模糊綜合評判法

模糊綜合評判法

一級模糊綜合評判模型的建立

（1)確定因素集

將因素集 u按屬性的型別劃分為 k個子集，或者說影響的k 個指標，記為u = u（u1，u2，… ，uk）

且滿足（2）確定評語集

由各種不同決斷構成的集合被評為評語集

權重的確定方法很多，在實際運用中常用的方法有：delphi法、專家調查法和層次分析法。

通過專家打分或實測資料，對資料進行適當的處理，求得歸一化指標關於等級的隸屬度，從而得到單因素評判矩陣 r。

單級綜合評判 b = a 。r

多層次綜合評判模型

一般來說，在考慮的因素較多時會帶來兩個問題：一方面，權重分配很難確定；另一方面，即使確定了權重分配，由於要滿足歸一性，每一因素分得的權重必然很小。無論採用哪種運算元，經過模糊運算後都會「淹沒」許多資訊，有時甚至得不出任何結果。所以，需採用分層的辦法來解決問題。

例：

解答：因素集u分為3層：

假設某區域有8個候選位址，決斷集v=代表8個不同的候選位址，資料進行處理後得到諸因素的模糊綜合評判

（1）分層做評判

u51=, 權重a51=

由表對u511，u512, u513的模糊評判構成的單因素評判矩陣：

類似：

（2）高層次的綜合評判

由此可知，8塊候選地的綜合評判結果的排序為：d,a,c, ,g,h,f,e,選出較高估計值的地點作為物流中心。

應用模糊綜合評判方法進行物流中心選址，模糊評判模型採用層次式結構，把評判因素分為三層，也可進一步分為多層。這裡介紹的計算模型由於對權重集進行歸一化處理，採用加權求和型，將評價結果按照大小順序排列，決策者從中選出估計值較高的地點作為物流中心即可，方法簡便。