新编数学建模-综合评价与决策方法课件

数学建模算法与应用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第14章综合评价与决策方法数学建模算法与应用新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.1理想解法14.1理想解法14.1.1示例14.1.1示例新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件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。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，最新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.1.2方法和原理14.1.2方法和原理新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.1.3TOPSIS法的算法步骤14.1.3TOPSIS法的算法步骤新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.2模糊综合评判法14.2模糊综合评判法新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.2.1一级模糊综合评判在人事考核中的应用14.2.1一级模糊综合评判在人事考核中的应用新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件2022年10月28日39模糊综合评判一级模糊综合评判2022年10月22日39模糊综合评判一级模糊综合评判2022年10月28日40模糊综合评判2022年10月22日40模糊综合评判2022年10月28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2022年10月22日41根据运算的不同定义，可得到以下不2022年10月28日42例如有单因素评判矩阵则B＝(0.18,0.18,0.18,0.18)2022年10月22日42例如有单因素评判矩阵则B＝(0.12022年10月28日43模糊综合评判2022年10月22日43模糊综合评判2022年10月28日44模糊综合评判2022年10月22日44模糊综合评判2022年10月28日45其中：模糊综合评判2022年10月22日45其中：模糊综合评判2022年10月28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

2022年10月22日46例：“晋升”的数学模2022年10月28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)2022年10月22日47给定以教学为主的权重A=(0.2022年10月28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}

2022年10月22日48模糊综合结论最后通过对模糊评判向量14.2.2多层次模糊综合评判在人事考核中的应用14.2.2多层次模糊综合评判在人事考核中的应用新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件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。根据最大隶属度原则，认为对该员工的评价为良好。新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.3数据包络分析法14.3数据包络分析法14.4灰色关联分析法14.4灰色关联分析法新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件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。14.5主成分分析法当影响事件的因素过多时，可以新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件为主成分的累积贡献率，

为主成分的累积贡献率，新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.6秩和比综合评价法14.6秩和比综合评价法14.6.1原理及步骤14.6.1原理及步骤新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.6.2应用实例14.6.2应用实例新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件数学建模算法与应用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第14章综合评价与决策方法数学建模算法与应用新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.1理想解法14.1理想解法14.1.1示例14.1.1示例新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件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。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，最新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.1.2方法和原理14.1.2方法和原理新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.1.3TOPSIS法的算法步骤14.1.3TOPSIS法的算法步骤新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.2模糊综合评判法14.2模糊综合评判法新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.2.1一级模糊综合评判在人事考核中的应用14.2.1一级模糊综合评判在人事考核中的应用新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件2022年10月28日133模糊综合评判一级模糊综合评判2022年10月22日39模糊综合评判一级模糊综合评判2022年10月28日134模糊综合评判2022年10月22日40模糊综合评判2022年10月28日135根据运算的不同定义，可得到以下不同模型：模糊综合评判2022年10月22日41根据运算的不同定义，可得到以下不2022年10月28日136例如有单因素评判矩阵则B＝(0.18,0.18,0.18,0.18)2022年10月22日42例如有单因素评判矩阵则B＝(0.12022年10月28日137模糊综合评判2022年10月22日43模糊综合评判2022年10月28日138模糊综合评判2022年10月22日44模糊综合评判2022年10月28日139其中：模糊综合评判2022年10月22日45其中：模糊综合评判2022年10月28日140

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

2022年10月22日46例：“晋升”的数学模2022年10月28日141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)2022年10月22日47给定以教学为主的权重A=(0.2022年10月28日142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}

2022年10月22日48模糊综合结论最后通过对模糊评判向量14.2.2多层次模糊综合评判在人事考核中的应用14.2.2多层次模糊综合评判在人事考核中的应用新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件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。根据最大隶属度原则，认为对该员工的评价为良好。新编数学建模-综合评价与决策方法课件14.3数据包络分析法14.3数据包络分析法14.4灰色关联分析法14.4灰色关联分析法新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学建模-综合评价与决策方法课件新编数学