制和各环节之间衔接协调的控制5个方面构建了多级评价指标体系。运用模糊数学方法,建立了企业物流成本控制能力多级模糊综合评价模型。实例应用结果表明该方法的有效性。
关键词：企业物流成本,成本控制,控制能力,模糊综合评价
参考文献
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多级模糊综合评判 第9篇
关键词：高校教学质量 保障体系 层次分析法 多级模糊综合评价 数学模型
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）08（a）-0001-02
2010年7月发布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020）》，将提高教育质量确立为教育发展的工作方针和教育改革发展的核心任务。建立高校教学质量保障与监控体系，在高校内部形成各具特色的自我评估和监控的机制，是一流大学的普遍做法。而我国目前的教学质量保障体系还不完善，而且出现许多亟待解决的现实问题。目前国内外相关的研究十分活跃[1-2]，但大部分研究只是基于教育理论的研究，也有部分学者将相关问题建立成数学模型进行研究[3-4]，该文建立了基于多级模糊综合评价的高校教学质量保障体系的数学模型，对该问题进行了研究。
1 基于多级模糊综合评价的高校教学质量保障体系的数学模型
1.1 层次分析法（AHP）具体步骤
1.1.1 建立层次结构模型
分析所研究的问题，把问题划分为目标层、准则层、方案层等，用框式图说明层次的递阶结构如图1。
1.1.2 建立两两比较的判断矩阵
在相邻的两个层次中，高层次为目标，低层次为因素。一般取判断矩阵（表1）形式。
在层次分析法中，为了使判断定量化，采用1-9标度方法如表2。
构造判断矩阵，判断矩阵B具有如下特征：
①；②；③
在层次分析法中，只要矩阵中的满足上述三条关系式，就说明两两判断矩阵具有完全的一致性。
1.1.3 层次单排序
利用和积法或方根法来计算满足的特征根与特征向量，其中为的最大特征根，为对应于的正规化的特征向量，的分量即是相应元素单排序的权值。该文只给出和积法。
（1）和积法：
①判断矩阵的归一化： ；
②归一化处理后，对判断矩阵按行相加：；
③对向量归一化处理：
即为所求的特征向量的近似解；
④计算判断矩阵最大特征根：。
（2）判断矩阵一致性指标 （Consistency Index）：。一致性指标的值越小，表明判断矩阵越接近于完全一致性。一般判断矩阵的阶数越大，人为造成的偏离完全一致性指标的值便越大。当时，判断矩阵永远具有完全一致性。
（3）随机一致性指标（Random Index）的对应值，如表3。
（4）判断矩阵一致性指标与同阶平均随机一致性指标之比称为随机一致性比率（Consistency Ratio）。当时，便认为判断矩阵具有可以接受的一致性。当时，就需要调整和修正判断矩阵，使其满足，从而具有满意的一致性。
1.1.4 层次总排序及一致性检验
由上步中层次单排序的计算结果，计算出对更上一层次的优劣顺序，类似的，当时，认为层次总排序结果具有满意的一致性。
1.2 模糊综合评价法的模型和步骤
（1）确定论域，其中表示个指标。
（2）确定评语集：评语集是评价者对被评价对象可能做出的各种总的评价结果组成的集合，用表示：其中代表第个评价结果，为总的评价结果数。
（3）进行单因素评价，建立模糊关系矩阵：对量化，即确定被评价对象对等级模糊子集的隶属度，得到矩阵，其中 表示某个被评价对象从因素来看对等级模糊子集的隶属度。而表示被评价对象在某个因素方面的表现。在确定隶属关系时即计算：其中，c可以适当选取，使得。
（4）确定模糊权向量：常见的确定权重的方法有：①层次分析法；②加权平均法；③专家估计法。
（5）多因素模糊评价：模糊综合评价的模型为
，其中是由与的第j列运算得到的，表示被评级对象从整体上看对等级模糊子集的隶属程度。
（6）分析模糊综合评价的结果：将综合评价结果转换为综合分值，对模糊综合评价向量的处理有两种方法。
