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  • 综合评价

    万次阅读 多人点赞 2019-03-27 00:05:35
    管理类文科类的综合评价模型都可以做,一般都是层次分析法ahp,主成分pca /因子分析,灰色关联度,熵权法,topsis求指标权重,然后做一个排序。如果结合2种或者3种模型,,结合的方法分内在和外在结合, 1 外在的...

    管理类文科类的综合评价模型都可以做,一般都是层次分析法ahp,主成分pca /因子分析,灰色关联度,熵权法,topsis求指标权重,然后做一个排序。如果结合2种或者3种模型,,结合的方法分内在和外在结合,
    1 外在的结合就是2种方法分别求权重,然后用一个公式把他们结合在一起做一个归一化排序
    2 内在结合就是在一种方法上,原理里面算的步骤里面结合另外一种模型的权重,
    我看了很多相关文章基本都是这样的,后面以具体案例说明:

    1. 续写 : 上面的方法(除去AHP)基本都是针对自己有数据的情况,并且想对每个样本都有一个评价值额情况下很适用,如果你没有数据,推荐你用(AHP+专家模型)模糊综合评价,这个可以对总体样本评价出一个值。多个方法何以采用耦合分析,博弈论,多目标智能决策等,这样更能做出高水平的模型。

    2. 需要注意的是,大家都在说模糊综合评价,其实模糊的方法特别多,最常用的就是三角模糊,这个也可以2个三角形一起模糊(工科用得多),就是通过各种变换,最后数据变成0-1之间(一般都是这样),社科类的模糊其实很多就是直接加来等于1就行了,很简单的模糊,所以不要被名字吓着了,找权威专家(其实就是自己写)打打分就可以,说了这么多,其实这个方法还是很有主观性的,不管结果如何,自圆其说就行,我自己认为很少有确认的一个结论,只要不要太偏离实际情况,可以接受就可以了,

    3. ***上面的模型学习还是都不算难,有矩阵分析和概率论基础肯定就能学会了,大家一起加油学习吧,我只是把我研究的分享给大家

    4. 其实ahp的求解方法也很多,我这里分享一个利用特征根,特征值求解的代码,其他方法的后面在补上

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    万次阅读 多人点赞 2018-12-27 11:57:06
    模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法,应用模糊关系合成的原理,将一些边界不清,不易定量的因素定量化,进行综合评价。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...

    原理

           模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法,应用模糊关系合成的原理,将一些边界不清,不易定量的因素定量化,进行综合评价。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,其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定,而是以一个模糊集合来表示。

           模糊综合评价中通常分有目标层和指标层,通过指标层与评价集之间的模糊关系矩阵(即隶属度矩阵)可以得到目标层对于评价集的隶属度向量,从而得到目标层的综合评价结果。

           隶属度与隶属度矩阵是模糊综合评价的关键性概念。

    计算步骤

    1、确定评价对象的因素集

           设U={u1,u2,...,um}为刻画被评价对象的m种评价因素(评价指标),其中:m是评价因素的个数,由具体的指标体系所决定。

    2、确定评价对象的评语集

           设V={v1,v2,...,vn},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评语等级的集合,一般划分为3-5个等级。

    3、确定评价因素的权重向量

           设A=(a1,a2,...,am)为权重分配模糊矢量,其中ai表示第i个因素的权重,要求a1+a2+...+am=1,A反映了各因素的重要程度。

            在进行模糊综合评价时,权重对最终的评价结果会产生很大的影响,不同的权重有时会得到完全不同的结论。现在通常是凭经验给出权重,但带有主观性。确定权重的方法有:(1)专家估计法;(2)加权平均法:当专家人数不足30人时,可用此法,首先多位专家各自独立地给出各因素权重,然后取各因素权重的平均值作为其权重;(3)频率分布确定权数法;(4)模糊协调决策法:贴近度与择近原则;(5)层次分析法。

    4、进行单因素模糊评价,确立模糊关系矩阵R

           

    5、综合评价

           

    6、对模糊综合评价结果进行定量分析

           模糊综合评价的结果是被评价对象对各等级模糊子集的隶属度,它一般是一个模糊矢量,而不是一个值,因而他能提供的信息比其它方法更丰富。对多个评价对象比较并排序,就需要进一步处理,即计算每个评价对象的综合分值,按大小排序,按序则优,将综合评价结果B转换为综合分值,于是可依其大小进行排序,从而挑选出最优者。

    案例

    1、模糊综合评判在人事考核中的应用

           以某单位对员工的年终综合评定为例。

          (1)取因素集U={政治表现u1,工作能力u2,工作态度u3,工作成绩u4}

          (2)取评语集V={优秀v1,良好v2,一般v3,较差v4,差v5}

          (3)确定各因素权重:A=[0.25,0.2,0.25,0.3]

          (4)确定模糊综合判断矩阵:

                  u1由群众评议打分来确定:R1=[0.1,0.5,0.4,0,0]

                  u2、u3由部门领导打分来确定:R2=[0.2,0.5,0.2,0.1,0],R3=[0.2,0.5,0.3,0,0]

                  u4由单位考核组成员打分来确定:R4=[0.2,0.6,0.2,0,0]

          (5)模糊综合评判,进行矩阵合成运算

                  R=[R1;R2;R3;R4]

                  B=A·R=[0.175,0.53,0.275,0.02,0]

           (6)综合分数转换

                  S=B×P=[0.175,0.53,0.275,0.02,0]×[5,4,3,2,1]T=3.86

             根据最大隶属度可知:评判结果为良好,综合分数为3.86

    2、多层次糊综合评判在人事考核中的应用

          (1)先对各个子因素进行三级模糊综合评判

                  B1=A1·R1

                  B2=A2·R2

                  B3=A3·R3

                  B4=A4·R4

          (2)然后再二级模糊综合评判

                  R=[B1;B2;B3;B4]

