數(shù)學(xué)建模 綜合評(píng)價(jià)與決策方法

數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用數(shù)學(xué)建模綜合評(píng)價(jià)與決策方法第14章

綜合評(píng)價(jià)與決策方法數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用數(shù)學(xué)建模綜合評(píng)價(jià)與決策方法14.1理想解法14.1.1示例采用上式進(jìn)行屬性規(guī)范化時(shí)，經(jīng)過(guò)變換的最差屬性值不一定為0，最佳屬性值為1。14.1.2方法和原理14.1.3TOPSIS法的算法步驟14.2模糊綜合評(píng)判法14.2.1一級(jí)模糊綜合評(píng)判在人事考核中的應(yīng)用2023年9月14日39模糊綜合評(píng)判一級(jí)模糊綜合評(píng)判2023年9月14日40模糊綜合評(píng)判2023年9月14日41根據(jù)運(yùn)算的不同定義，可得到以下不同模型：模糊綜合評(píng)判2023年9月14日42例如有單因素評(píng)判矩陣則B＝(0.18,0.18,0.18,0.18)2023年9月14日43模糊綜合評(píng)判2023年9月14日44模糊綜合評(píng)判2023年9月14日45其中：模糊綜合評(píng)判2023年9月14日46

例：“晉升”的數(shù)學(xué)模型.以高校老師晉升教授為例：因素集U={政治表現(xiàn)及工作態(tài)度,教學(xué)水平,科研水平,外語(yǔ)水平},評(píng)判集V={好,較好,一般,較差,差}.

因素好較好一般較差差政治表現(xiàn)及工作態(tài)度42100教學(xué)水平61000科研水平00511外語(yǔ)水平22111

2023年9月14日47給定以教學(xué)為主的權(quán)重A=(0.2,0.5,0.1,0.2)，分別用M(∧,∨)、M(·,＋)模型所作評(píng)判下：M(∧,∨)：B=(0.5,0.2,0.14,0.14,0.14)

歸一化后，B=(0.46,0.18,0.12,0.12,0.12)M(·,＋)：B=(0.6,0.19,0.13,0.04,0.04)2023年9月14日48模糊綜合結(jié)論最后通過(guò)對(duì)模糊評(píng)判向量B的分析作出綜合結(jié)論．一般可以采用以下三種方法：(1)最大隸屬原則(2)加權(quán)平均原則評(píng)價(jià)等級(jí)集合為={很好，好，一般，差}，各等級(jí)賦值分別為{4，3，2，1}

14.2.2多層次模糊綜合評(píng)判在人事考核中的應(yīng)用根據(jù)最大隸屬度原則，認(rèn)為對(duì)該員工的評(píng)價(jià)為良好。同理可對(duì)該部門(mén)其他員工進(jìn)行考核。14.3數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法14.4灰色關(guān)聯(lián)分析法14.5主成分分析法當(dāng)影響事件的因素過(guò)多時(shí)，可以根據(jù)因素內(nèi)在關(guān)系構(gòu)造出影響事件的主要成分，并且用主要成分來(lái)對(duì)事件進(jìn)