一些简单的绩效评估方法

1、常见的绩效评估方法：模糊数学综合评价模糊数学理论简介模糊的概念最早由美国计算机与控制专家 L.A.Zadeh 提出。模糊是指客观事物差异的中间 过渡中的“不分明性” 。比如我们在观察某一个指标的绩效时，会出现好、不错、很差的定 义，但是具体不错与不好的界限是不容易用传统数学描述的。 模糊数学一定程度上很好的解 决了这个问题。它把数学的应用领域从确定领域扩大到了模糊领域，存在很大的发展空间。基本概念定义论域 X 到 0,1 闭区间上的任意映射：A: X 0,1x A (x)都确定X上的一个模糊集合 A , A称为A的隶属函数， A(x)叫做x对模糊集A的隶属度，记为：A ( x, A(x), x

2、 X使得 a(x) =0.5的点xo称为模糊集 A的过渡点，此点最具模糊性。可知模糊集合 A完全由隶属函数 a来刻画，当 a(x)0,1时，A退化为一个普通集。隶属函数的确定方法模糊统计方法模糊统计方法是一种客观方法， 主要是基于模糊统计实验额基础上， 根据隶属度的客观存在 性来确定的。所谓模糊统计实验包含以下四个要素：1)论域 X ；2）X中的一个固定元素 Xo ； 3） X中一个随机变动集合 A （普通集）；4） X中一个以A作为弹性边界的模糊集 A ,对A的变动骑着制约作用。其中Xo A*或者Xo，致使Xo对A的关系式不确定的。假设做N次模糊统计试验，则可计算出n（xA*）Xo对A的隶属

3、频率=0N可以证明当N不断增大时，隶属频率趋于稳定，其频率的稳定值称为xo对A的隶属度，即：n(X) A*) A(x。)NimN指派方法指派方法是一种主观的方法，它主要依据人们的实践经验来确定某些模糊集隶属函数额一种 方法。实际中，一般根据问题对研究对象的描述来选择适当的模糊分布。常用的模糊分布为偏小型、偏大型、中间分布型。其他方法可以根据已有的数学理论，使用特定的函数关系确定相应的隶属度。比如设论域X表示机器设备，在X上定义模糊集 A = “设备完好”，则可以用“设备完好率” 作为A的隶属度。 如果X表示家庭，在 X上定义模糊集 A= “家庭贫困”，则可以用“ Engel系数=食品消费/ 总

4、消费”作为A的隶属度。模糊综合评价法单目标模糊综合评价法（指标）对呗评价事物隶所谓模糊综合评价法，就是应用模糊关系合成的原理，从多个因素 属等级状况进行综合性评判的一种方法，其具体的步骤为：（1）确定被评判对象的因素论域 U,U （5,出丄,un）;（2）确定评语等级论域 V,V （V|,V2丄,Vn）。通常评语由 V=（很高，高，较高,，较低，低，很低)(3) 进行单因素评判，建立模糊关系矩阵R：r11Kr1mRMOM,0 rij 1rn1Lrnm其中q为U中因素Ui对V中隶属等级vj 的隶属关系；确定评判因素权向量 A (ai,a2丄,an), A是U中各个因素对被评项目的隶属关系,它取决

5、于人们进行模糊综合评判时的着眼点，即根据评判时各因素的重要性分配权 重；(5)选择评价的合成算子，将 A与R合成得到B (bi,b2丄,bm)。r1 mMrnmr11 KB AOR (a1 , a2 ,L ,an)O M Orn1 Lbj(a?r1j) (a2?r2j) L(an?rnj), j 1,2,3.m注： ? ， 均为模糊算子，一般我们取算术乘法和加法。* *6) 对模糊综合评价结果 B 做分析处理。多目标模糊综合评价决策法当被评价的对象有两个以上是， 从多个对象中选择出一个最优的方法， 称为多目标模糊综 合评价决策法。评价的步骤：(1) 对每个对象按照上面多个目标(因素)进行模糊综合评价；(2) 将模糊评语量化，计算各个而对