基于多层次的模糊评判模型的设计与实现摘要：研究总结了模糊评判模型的特点'提出了一种基于“层次分析法”和“加权平均模型”的三级综合评判的实现方法，并通过实例系统的开发验证了系统的可行，对模糊评判的实现及推广具有积极的意义。Abstract:Theresearchsummedupthecharacteristicsoffuzzyevaluationmodelandproposedtheimplementa-tionofthree-tiercomprehensiveevaluationmethods,andthroughthedevelopmentofaviablesystemtoverifytheimplementaUonofthesystem,providingpositivesignfica-neeforimplementationandpromotionoffuzzycompre-hensiveevaluation.关键词：模糊评判;层次分析法;加权平均模型Keywords:fuzzyevaluation;thelevelofanalysis;weightedaveragemodel中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)20-0248-020引言作为一种综合评定方法，模糊评判尤其在对一些规模大、体系结构复杂、指标因素较多的系统进行测评时，模糊评判方法经常会被提起。模糊评判的过程中需要复杂的操作和很多繁杂的数据运算，评判对象的系统的复杂程度越高，操作的复杂度和运算难度就会增大，如果能研究出相应的程序或者软件协助模糊评判,将会为模糊评判的操作带来巨大的便利。1模糊评判分析模糊评判通常为多级模糊评判，但对于每一级而言，其原理基本上是相同的。1.1一级模糊评判在一级模糊评判中，设评判对象的因素集为U={ul,u乙…,um},评语集为V={vl,v2,—,vn},各单因素在其所属集合中所占的权重向量为A=(al,a2,…,am)评判矩阵为：R=rr…rrr…r..................rr…r则一级评判过程及结果为：B=A*R=(bl,b2,…,bn)⑴其中，称B为评语集V上的模糊综合评价集,bj(冋2,…,n)为等级(评语)vj=(j=l,2,…,n)对综合评判所得模糊评价集B的隶属度。而式(1)称为综合评价模型。综合评判的意义在于，当单独考虑因素Ui时,ui的评价对评语vj的隶属程度为rij(j=l,2,…,n),而通过广义模糊“与”运算所得的结果ai*rij就是在全面考虑各因素时,ui的评价对vj的隶属程度，也就是在考虑因素ui在总评价中影响程度ai时，对rij所做的调整。最后通过广义模糊“或”运算对各个调整后的隶属程度rij进行综合处理，得出合理的综合评价结果。1.2多级评判当欲评判的系统复杂时，仅由一级模型进行评判往往显得比较粗糙,不能很好地反映事物的本质，此时必须使用多级综合评判。设一级评判的结果为：Al*Rl=Bl=(bll/bl2,—,bln)A2*R2=B2=(b21,b22,…,b2n)•••As*Rs=Bs=(bsl,bs2/--,bsn)记UO={B1,B2/-,BS},称之为二级评判指标集，设U0的各指标Bi=(i=l,2/**,s)的权重分配为AO=(al,a乙…,as),以B1,B2,…,Bs作为行构成二级综合评判矩阵：R=BB---B=bb…bbb…b.................bb…b对AO和RO采用加权平均模型进行二级综合评判。B=A0*R0=(bl,b2/-\bn)(2)在二级评判的基础上可以得出三级评判,其原理方法同上,在此不再赘述，而且，在通常的评估工作中，三级评判是最为常见的评判模型。1.3综合评判通过以上分析可以看到，综合评判主要应解决以下几个问题：⑴评判层次的划分;(2)各级评判中各评判指标的权值获取;⑶评判矩阵的获取;⑷评语集的确定;(5)评判模型的选择。因此，在系统的开发与实现时，应主要针对上述几点进行设计。笔者选择了三级模糊评判;对于各评判指标权值的获取笔者选用了“层次分析法”进行设定;对于各级所使用的评判矩阵，笔者选用了“模糊统计法”；评语集选用“优、良、中、差、很差”五级评语;评判模型选用了“加权平均模型-M(•,+)”。2模糊评判的实现通过对模糊评判的分析，可以选用相应的开发平台对整个评判过程进行软件实现。2.1系统的结构系统主要有三个模块，分别是专家打分模块、权值设置模块和综合评判模块。2.2专家打分实现专家打分模块是指通过评估专家对各项指标进行单独定量测评，也就是通常所说的专家评分法。在第一级评判过程中，请n个专家对取定的一组指标ul,u2/--,um分别给出隶属度A(ui)(i=l,2/--,m)的估计值rij(i=l,2,…,…,n),贝•]因素Ui的隶属度ri可由下式估计：r=r(i=l,2/-\m)(3)其中J代表第j位专家对第i个因素的评价值,因而,通过专家打分模块可以得到各级的评判矩阵。2.3...