《系统工程》之灰色评价法
灰色评价法
灰色评价法是运用灰色理论将评价专家的分散信息处理成一个描述不同灰类程度的权向量，在此基础上，再对其单值化处理，得到受评结果的综合评价值，进而可进行项目间的排序选优。这提高了评价的科学性和精确性。
图5—14是一个由多个评价指标按属性不同分组，每组作为一个层次，按照最高层（目标W）、中间层（一级评价指标U i，i=1,2,…,m）和最低层（二级评价指标V ij, i=1,2,…,m; j=1,2,…,n i）的形式排列起来组成的3层评价指标体系。
图5—14 3层评价指标体系
假设评价对象的序号为S（S=1,2,…，q），W(s)代表第S个被评价对象的优选评价值；U代表一级评价指标U i组成的集合，记为U=｛U1,U2,…,Um｝;V i（i=1,2,…,m）代表二级评价指标V ij组成的集合，记为V i=｛V i1,V i2,…,V i n j｝。则层次灰色评价法的具体步骤如下。
1.制定评价指标V ij的评分等级标准
评价指标V ij是定性指标，将定性指标转化成定量指标，即定性指标量化可以通过制定评价指标评分等级标准来实现。考虑到思维最大可能分辨能力，将评价指标V ij的优劣等级划分4级，并分别赋值（评分）4，3，2，1分，指标等级介于两相邻等级之间时，相应评分为3.5，2.5和1.5分。
2.确定评价指标U i和V ij的权重
按上述评价指标体系评价时，评价指标U i和V ij对目标W的重要程度是不同的，即有不同的权重。这些评价指标权重的确定，可以利用层次分析法（AHP法），
通过两两成对的重要性比较建立判断矩阵，然后用解矩阵特征值的方法求出。
假设求得一级评价指标U i （i=1,2,…,m ）的权数分配为a i （i=1，2，…，m ），各指标权重集A=（a 1,a 2,…,a m ），且满足a i ≥0，∑=m
i 1i a =1；二级评价指标V ij
（i=1,2,…,m,j=1,2,…, n i ）的权数分配为a ij （i=1，2，…，m ，j=1，2，…， n i ），各指标权重集A i =（a i1，a i2，…， ）,且满足a ij ≥0，∑=nj
j 1ij a =1。
3.组织评价专家评分
设评价专家序号为k （k=1，2，…，p ），即有p 个评价专家。组织p 个评价专家对第S 个项目按评价指标V ij 评分等级标准打分，并填写评价专家评分表。
4.求评价样本矩阵
根据评价专家评分表，即根据第k 个专家对第S 个项目按评价指标V ij 给出
的评分)
(s ijk d ，求得第S 个项目的评价样本矩阵D (S)：
p
2
1
∑=????????????
????????
??????????????????????==?m
i m m m m p n s ijk s p mn s mn s mn s p m s m s m s p m s m s m
s p
n s n s n s p s s s p
s s s p n s n s n s p s s s p s s mn m m n n s d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d V V V V V V V V V D 122211121)()
()
()(2
)
(1
)(2)(22)
(21)
(1)(12)
(11)
(2)(22)
(12
)
(22)(222)(221)(21)(212)
(211
)(1)(21)(1
1)(12)(122
)(121)
(11)
(112)
(111
212222111211)
(
其中，i=1,2,…,m ；j=1,2,…, ；k=1，2，…，p 。 5.确定评价灰类
确定评价灰类就是确定评价灰类的等级数、灰类的灰数和灰数的白化权函数。分析上述评价指标V ij 评分等级标准，决定设定4个评价灰类，灰类序号为e ，即
e=1，2，3，4。它们分别是“优”、“良”、“中”、“差”，其相应的灰数和白化权函数如下：
第1灰类“优”（e=1），灰数[),41∞∈?，白化权函数为f 1（见图5—15）。
f 1( )=
图5—15 优示意图
第2灰类“良”（e=2），灰数[]6,3,02∈?，白化权函数为f 2（见图5—16）。
f 2(
)=
图5—16 良示意图
第3灰类“中”（e=3），灰数[]4,2,03∈?，白化权函数为f 3（见图5—17）。
f 3(
)=
图5—17 中示意图
第4灰类“差”（e=4），灰数[]2,1,04∈?，白化权函数为f 4（见图5—18）。 f 4(
)=
图5—18 差示意图
6.计算灰色评价系数
对评价指标V ij ，第S 个项目属于第e 个评价灰类的灰色评价系数记为
，则有：
=
对评价指标V ij ，第S 个项目属于各个评价灰类的总灰色评价数记为
，则有：
=
7.计算灰色评价权向量和权矩阵
所有评价专家就评价指标V ij ，对第S 个项目主张第e 个灰类的灰色评价权记为
，则有
=
考虑到灰类有4个，即e=1，2，3，4，便有第S 个项目的评价指标V ij 对于各灰类的灰色评价权向量
：
（
，
，
，
） 从而得到第S 个项目的V i 所属指标V ij 对于各评价灰类的灰色评价权矩阵
（ ）
：
（ ）
=
???????