①最大隶属度原则：如果模糊综合评价的结果向量满足关系式中的，则被评价对象总体上来讲隶属于第等级。
②加权平均原则：表达方式如下
其中，为待定系数（=1或2），当时，加权平均原则即为最大隶属原则。
1.3 教学质量保障体系评价模型的构建过程
（1）确定教学质量保障体系的评价指标体系和评语集。
依据教育部《普通高等学校本科教学工作水平评估方案（试行）》，选择反映教学质量的评价指标，一级指标7个、二级指标19个，建立评价指标体系如表4。其中，评价因素论域…
，评语集为：
。
（2）采用层次分析法确定指标对总体目标组合的权重。
首先，构造主观上的两两判断矩阵；然后，利用和积法对判断矩阵做处理，通过层次单排序和层次总排序，确定权重；最后，检验层次总排序的一致性。
（3）由模糊综合评价方法求得最终的结果。
根据评价指标体系和评语集，构造模糊评价矩阵；将层次分析法确定的评价指标权重和模糊评价矩阵作复合运算，确定评价等级。
2 结语
该文建立了基于多级模糊综合评价的高校教学质量保障体系的数学模型，可任意选取大学作为案例进行高校教育质量评估的实证分析。该文给出细化的分级评价体系，利用层次分析法和模糊综合评价结合避免了单一定性评价的粗糙，可得到最终综合评判的定量结果。
参考文献
[1]盛欣.高校教学质量保障体系的逆向思考[J].当代教育论坛，2014（6）：9-15.
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[3]赵春元.基于层次分析法的教学质量模糊综合评价模型及应用[J].沈阳工程学院学报（自然科学版），2011，7（2）：185-189.
多级模糊综合评判 第10篇
在导弹武器装备的采购过程中, 军方需对导弹武器性能进行评价, 并在此基础上对导弹价格进行审核。导弹武器的性能是以先进科技为依托的, 随着精确制导、巡航隐身以及变轨突防等高新技术的发展, 导弹性能的高低越来越多地取决于科技含量及其应用水平。如何对导弹性能进行科学、客观地评价, 是军方采购部门需要解决的难题。
本文分析了导弹武器的特点, 建立了性能评价的指标体系, 运用多级模糊综合评判模型对导弹武器的性能进行综合评价。术语“综合”表示在评判过程中, 要将评判的数个单独要素和部分要素综合到一种聚合形式之中去, 其整体是部分的综合[1]。
1 导弹性能评价指标体系
导弹武器是一个复杂的系统, 其性能外延宽泛。建立完整科学的指标体系是进行模糊综合评价的基础。体系确立的原则有:
(1) 全面系统, 即用系统的观点全面、综合反映被评价导弹性能的实际情况, 不遗漏任何重要的方面。
(2) 简明合理, 即定义简明清楚, 指标体系的大小应适宜, 计算含义明确。
(3) 独立可比, 即指标相互独立, 有明确的内涵, 具有可比性。
(4) 便于操作, 即对评价对象影响大的重要指标应细分, 其他指标适当粗分, 以便于计算。
按照指标体系的确立原则, 结合影响导弹性能的主要因素, 通过调研、专家咨询、比较分析、综合归纳和演绎等方法, 建立如图1所示的导弹武器性能因素指标体系。
该评价指标体系由战术技术性能、使用性能和经济性能三个一级指标和射程、战斗部威力、命中精度等12个二级指标构成。
2 导弹性能模糊综合评判模型
根据上述导弹性能的指标体系, 应该建立相应的二级模糊综合评判模型。
2.1 确定模型条件
建立模糊综合评价模型前, 需要确立评价因素集、评语 (评价等级) 集和权重集。
①建立评价因素集
根据图1, 建立二级评价因素集
U={U1, U2, …, Um}, Ui={Ui1, Ui2, …, Uini}, i=1, 2, …, m, 其中:ni为Ui中评价因素的个数。
②评语 (评价等级) 集
根据评价的具体要求, 将评价指标的评价值分成s个等级, 即用V={v1, v2, …, vs}来表示评语集。
③权重集
确定U和Ui中每个因素在综合评价过程中的重要程度, 设U中每个因素相对U的权重集为:
W={w1, w2, …, wm}, 其中, ∑wi=1, 0≤wi≤1
同理, 确定Ui的权重集为Wi={wi1, wi2, …, wini}。
