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数学建模算法与应用 第14章综合评价与决策方法 数学建模算法与应用 14 1理想解法 14 1 1示例 采用上式进行属性规范化时 经过变换的最差属性值不一定为0 最佳属性值为1 14 1 2方法和原理 14 1 3TOPSIS法的算法步骤 14 2模糊综合评判法 14 2 1一级模糊综合评判在人事考核中的应用 2020年4月5日 39 模糊综合评判 一级模糊综合评判 2020年4月5日 40 模糊综合评判 2020年4月5日 41 根据运算的不同定义 可得到以下不同模型 模糊综合评判 2020年4月5日 42 例如有单因素评判矩阵 则B 0 18 0 18 0 18 0 18 2020年4月5日 43 模糊综合评判 2020年4月5日 44 模糊综合评判 2020年4月5日 45 其中 模糊综合评判 2020年4月5日 46 例 晋升 的数学模型 以高校老师晋升教授为例 因素集U 政治表现及工作态度 教学水平 科研水平 外语水平 评判集V 好 较好 一般 较差 差 因素好较好一般较差差政治表现及工作态度42100教学水平61000科研水平00511外语水平22111 2020年4月5日 47 给定以教学为主的权重A 0 2 0 5 0 1 0 2 分别用M M 模型所作评判下 M B 0 5 0 2 0 14 0 14 0 14 归一化后 B 0 46 0 18 0 12 0 12 0 12 M B 0 6 0 19 0 13 0 04 0 04 2020年4月5日 48 模糊综合结论 最后通过对模糊评判向量B的分析作出综合结论 一般可以采用以下三种方法 1 最大隶属原则 2 加权平均原则 评价等级集合为 很好 好 一般 差 各等级赋值分别为 4 3 2 1 14 2 2多层次模糊综合评判在人事考核中的应用 根据最大隶属度原则 认为对该员工的评价为良好 同理可对该部门其他员工进行考核 14 3数据包络分析法 14 4灰色关联分析法 14 5主成分分析法 当影响事件的因素过多时 可以根据因素内在关系构造出影响事件的主要成分 并且用主要成分来对事件进行评分 为主成分 的累积贡献率 14 6秩和比综合评价法 14 6 1原理及步骤 14 6 2应用实例
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