基于模糊综合评价的场景应用分析与探讨

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　　摘 要：人们在学习、生产和生活中，经常要对各种事物、不同现象进行比较与评价，再利用比较或评价结果对事物进行恰当的处理。由于各种事物和现象是比较复杂的，可以视某事物或某现象为一个复杂的系统，该系统会受到较多模糊因素的影响，所以在评价时必须兼顾到各个方面，尤其是对影响系统的模糊因素如果量化处理不到位，就可能会得到错误的或偏差较大的评价结果，从而给人们本身造成损失。
　　关键词：模糊因素;赋权;加权;综合评价
　　1 权重确定方法
　　对模糊因素量化即赋权，要根据模糊因素对系统的作用大小，采用科学的方法对其进行，常用的赋权方法有以下几种[1][2][3]：
　　（1）AHP法：明確影响系统的各种模糊因素，利用条理化原则把系统做成递阶层次结构进行的一种量化方法。
　　（2）Delphi法：即专家法，选择权威专家若干名（一般10～30人）进行独立的对需要评价的事物做出评价，再综合专家的结果来给不同的模糊因素赋予权重的方法。
　　（3）变异系数法：根据事物的各项指标信息，通过计算变异系数的方法对模糊因素赋予相应权重的方法。
　　（4）均方差法：先对复杂系统进行试验或观察，以便得到各项指标的观察值，通过计算均方差的方法来赋予不同模糊因素权得的方法。
　　2 模糊综合评判
　　模糊综合评判的技术路线如下图所示：
　　根据技术路线图可知，综合评判可采用下面的方法或步骤进行。
　　3 场景应用
　　下面通过一个具体的问题来介绍如何进行模糊综合评判。
　　例：某厂生产了一种品牌的皮鞋，用F综合评判的方法来评判皮鞋是否受欢迎。
　　第一步，因素集U的确定。顾客在挑选产品时，会从多角度去评判自己是否喜欢该产品。假设顾客对鞋子的u1（花色）、u2（式样）、u3（价格）、u4（耐用）度、u5（舒适度）五个方面要求较高，建立出因素集：U=u1，u2，u3，u4，u5。
　　第二步，权重集A的建立。这里采用专家法来对这些因素做出评判，假设综合专家对ui评价结果ai为：
　　A=（a1，a2，a3，a4，a5）=（0.10，0.10，0.15，0.30，0.35）
　　第三步，备择集V的建立。假设顾客对该品牌鞋子的态度为v1（很欢迎）、v2（欢迎）、v3（一般）、v4（不欢迎），则备择集为：
　　V=v1，v2，v3，v4=很欢迎，欢迎，一般，不欢迎
　　第四步，进行单因素的模糊评判。随机选取n个顾客进行访问，对因素u1进行调查，设有nj（n=n1+n2+n3+n4）个顾客对u1的评判结果为：Rji=n1n，n2n，n3n，n4n，则可列出所有单因素的评判矩阵：
　　R=rij4×4=0.2 0.5 0.3 0
　　0.1 0.3 0.5 0.1
　　0 0.1 0.6 0.3
　　0 0.4 0.5 0.1
　　0.5 0.3 0.2 0
　　第五步，评判指标的处理。指标处理的方法较多，这里采用极大极小原则来进行综合评判，可得到：
　　R=AR
　　=（0.10，0.10，0.15，0.30，0.35）0.2 0.5 0.3 0
　　0.1 0.3 0.5 0.1
　　0 0.1 0.6 0.3
　　0 0.4 0.5 0.1
　　0.5 0.3 0.2 0
　　=（0.35 0.30 0.30 0.15）
　　第六步，评判指标处理。
　　把得到的综合评判结果R进行归一化处理，得到最终的评判结果：B′=（0.32， 0.27， 0.27， 0.14）。
　　根据最终评判的结果如下表所示：
　　4 结语
　　在对较为复杂的事物或现象进行模糊综合评判时，会涉及到许多主观因素的影响，所以在具体赋权时一定要慎之又慎，以防出现不切实际的结果而影响了对事物的正确判断。
　　参考文献：
　　[1]伍亚华，姜绍通，许晖，等.基于层次分析法的宣木瓜果脯感官质量模糊综合评判研究[J].食品工业科技，2012，33（12）：159-162.
　　[2]许数柏.层次分析法原理[M].天津：天津大学出版社，1986：196-199.
　　[3]Saaty，T.（1980） The Analytic Hierarchy Process.McGraw-Hill Inc.，New York，89-137.
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