第三章模糊綜合評價(jià)法演示文稿

第三章模糊綜合評價(jià)法演示文稿本文檔共54頁；當(dāng)前第1頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分優(yōu)選第三章模糊綜合評價(jià)法本文檔共54頁；當(dāng)前第2頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分主講教師簡介

雷思友，男，安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，工商管理系主任，碩士生導(dǎo)師，中國技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究會(huì)高級會(huì)員，曾多年擔(dān)任市場營銷教研室主任。1987年畢業(yè)于中國礦業(yè)大學(xué)企業(yè)管理工程專業(yè)，獲工學(xué)學(xué)士學(xué)位；研究生就讀于安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)企業(yè)管理專業(yè)，獲管理學(xué)碩士學(xué)位，自從任教以來，先后在國內(nèi)外學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表學(xué)術(shù)論文20多篇，主編或副主編教材等6部。本文檔共54頁；當(dāng)前第3頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分各位同學(xué)Bequiet!Shutyourmouth!!本文檔共54頁；當(dāng)前第4頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分第三章模糊綜合評價(jià)法第一節(jié)思想和原理第二節(jié)模型和步驟第三節(jié)應(yīng)用案例選粹模糊綜合評判法在質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)中的應(yīng)用模糊綜合評價(jià)法在物流選址中的應(yīng)用

本文檔共54頁；當(dāng)前第5頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分第一節(jié)思想和原理

