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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2024年1月30日39模糊综合评判一级模糊综合评判2024年1月30日40模糊综合评判2024年1月30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2024年1月30日42例如有单因素评判矩阵则B＝(0.18,0.18,0.18,0.18)2024年1月30日43模糊综合评判2024年1月30日44模糊综合评判2024年1月30日45其中：模糊综合评判2024年1月30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

2024年1月30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)2024年1月30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

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