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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5月31日,39,模糊综合评判,一级模糊综合评判,2020年5月31日,40,模糊综合评判,2020年5月31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5月31日,42,例如有单因素评判矩阵,则B(0.18,0.18,0.18,0.18),2020年5月31日,43,模糊综合评判,2020年5月31日,44,模糊综合评判,2020年5月31日,45,其中：,模糊综合评判,2020年5月31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5月31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5月31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
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