在客觀世界中存在著許多不確定性，這種不確定性表現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是隨機(jī)性－事件是否發(fā)生的不確定性；二是模糊性－事物本身狀態(tài)的不確定性。本文檔共54頁；當(dāng)前第6頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分在客觀世界中，存在著大量的模糊概念和模糊現(xiàn)象。一個(gè)概念和與其對立的概念無法劃出一條明確的分界，他們是隨著量變逐漸過渡到質(zhì)變的。例如“年輕”和“年老”、“高與矮”、“胖與瘦”、“美與丑”等沒有確切界限的一些對立概念都是所謂的模糊概念。凡涉及模糊概念的現(xiàn)象被稱為模糊現(xiàn)象?，F(xiàn)實(shí)生活中的絕大多數(shù)現(xiàn)象，存在著中介狀態(tài)，并非非此即彼，表現(xiàn)出亦此亦彼，存在著許多，甚至無窮多的中間狀態(tài)。本文檔共54頁；當(dāng)前第7頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分總之，模糊性是事件本身狀態(tài)的不確定性，或者說是指某些事物或者概念的邊界不清楚，這種邊界不清楚，不是由于人的主觀認(rèn)識(shí)達(dá)不到客觀實(shí)際所造成的，而是事物的一種客觀屬性，是事物的差異之間存在著中間過渡過程的結(jié)果。本文檔共54頁；當(dāng)前第8頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分模糊數(shù)學(xué)就是試圖利用數(shù)學(xué)工具解決模糊現(xiàn)象一門學(xué)科。1965年，美國加州大學(xué)的控制論專家扎德發(fā)表了一篇題為《模糊集合》的重要論文，第一次成功地運(yùn)用精確的數(shù)學(xué)方法描述了模糊概念，從而宣告了模糊數(shù)學(xué)的誕生。從此，模糊現(xiàn)象進(jìn)入了人類科學(xué)研究的領(lǐng)域。本文檔共54頁；當(dāng)前第9頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分模糊數(shù)學(xué)的產(chǎn)生把數(shù)學(xué)的應(yīng)用范圍，從精確現(xiàn)象擴(kuò)大到模糊現(xiàn)象的領(lǐng)域，去處理復(fù)雜的系統(tǒng)問題。模糊數(shù)學(xué)決不是把已經(jīng)很精確的數(shù)學(xué)變得模模糊糊，而是用精確的數(shù)學(xué)方法來處理過去無法用數(shù)學(xué)描述的模糊事物。從某種意義上來說，模糊數(shù)學(xué)是架在形式化思維和復(fù)雜系統(tǒng)之間的一座橋梁，通過它可以把多年積累起來的形式化思維，也就是精確數(shù)學(xué)的一系列成果，應(yīng)用到復(fù)雜系統(tǒng)里去。本文檔共54頁；當(dāng)前第10頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分模糊數(shù)學(xué)著重研究“認(rèn)知不確定”一類的問題，其研究對象具有“內(nèi)涵明確，外延不明確”的特點(diǎn)。我們知道，一個(gè)事物往往需要用多個(gè)指標(biāo)刻畫其本質(zhì)與特征，并且人們對一個(gè)事物的評價(jià)又往往不是簡單的好與不好，而是采用模糊語言分為不同程度的評語。由于評價(jià)等級之間的關(guān)系是模糊的，沒有絕對明確的界限，因此具有模糊性。顯而易見，對于這類模糊評價(jià)問題，利用經(jīng)典的評價(jià)方法存在著不合理性。本文檔共54頁；當(dāng)前第11頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分模糊綜合評價(jià)是借助模糊數(shù)學(xué)的一些概念，對實(shí)際的綜合評價(jià)問題提供一些評價(jià)的方法。具體地說，模糊綜合評價(jià)就是以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，應(yīng)用模糊關(guān)系合成的原理，將一些邊界不清、不易定量的因素定量化，從多個(gè)因素對被評價(jià)事物隸屬等級狀況進(jìn)行綜合性評價(jià)的一種方法。本文檔共54頁；當(dāng)前第12頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分應(yīng)用模糊集合論方法對決策活動(dòng)所涉及的人、物、事、方案等進(jìn)行多因素、多目標(biāo)的評價(jià)和判斷，就是模糊綜合評判，最早是由我國學(xué)者汪培莊提出的。其基本原理是：首先確定被評判對象的因素（指標(biāo)）集和評價(jià)（等級）集；再分別確定各個(gè)因素的權(quán)重及它們的隸屬度向量，獲得模糊評判矩陣；最后把模糊評判矩陣與因素的權(quán)向量進(jìn)行模糊運(yùn)算并進(jìn)行歸一化，得到模糊評價(jià)綜合結(jié)果。本文檔共54頁；當(dāng)前第13頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分本方法的優(yōu)點(diǎn)是：數(shù)學(xué)模型簡單，容易掌握，對多因素、多層次的復(fù)雜問題評判效果比較好，是別的數(shù)學(xué)分支和模型難以代替的方法。這種模型應(yīng)用廣泛，在許多方面，采用模糊綜合評判的實(shí)用模型取得了很好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。本文檔共54頁；當(dāng)前第14頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分第二節(jié)模型和步驟一確定評價(jià)指標(biāo)和評價(jià)等級二構(gòu)造評判矩陣和確定權(quán)重三進(jìn)行模糊合成和做出決策本文檔共54頁；當(dāng)前第15頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分一、確定評價(jià)指標(biāo)和評價(jià)等級本文檔共54頁；當(dāng)前第16頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分二、構(gòu)造評價(jià)矩陣和確定權(quán)重首先對指標(biāo)集U中的單指標(biāo)ui（i=1,2,…,m）作單指標(biāo)評判，就指標(biāo)ui著眼，確定該事物對抉擇等級vj(j=1,2,…,n)的隸屬度（可能性程度）rij，這樣就得出第i個(gè)因素ui的單指標(biāo)評判集：這樣，m個(gè)指標(biāo)的評價(jià)集就構(gòu)造成一個(gè)總的評價(jià)矩陣R。

R就是指標(biāo)集U到抉擇評語集V的一個(gè)模糊關(guān)系，表示指標(biāo)ui對抉擇等級vj的隸屬度。本文檔共54頁；當(dāng)前第17頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分其中rij表示從指標(biāo)ui著眼，該評判對象能被評為vj的隸屬度（i=1,2,…,m;j=1,2,…,n），一般將其歸一化使之滿足

得到這樣的模糊關(guān)系矩陣，尚不足對事物做出評價(jià)。評價(jià)指標(biāo)集中的各個(gè)指標(biāo)在“評價(jià)目標(biāo)”中的有不同的地位和作用，即各評價(jià)指標(biāo)在綜合評價(jià)中占有不同的比重。擬引入U(xiǎn)上的一個(gè)模糊子集A，稱為權(quán)重或權(quán)數(shù)分配集，A=（a1,a2,…am）,其中ai>0，且Σai=1。本文檔共54頁；當(dāng)前第18頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分