???????)()(2)
(1s in s i s i i
r r r =??????
????????)(4)(3
)(2)(1
)(24)(23)(22)(21)
(14)(13)
(12)
(11s in s in s in s in s i s i s i s i s i s i s i s i i i i i r r r r r r r r r r r r 8.对V i 做综合评价
对第S 个评价项目的V i 做综合评价，其综合评价结果记为
（ ）
，则有
（ ）
（ ，
， ，
）
9.对U 做综合评价
由V i 的综合评价结果
得第S 个评价项目的U 所属指标 对于各评价灰类
的灰色评价权矩阵 :
=??????????????)()(2)(1s m s s B B B =??????????????)(4)
(3
)
(2
)(1
)(24
)(23
)(22
)(21
)
(14)(13)
(12)
(11s m s m s m s m s s s s s s s s b b b b b b b b b b b b
于是，对第S 个评价项目的U 做综合评价。其综合评价结果记为 ，则有
??????
?
??????????)()(22)(11s m m s s R A R A R A
（ ， ， ， ） 10.计算综合评价值并排序
设将各评价灰类等级按“灰水平”赋值，即第1灰类“优”取4，第2灰类“良”取3，第3灰类“中”取2，第4灰类“差”取1，则各评价灰类等级值化向量C ：
C=（4，3，2，1）
于是，第S 个评价项目的综合评价值 按下式计算：
式中， 为各评价灰类等级值化向量的转置。求出综合评价值 后，根据 大小对q 被评价对象进行排序。
将灰色评价法引入项目优选评价过程中，能够最大程度地利用所有基础数据，避免了信息丢失。同时，既可进行单指标评价排序，也可进行综合评价。
学生综合素质系统综合评价
课程设计题目（三）：学生综合素质系统综合评价 摘要：高校为了致力于培养高素质的大学生，建立良好的学风和校风，通过学生的评优活动来，树立学生的竞争意识，此评价主要从德智体美等多方面对学生作出考察，主要是利用综合评价法将学生的行为以及表现量化，从而达到鼓励先进树立榜样的作用。 1.问题的提出 为了贯彻落实党和国家的教育方针，规范在校大学生的管理工作，培养高素质人才，促进学生全面发展，我们就需要建立一套完善的学生激励制度，鼓励先进，树立榜样，培养学生的竞争意识，从而树立良好的学风和校风，由于大学生需要多元化发展，不仅是学习，所以建立此制度就应该从德智体美劳多个方面做出评价，以适合高校高素质人才的培养。 2 问题分析 建立学生评优综合系统是因为我们可以通过此系统，就可以对每一个学生做出评价，其目的有以下几点：首先，可以发现好的学生，并对其进行适当的奖励，就可以达到树立榜样的目的；其次，未被评为优秀的学生，也通过此系统的评价标准，找出自身的不足，就可以有目的有方向的进行改正提高，有利于学风的建设；最后通过建立此系统，可以培养学生的竞争意识，从而树立良好的校风。 我们现在推行的是素质教育，所以高等教育培养出来的当代大学生就应该是德智体美劳全面发展的，而不应该出现严重的偏科现象，高校现在也是以学生的多元化发展为培养目标，因此，我们的评优系统应该从各个方面做出评价，不仅要公正公平公开，还应该做到真正的对优秀的学生进行奖励这一目的。 所以，我们所建立的系统主要有政治思想品德，智能，体育，艺术，社会实践和奖惩6个一级指标构成，并且每个以及指标都有多个二级指标和三只角标构成，通过权重的不同来表达其重要程度，真正的做到了多角度多方向的对学生做出评价，以希望建立良好的小芬和学分。校风和学风。 3 系统评价 3.1 评价方法的选择 本系统采用综合评价法，综合评价法是指运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，称为多变量综合评价方法，或简称综合评价方法。其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。如不同国家经济实力，不同地区社会发展水平，小康生活水平达标进程，企业经济效益评价等，都可以应用这种方法。其特点是评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的；在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理；评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是以指数或分值表示参评单位"综合状况"的排序。 3.2评价步骤及结果 3.2.1步骤 ①系统层次分层图