2.2 评价指标的权重计算
确定指标权重的方法主要有德尔菲专家咨询法 (Delphi) 、层次分析法 (AHP) 、二项系数加权法、环比评分法等。本文主要采用层次分析法来确定各评价指标对应于上一层某指标的相对重要性的权值, 具体方法如下:
①构造判断矩阵
判断矩阵用以表示同一层次各个指标的相对重要性的判断值, 通过问卷调查由若干位专家来判定。同时引入九分位的相对重要的比例标度, 构成正交判断矩阵B。
②计算单一准则下的相对权重, 求解判断矩阵B的特征根:
B·W=λmax·W
其中, λmax为判断矩阵B的最大特征根, 相应的特征向量为W。W经归一化后, 即为同一层次相应指标的权重向量。
③一致性检验。
衡量判断矩阵不一致程度的数量指标叫做一致性指标, 记作CI。
CI= (λmax-n) / (n-1)
CI的值越小, B的一致性越好。引入随机一致性指标RI, 其取值可查专门的表。若随机一致性比率:
undefined
则判断矩阵B具有满意的一致性, 否则需要重新进行两两比较, 对B加以调整。
2.3 评判矩阵
对某一特定导弹确定评价等级的过程等同于确定导弹对每个评价等级vi的隶属度值的过程。
①对每一个评价指标Ui进行单指标评价, 得出单指标评价矩阵:
Ri= (rij) ini×s, 其中ini表示Ui中的元素个数, s表示评价等级个数, rij表示指标对评语vi的隶属度。本文采用德尔菲法确定各评价指标对相应评语的隶属度。
②算出Ui的最终评语:
Ei=WioRi= (ei1, ei2, …, eis) 。然后将每个Ui作为单独元素, Ei作为单指标评价向量, 构成从U到V的模糊评价矩阵
undefined
, 从而得出U的最终评语向量:E=WoR。
3 实例综合评价
为了不失一般性, 本文对俄罗斯的“白杨-M”导弹进行性能评价。指标体系如前所述, 评语设为:“优秀”、“较好”、“一般”、“合格”、“差”。首先采用层次分析法计算出各评价指标的权重向量如下:
W1=[0.263, 0.141, 0.141, 0.455]
W2=[0.573, 0.222, 0.077, 0.128]
W3=[0.483, 0.157, 0.088, 0.272]
W=[0.630, 0.218, 0.152]
然后请专家通过德尔菲法得出该导弹的第一层评价指标如下:
undefined
根据权重向量, 可以得出一级综合评价指标如下:
E1=W1oR1=[0.228, 0.318, 0.254, 0.165, 0.034]
E2=W2oR2=[0.184, 0.207, 0.299, 0.245, 0.065]
E3=W3oR3=[0.233, 0.296, 0.254, 0.133, 0.085]
将上述评价向量当作第二层的指标评价矩阵, 可以得出二级评价结果如下:
E=WoR=[0.219, 0.291, 0.264, 0.177, 0.049]
根据最大隶属度评判准则, 对“白杨-M”型导弹性能的最终评价为“较好”。
4 结束语
本文提出了应用模糊综合评判法来解决导弹武器的性能评价问题。在评判过程中综合考虑了多种因素的影响, 采用层次分析法得出评价指标的权重, 在引入实例的基础上, 通过量化和科学计算, 最终得出了合理的评判结果。本文提出的方法可以为军方采购部门对武器性能综合评价提供参考。
摘要：针对导弹武器装备采购过程中存在的性能评价问题, 分析了导弹武器性能评价的指标体系, 采用现代系统评估理论的层次分析法确定了评价指标的权重, 结合模糊系统综合评判的相关知识, 建立二级模糊综合评判模型对导弹性能进行综合评价。
关键词：模糊综合评价,导弹性能,评价指标
参考文献
[1]Timothy J.Ross.模糊逻辑及其工程应用[M].钱同惠, 等译.北京:电子工业出版社, 2001.
[2]任俊生, 等.先进核电站技术综合评价系统的研究[J].华东电力, 2005.
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