這樣，在這里就存在兩種模糊集，一類是指標(biāo)集U中各元素在人們心目中的重要程度的度量，表現(xiàn)為因素集U上的模糊權(quán)重向量另一類是上的模糊關(guān)系，表現(xiàn)為模糊矩陣R。這兩類模糊集都是人們價(jià)值觀念或者偏好結(jié)構(gòu)的反映。本文檔共54頁；當(dāng)前第19頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分三、進(jìn)行模糊合成和做出決策R中不同的行反映了某個(gè)被評價(jià)事物從不同的單指標(biāo)來看對各等級模糊子集的隸屬程度。用模糊權(quán)向量A將不同的行進(jìn)行綜合，就可得到該被評事物從總體上來看對各等級模糊子集的隸屬程度，即模糊綜合評價(jià)結(jié)果向量。引入V上的一個(gè)模糊子集B，稱模糊評價(jià)集，又稱決策集。B=（b1,b2,…bn）。如何由R與A求B呢？一般地令B=A*R（*為算子符號），稱之為模糊變換。本文檔共54頁；當(dāng)前第20頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分B是對每個(gè)被評判對象綜合狀況分等級的程度描述，它不能直接用于被評判對象間的排序評優(yōu)，必須要更進(jìn)一步的分析處理，待分析處理之后才能應(yīng)用。第二種方法是可以用最大隸屬度法則，得到最終評判結(jié)果，即選擇最大的bj所對應(yīng)的等級vj作為綜合評判的結(jié)果。此時(shí)，我們只利用了bj（j=1,2,…n）中的最大者，沒有充分利用B所帶來的信息。關(guān)于B的求法，最早的合成運(yùn)算采用查德算子（主因素突出型），即權(quán)重最大的指標(biāo)屬于哪一個(gè)評價(jià)等級就認(rèn)為被評價(jià)對象屬于哪一級。本文檔共54頁；當(dāng)前第21頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分但當(dāng)評價(jià)因素較多時(shí)，由于ai很小，評判結(jié)果得到的bj反映不出實(shí)際情況。為了克服這一缺點(diǎn)，人們常常采用“與”、“或”算子，或者將兩種類型的算子搭配使用。當(dāng)然，最簡單的是普通矩陣乘法（即加權(quán)平均法），這種模型要讓每個(gè)因素都對綜合評價(jià)有所貢獻(xiàn)，比較客觀地反映了評價(jià)對象的全貌。在實(shí)際問題中，我們不一定僅限于已知的算子對，應(yīng)該依據(jù)具體的情形，采用合適的算子對，可以大膽試驗(yàn)、大膽創(chuàng)新。如果評判結(jié)果,應(yīng)將它歸一化。本文檔共54頁；當(dāng)前第22頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分為了充分利用B所帶來的信息，可把各種等級的評級參數(shù)和評判結(jié)果B進(jìn)行綜合考慮，使得評判結(jié)果更加符合實(shí)際。此時(shí)，我們可假設(shè)相對于各等級vj規(guī)定的參數(shù)列向量為則得出等級參數(shù)評判結(jié)果為p是一個(gè)實(shí)數(shù)。它反映了由等級模糊子集B和等級參數(shù)向量C所帶來的綜合信息，在許多實(shí)際應(yīng)用中，它是十分有用的綜合參數(shù)。本文檔共54頁；當(dāng)前第23頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分四、實(shí)例分析某服裝廠生產(chǎn)某種服裝，欲了解顧客對該種服裝的歡迎程度?，F(xiàn)采用模糊綜合評價(jià)法來解決這個(gè)問題。

1、確定模糊綜合評判指標(biāo)取U＝{花色，式樣，價(jià)格，耐用度，舒適度}

2、建立綜合評判的評價(jià)集取V＝{很歡迎，歡迎，一般，不歡迎}本文檔共54頁；當(dāng)前第24頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分