                  B=A·R

           (3)最后进行一级模糊综合评判

                  S=B×P

    优缺点

    (一)模糊综合评价法的优点:

           模糊评价通过精确的数字手段处理模糊的评价对象,能对蕴藏信息呈现模糊性的资料作出比较科学、合理、贴近实际的量化评价;评价结果是一个矢量,而不是一个点值,包含的信息比较丰富,既可以比较准确的刻画被评价对象,又可以进一步加工,得到参考信息。

    (二)模糊综合评价法的缺点:

           1、计算复杂,对指标权重矢量的确定主观性较强;

           2、当指标集U较大,即指标集个数凡较大时,在权矢量和为1的条件约束下,相对隶属度权系数往往偏小,权矢量与模糊矩阵R不匹配,结果会出现超模糊现象,分辨率很差,无法区分谁的隶属度更高,甚至造成评判失败,此时可用分层模糊评估法加以改进。

    matlab代码

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    模糊综合评价可以用来对人、事、物进行全面、正确而又定量的评价,因此,它是提高领导者决策能力和管理水平的一种有效方法。当面对多种而复杂的方案、褒贬不一的人才、众说纷纭的成果时,就试用模糊综合评价法。

    一、模糊评价法原理
    1、模糊的概念
    普通集合只能表现确切的概念。但现实生活中却存在着外延不分明的概念,如医学中的“发高烧”、“健康人”,气象中的“阴雨天”等概念的界限都是十分模糊的。我们称这类外延不分明的概念为模糊概念。Zadeh. A首先引入模糊集的概念,其基本思想是把普通集合中的绝对隶属关系灵活化,使元素对“集合”的隶属度从只能取{0,1}中的值扩充为可取区间[0,1]中的任一数值。

    2、模糊集的概念

    定义:为定量刻划这些模糊性,定义了论域U上的一个模糊子集A:对于,都指定了一个数 ,都指定了一个数,叫做u对A的隶属程度。

    映射叫做的A隶属函数。

    例:某班一组有5个同学,即 ,论域U={},现分别对每个同学的“性格稳重程度”按百分制打分,再除以100。实际上就是给定一个从论域U到[0,1]闭区间的映射,设为

    这样就确定了一个模糊子集A,它表示出这个小组的同学对“性格稳重”这个模糊概念的符合程度。如果论域U是有限集合时,可以用向量来表示模糊子集,对于上例可以写成:A=(0.85,0.75,0.98,0.30,0.60)。

    3、模糊关系——模糊矩阵R

    普通关系只能描述两元素有无某种关系R如兄弟、父子关系等。但现实存在着大量更为复杂的关系,不是简单地有或无,而是不同程度的存在着,即模糊关系,模糊关系对应的模糊矩阵R。如用打分法表示四种物品:苹果、乒乓球、书、篮球的相似程度,完全相似为“1”,完成不相似为“0”,其余按相似程度在[0,1]中给出一个数u,这样,就得到一个模糊关系R,所得到的模糊矩阵为:

    4、模糊评价的数学模型(运算)

    模糊评判B=A·R=(b1, b2 ,… , bn)是将权重模糊矩阵A与单因素评判矩阵R按模糊矩阵的相乘来进行的。

    二、模糊综合评判

    1、因素集——是影响评价对象的各指标因素组成的一个普通集合。

    2、(因素)权重集——为反映各指标因素的重要程度,对各因素ui赋予一相应的权数ai,各权数组成的集合为A=(a1, a2,…, am)或写成A= a1 / u1 + a2 / u2 + … + am / um。

    3、评价集——是评价者对评判对象可能作出的各种总的评判结果所组成的集合,一般写成:V={v1, v2, …, vn}, vj(j=1,2, …,n)代表各种可能的评判结果(评判等级)。

    4、单因素模糊评价——分别从一个因素出发进行评价,以确定评判对象对评价集各元素的隶属程度。

    设对评价对象的ui因素进行评价,对评价集中第j个元素vj的隶属程度为rij,则按ui评判的结果为一模糊集,记为:
         R=(ri1, ri2, …, rin), 或记为:
         R=(ri1 /v1, ri2 /v2, …, rin /vn) (i=1,2, …,m)
    从m个因素入手,得单因素评判矩阵
      R=[Ri]=

    5、模糊综合评判——综合考虑所有因素的影响,得出正确的评判结果。

    B=A*R

    6、评价指标的处理

    例:教学质量评价模型的建立和求解

    1.因素集:U={清楚易懂,教材熟练,生动有趣,板书整洁}

    2.因素权重集:A=(0.5,0.2,0.2,0.1),st: 0<=ai<=1  ai求和=1

    3.评价集:V={很好,较好,一般,不好}

    4.单因素模糊评价:就清楚易懂因素考虑,全班有40%的同学认为“很好”,50%的同学认为“较好”,10%的同学认为“一般”,所以,得该因素的评判集:R1=(0.4,0.5,0.1,0)

    同理得:R2=(0.4,0.3,0.2,0.1)R3=(0.1,0.2,0.6,0.1)R4=(0.1,0.2,0.5,0.2)

    该老师的模糊评判矩阵         R=

    5.模糊综合评判

    B=AR=(0.5,0.2,0.2,0.1)*=(0.37,0.31,0.28,0.06)

    6.指标处理

    1)最大隶属度法 

    2)评价集:Vj=(1.0,0.7,0.4,0.1)

    (评价集???什么意思)

    转载于:https://www.cnblogs.com/amberwang2018/p/11019345.html

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