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服装欢迎程度模糊综合评判模型： 例子 优选 * （5）评判指标处理法 将上述指标归一化得， 如果评判者是女顾客，由于她们特别看中花色和样式，故各因素的权为：A=(0.30,0.35,0.10,0.10,0.05) B=（0.20,0.30,0.35,0.10） B`=（0.21,0.315,0.37.0.105） 优选 * 2.决策 （1）最大隶属度法 （2）排序法 如：对很欢迎赋值100，欢迎赋值85，一般赋值70，不欢迎赋值60。 可计算出男性对该服装的综合评分：82.5分； 同样可以算出女性对该服装的综合评价为：79.975分 男 B`=（0.21,0.315,0.37.0.105） 女 优选 * （四）步骤总结 （1）给出备择的对象集： （2）找出指标集： （3）找出评语集（可称等级集）： （4）确定评判矩阵（评判的基础环节）： 优选 * （5）确定权数向量： （6）选择适当的合成算法： 加权平均法、最大隶属度法 主因素突出法（查德算子）； （7）计算评判指标： 模糊综合评价的结果是被评事物对各等级模糊子集的隶属度，它一般是一个模糊向量，而不是一个点值，因而它能提供的信息比其他方法更丰富。 若对多个事物比较并排序，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，按序择优。 优选 * 课件 课件 课件 课件 课件 课件 课件 课件 课件 模糊综合评价法 Contents 三、应用案例 ——Fuzzy在物流选址中的应用 二、模型和步骤 一、思想和原理 优选 * （一）模糊现象与模糊数学 模糊概念：没有确切界限的对立概念。 “秃子悖论” 美与丑、高与矮、好与坏。。。。。。 模糊现象 电开关与自来水阀门 {0,1} [0,1] 自来水阀门开启度？ 优选 * 模糊数学：利用数学工具解决模糊现象一门学科。 1965 扎德 《模糊集合》 优选 * 设 为一基本集，若对每个 都指定一个数 则定义模糊子集 称为 的隶属函数， 称为元素 的 隶属度。 优选 * 例1：用A表示“高个子男生”的集，并认为身高1.80m以上的男生必为高个，而身高1.6m以下的男生都不是高个。用x表示某男生的身高，并给出μ的隶属函数如下 取x分别等于1.65m，1.70m，1.75m，则uA(x)分别等于0.125, 0.50, 0.875，即身高1.65m，1.70m，1.75m的男生，分别以0.125, 0.50, 0.875的程度属于高个子男生。A是“高个子男生”对应的模糊集（Fuzzy集）。 优选 * 模糊数学着重研究“认知不确定”一类的问题，其研究对象具有“内涵明确，外延不明确”的特点。 模糊数学引入评价 多指标 评语等级关系模糊化 优选 * 模糊综合评价就是以模糊数学为基础，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，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法。 （二）模糊综合评价及原理 优选 * 基本原理是：（汪培庄） （1）确定被评判对象的因素（指标）集和评价（等级）集； （2）确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵； （3）把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊评价综合结果。 优选 * Contents 三、应用案例 ——Fuzzy在物流选址中的应用 二、模型和步骤 一、思想和原理 优选 * 一 确定评价指标和评价等级 二 构造评判矩阵和确定权重 三 进行模糊合成和做出决策 优选 * （一）确定评价指标和评价等级 为刻画被评价对象的m种指标； 为刻画每一指标所处的状态的n种决断（即评价等级）。 设 设 优选 * 对某服装厂生产某种服装欢迎程度的模糊综合评价。 （ 1）确定模糊综合评判指标 取U＝{花色，式样，价格，耐用度，舒适度} （ 2）建立综合评判的评价集 取V＝{很欢迎，欢迎，一般，不欢