3、進(jìn)行單因素模糊評判，并求得評判矩陣

R1=(0.2,0.5,0.3,0.0)R2=(0.1,0.3,0.5,0.1)R3=(0.0,0.1,0.6,0.3)R4=(0.0,0.4,0.5,0.1)R5=(0.5,0.3,0.2,0.0)

4、建立評判模型，進(jìn)行綜合評判由于對服裝的評判，不同層次、不同年齡、不同性別的觀點(diǎn)各不相同，故本例選定某類男顧客。經(jīng)了解，他們比較側(cè)重于舒適度和耐用度，而不太講究花色和樣式，對各因素的權(quán)數(shù)可確定如下：A=(0.10，0.10，0.15，0.30，0.35)設(shè)R=(rij)=本文檔共54頁；當(dāng)前第25頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分由此確定評判模型：本文檔共54頁；當(dāng)前第26頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分

5、評判指標(biāo)處理法將上述指標(biāo)歸一化得，結(jié)果表明，這種服裝在男顧客中，32%的人“很歡迎”，27%的人“歡迎”，27%的人態(tài)度“一般”，14%的人“不歡迎”。如果評判者是女顧客，由于她們特別看中花色和樣式，故各因素的權(quán)為；A=(0.30,0.35,0.10,0.10,0.05)則綜合評判的結(jié)果為：B=（0.20,0.30,0.35,0.10）將上述評判指標(biāo)歸一化得B`=（）這表明，這種服裝在女顧客中，21%的人“很歡迎”，31.5%的人“歡迎”，37%的人態(tài)度“一般”，10.5%的人“不歡迎”。本文檔共54頁；當(dāng)前第27頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分五、步驟總結(jié)（1）給出備擇的對象集：（2）找出指標(biāo)集：表明我們對被評判事物從哪些方面來進(jìn)行評判描述。

（3）找出評語集（可稱等級集）：（4）確定評判矩陣（評判的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)）：

本文檔共54頁；當(dāng)前第28頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分（5）確定權(quán)數(shù)向量：一種是由具有權(quán)威性的專家及具有代表性的人按因素的重要程度來商定；另一種方法是通過數(shù)學(xué)方法來確定。現(xiàn)在通常是憑經(jīng)驗(yàn)給出權(quán)重。（6）選擇適當(dāng)?shù)暮铣伤惴ǎ撼Ｓ盟惴ǎ杭訖?quán)平均法、最大隸屬度法和主因素突出法（查德算子）。加權(quán)平均型算法常用在因素集很多的情形，它可以避免信息丟失；主因素突出型算法常用在所統(tǒng)計(jì)的模糊矩陣中的數(shù)據(jù)相差很懸殊的情形，它可以防止其中“調(diào)皮”的數(shù)據(jù)的干擾。本文檔共54頁；當(dāng)前第29頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分（7）計(jì)算評判指標(biāo)：模糊綜合評價(jià)的結(jié)果是被評事物對各等級模糊子集的隸屬度，它一般是一個(gè)模糊向量，而不是一個(gè)點(diǎn)值，因而它能提供的信息比其他方法更豐富。若對多個(gè)事物比較并排序，就需要進(jìn)一步處理，即計(jì)算每個(gè)評價(jià)對象的綜合分值，按大小排序，按序擇優(yōu)。本文檔共54頁；當(dāng)前第30頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分第三節(jié)案例精選模糊綜合評判法在質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)中的應(yīng)用

