模糊決策評(píng)價(jià)ppt課件(參考版)
2025-05-04 02:47本頁(yè)面
【正文】 28 例 評(píng)價(jià)一件衣服是否受顧客喜歡 因素集合 {花色 ,樣式 ,耐久度 ,價(jià)格 ,舒適度 }。 , ＋ )： B = (, , , ) 27 例 2 利用模糊綜合評(píng)判對(duì) 20家制藥廠經(jīng)濟(jì)效益的好壞進(jìn)行排序。 , ＋ )： B = (, , , ) 26 ???????????????R 對(duì)于給定各因素權(quán)重 A = (, , , ),分別用各種模型所作的評(píng)判如下： M(∧ ,∨ )： B = (, , , ) M( , ＋ )對(duì)所有因素依權(quán)重大小均衡兼顧 ,適用于考慮各因素起作用的情況 . 24 例 1. 服裝評(píng)判 因素集 U ={u1(花色 ), u2(式樣 ), u3(耐穿程度 ), u4(價(jià)格 )}； 評(píng)判集 V ={v1(很歡迎 ), v2(較歡迎 ), v3(不太歡迎 ), v4(不歡迎 )}. 對(duì)各因素所作的評(píng)判如下： u1 ： (, , , ) u2 ： (, , , 0 ) u3 ： ( 0, , , ) u4 ： (, , , 0 ) 25 ???????????????R 對(duì)于給定各因素權(quán)重 A = (, , , ),分別用各種模型所作的評(píng)判如下： M(∧ ,∨ )： B = (, , , ) M( , ＋ )—— 加權(quán)平均模型 bj = ∑(ai , ∨ )與模型 M (∧ ,∨ ) 較接近 , 區(qū)別在于用 ai rij代替了 M (∧ ,∨ ) 中的 ai∧ rij . 在模型 M ( , ∨ )—— 主因素突出型 bj = ∨ {(ai 對(duì)于每一個(gè)因素 ui ,單獨(dú)作出的一個(gè)評(píng)判 f (ui),可看作是 U到 V 的一個(gè)模糊映射 f ,由 f 可誘導(dǎo)出 U 到 V 的一個(gè)模糊關(guān)系 Rf ,由 Rf可誘導(dǎo)出 U 到 V 的 一個(gè)模糊線性變換 TR(A)= A 176。R 將 A和 R代人 , 計(jì)算 : 19 B 就代表評(píng)判集結(jié)果 , 但是因?yàn)? +++=, 不容易看出百分比例關(guān)系 , 為此 , 可進(jìn)行歸一化處理 : 也就是說(shuō) , 對(duì)這類事故就上述 4個(gè)因素的綜合決策為 : 相當(dāng) 33% 的評(píng)價(jià)人認(rèn)為危險(xiǎn)性很嚴(yán)重 , 有 42% 的人認(rèn)為較嚴(yán)重 , 有 17% 的人認(rèn)為危險(xiǎn)性一般 ,有 8%的評(píng)價(jià)人認(rèn)為這類事故的危險(xiǎn)性或風(fēng)險(xiǎn)性小。具體做法是 , 任意固定一個(gè)因素 ,進(jìn)行單因素評(píng)判 , 聯(lián)合所有單因素評(píng)判 , 得單因素評(píng)判矩陣 R 。若評(píng)判人確定的權(quán)重系數(shù)用集合表示 , 即 權(quán)重集 為 : A=(,) 建立 評(píng)判集 。 這 4 個(gè)因素就可構(gòu)成危險(xiǎn)性的 因素集
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