質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益是人類經(jīng)濟(jì)生活中一個(gè)永恒的話題。隨著市場經(jīng)濟(jì)體制的不斷完善和消費(fèi)觀念的日益成熟，提高產(chǎn)品質(zhì)量、提高經(jīng)濟(jì)效益已成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的一個(gè)戰(zhàn)略問題而引起了全社會(huì)的普遍關(guān)注。本文檔共54頁；當(dāng)前第31頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分質(zhì)量就是產(chǎn)品或服務(wù)滿足用戶需要的程度。近年來，廣泛采用用戶滿意度作為質(zhì)量的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)正是對這一概念的拓展。滿意度實(shí)際上是用戶的一種心理感受，往往只能定性地描述而無法用定量的方法表示出來。提高質(zhì)量所帶來的經(jīng)濟(jì)效益是多方面的。如果把質(zhì)量的提高所帶來的經(jīng)濟(jì)效益分為生產(chǎn)者、消費(fèi)者和社會(huì)三個(gè)方面來考察的話，那么目前絕大多數(shù)企業(yè)只計(jì)算了給生產(chǎn)者所帶來的總的經(jīng)濟(jì)效益中的直接效益部分，間接效益部分和消費(fèi)者及社會(huì)的經(jīng)濟(jì)效益都無法用定量的方法精確地計(jì)算出來。正是基于質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益所固有的模糊特性及傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法的局限性，我們選擇模糊綜合評判法來定量地評價(jià)質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益。本文檔共54頁；當(dāng)前第32頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分1、評價(jià)指標(biāo)體系的建立企業(yè)作為一個(gè)社會(huì)生產(chǎn)單位，其質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益最終表現(xiàn)在產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益兩個(gè)方面，而每個(gè)方面又由若干評價(jià)指標(biāo)所決定。相應(yīng)地，評價(jià)指標(biāo)集分為兩個(gè)層次：第一層，總目標(biāo)因素集；第二層，子目標(biāo)因素集和子目標(biāo)因素集。質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益綜合評價(jià)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及其各評價(jià)指標(biāo)的具體含義見圖3-2。本文檔共54頁；當(dāng)前第33頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分圖3-2質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)的指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)本文檔共54頁；當(dāng)前第34頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分2、評價(jià)集的確定本模型的評語共分五個(gè)等級。具體的評價(jià)集為：。本文檔共54頁；當(dāng)前第35頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分3、權(quán)重的確定在進(jìn)行模糊綜合評價(jià)時(shí)，權(quán)重對最終的評價(jià)結(jié)果會(huì)產(chǎn)生很大的影響，權(quán)重選擇的合適與否直接關(guān)系到模型的成敗。確定權(quán)重的方法有很多，如專家估計(jì)法、層次分析(AHP)法。在綜合有關(guān)專家意見的基礎(chǔ)上，本模型最終的權(quán)重確定結(jié)果如下：本文檔共54頁；當(dāng)前第36頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分權(quán)重確定的依據(jù)有下列三條:

1)產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益在綜合評價(jià)系統(tǒng)中占有同等重要的地位，輕視任何一方對企業(yè)的發(fā)展都不利。2)產(chǎn)品質(zhì)量的決定權(quán)在用戶而不是生產(chǎn)企業(yè)，只有用戶滿意的產(chǎn)品才是真正高質(zhì)量的產(chǎn)品。3)生產(chǎn)者在追求自身經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)，要兼顧消費(fèi)者和社會(huì)的經(jīng)濟(jì)效益。本文檔共54頁；當(dāng)前第37頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分4、模糊判斷矩陣的確定選取生產(chǎn)者代表、用戶代表及有關(guān)專家組成評審團(tuán)，對評價(jià)指標(biāo)體系中第二層各個(gè)元素進(jìn)行單因素評價(jià)，具體做法可采用問卷調(diào)查的形式。通過對調(diào)查結(jié)果的整理、統(tǒng)計(jì)，即得到單因素模糊評判矩陣。其中，m為評價(jià)指標(biāo)集u中元素的個(gè)數(shù)，n為評價(jià)集v中元素的個(gè)數(shù)。本文檔共54頁；當(dāng)前第38頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分5、綜合評價(jià)由第三步得到的權(quán)重以及第四步得到的單因素模糊評價(jià)判斷矩陣，進(jìn)行如下的綜合評判：本文檔共54頁；當(dāng)前第39頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分下面說明本模型的具體使用方法。假設(shè)我們對某機(jī)械工業(yè)企業(yè)做質(zhì)量效益綜合評價(jià)。為了綜合評價(jià)該企業(yè)的質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益，我們選取了該企業(yè)的生產(chǎn)代表、長期使用該企業(yè)產(chǎn)品的用戶代表和有關(guān)專家共計(jì)二十人組成評審團(tuán)，以問卷調(diào)查的形式讓他們對圖3-2中綜合評價(jià)系統(tǒng)第三層各元素進(jìn)行單因素評價(jià)。通過對調(diào)查表的回收、整理和統(tǒng)計(jì)，得到評價(jià)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)表如表3-10所示。本文檔共54頁；當(dāng)前第40頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分表3-10某機(jī)械工業(yè)企業(yè)質(zhì)量效益單因素評價(jià)的調(diào)查結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

本文檔共54頁；當(dāng)前第41頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分

由可以得到“產(chǎn)品質(zhì)量的評價(jià)向量：由可以得到“經(jīng)濟(jì)效益”的評價(jià)向量：

本文檔共54頁；當(dāng)前第42頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分再由，我們便得到了“質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益”的綜合評價(jià)向量：

根據(jù)最大隸屬度原則，0.47375對應(yīng)于一般評語，說明該企業(yè)的質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益屬于一般水平。本評價(jià)方法具有科學(xué)、簡潔、可操作性強(qiáng)等特點(diǎn)，就如何定量地評價(jià)質(zhì)量經(jīng)濟(jì)效益做了一次有益的嘗試。

本文檔共54頁；當(dāng)前第43頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分模糊綜合評價(jià)法在物流中心選址中的應(yīng)用物流中心作為商品周轉(zhuǎn)、分揀、保管、在庫管理和流通加工的據(jù)點(diǎn)，其促進(jìn)商品能夠按照顧客的要求完成附加價(jià)值，克服在其運(yùn)動(dòng)過程中所發(fā)生的時(shí)間和空間障礙。在物流系統(tǒng)中，物流中心的選址是物流系統(tǒng)優(yōu)化中一個(gè)具有戰(zhàn)略意義的問題，非常重要?；谖锪髦行奈恢玫闹匾饔茫壳耙呀⒘艘幌盗羞x址模型與算法。這些模型及算法相當(dāng)復(fù)雜。其主要困難在于：1）即使簡單的問題也需要大量的約束條件和變量；2）約束條件和變量多使問題的難度呈指數(shù)增長。模糊綜合評判方法是一種適合于物流中心選址的建模方法。它是一種定性與定量相結(jié)合的方法，有良好的理論基礎(chǔ)。特別是多層次模糊綜合評判方法，其通過研究各因素之間的關(guān)系，可以得到合理的物流中心位置。本文檔共54頁；當(dāng)前第44頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分模糊綜合評價(jià)法在物流中心選址中的應(yīng)用

1.模型

（1）單級評判模型

1）將因素集U按屬性的類型劃分為k個(gè)子集，或者說影響U的k個(gè)指標(biāo)，記為，且應(yīng)滿足：

2）權(quán)重A的確定方法很多，在實(shí)際運(yùn)用中常用的方法有Delphi法、專家調(diào)查法和層次分析法(AHP)。

3）通過專家打分或?qū)崪y數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚恚蟮脷w一化指標(biāo)關(guān)于等級的隸屬度，從而得到單因素評判矩陣。4）單級綜合評判本文檔共54頁；當(dāng)前第45頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分（2）多層次綜合評判模型一般來說，在考慮的因素較多時(shí)會(huì)帶來兩個(gè)問題：一方面，權(quán)重分配很難確定；另一方面，即使確定了權(quán)重分配，由于要滿足歸一性，每一因素分得的權(quán)重必然很小。無論采用哪種算子，經(jīng)過模糊運(yùn)算后都會(huì)“淹沒”許多信息，有時(shí)甚至得不出任何結(jié)果。所以，需采用分層的辦法來解決問題。本文檔共54頁；當(dāng)前第46頁；編輯于星期六\9點(diǎn)49分2、應(yīng)用運(yùn)用現(xiàn)代物流學(xué)原理，在物流規(guī)劃過程中，物流中心選址要考慮許多因素。根據(jù)因素特點(diǎn)劃分層次模塊，各因素又可由下一級因素構(gòu)成，因素集分為三級