信息系统的综合评价
信息系统的综合评价 ①综合评价的基本概念 我们所面对的信息系统是一个复杂的系统。它所追求的不仅仅是单一的经济性目标。除了从费用、经济效益和财务方面的考虑外，它还涉及技术先进性、可靠性、适用性、易维护性和用户界面友善性等等技术性能方面的要求，以及改善员工劳动强度和企业经营环境，增强市场竞争力等间接效益或企业文化方面的目标。上述目标的多重性产生了对信息系统进行多指标综合评价的必要性。 多指标综合评价的理论和方法研究是一个正在发展的领域，有关它在信息系统评价中的应用研究则更有待人们的努力。这里所谓的信息系统多指标综合评价，是指对信息系统所进行的一种全方位的考核或者判断，它具备以下特征： 它的评价包含了多个独立指标 这些指标分别体现着信息系统的不同方面，通常具有不同的量纲 综合评价的目的是对信息系统做出一个整体性的判断，并用一个总评价值来反映信息系统的一般水平。 一般说来，信息系统多指标综合评价工作主要包括三方面的内容： 综合评价指标体系及其评价标准的建立，这是整个评价工作的前提 用定性或定量的方法确定各指标的具体数值，即指标评价值 各评价值的综合，包括综合算法和权重的确定、总评价值的计算等 ②综合评价指标体系的基本框架 所谓信息系统综合评价体系，是指一套能够反映所评价信息系统的总体目标和特征，并且具有内在联系、起互补作用的指标群体，它是信息系统整体状况的客观反映。一个合理、完善的指标体系，是对信息系统进行全面评价和分析的先决条件。信息系统与其它系统相比，既具有一般系统的共性又有其特性，在综合评价指标体系的构成原则上可表现为以下几点： 整体性原则。信息系统是一个完整的人——机系统，系统各组成部分需协同运动才能发挥作用，指标体系应能全面地反映所评价系统的综合情况。从管理信息的采集、加工、传输子系统、相应的业务部门组织环节到系统直接操作人员等各个组成部分，都应该客观地加以观察；信息系统对于管理所产生的直接和间接效果，也必须全面加以考虑。 可测性原则。指标的涵义必须明确，数据资料应收集方便，计算简单。同时，指标体系内部及外部的同类指标之间能够比较，同一指标要具有历史可比性，这样才能从历史和现实的角度综合评价信息系统的现状和发展。 动态性原则。在信息系统发展的不同时期，对于信息系统的不同类型，都应能在评价指标体系中得到体现，根据需要可作相应的调整和改变。同时，指标设置要有重点，对于非重要方面的指标可以适当设置得粗些，以简化评价过程。 层次性。这里的层次性包含多重意义，首先是指标结构自身的多重性，即一个指标由若干其它指标所决定而构成树形结构，这将为衡量信息系统项目的效益和确定指标的权重带来方便；其次是信息系统所属部门的层次，如对于宏观信息系统而言，国家经济信息系统是国家、省、（市）地、县四层结构，要求指标体系能客观反映信息系统的这一特征。各层的子系统都应有相应的评价指标；再有是系统技术特征上的层次性。例如，对于微观信息系统即企业信息系统来说，EDPS扩展后构成高一层次的MIS，MIS的评价指标体系就必须对EDPS具有包容能力。接口指标应当一致。并且能够有效地消除指标间的相关关系。 各指标之间应尽可能避免显见的包容关系。对隐含的相关关系，要设法以适当的方法消除。 在这里，根据信息系统的特点和综合评价指标体系的构成原则，试图给出一个较为完善的信息系统综合评价指标体系的框架，无论是宏观还是微观信息系统，EDPS、MIS，还是DSS,都能从该框架中找到相应的指标集并将其具体化。事实上，理论框架建立过程的本身，就是一项综合评价工作，该框架的具体构成如图4.5.5所示。
模糊综合评判和灰色评价法的应用实例分析
模糊综合评判和灰色评价法的应用实例分析 一、在物流中心选址中的应用 物流中心作为商品周转、分拣、保管、在库管理和流通加工的据点，其促进商品能够按照顾客的要求完成附加价值，克服在其运动过程中所发生的时间和空间障碍。在物流系统中，物流中心的选址是物流系统优化中一个具有战略意义的问题，非常重要。 基于物流中心位置的重要作用，目前已建立了一系列选址模型与算法。这些模型及算法相当复杂。其主要困难在于： （1）即使简单的问题也需要大量的约束条件和变量。 （2）约束条件和变量多使问题的难度呈指数增长。 模糊综合评价方法是一种适合于物流中心选址的建模方法。它是一种定性与定量相结合的方法，有良好的理论基础。特别是多层次模糊综合评判方法，其通过研究各因素之间的关系，可以得到合理的物流中心位置。 1 .模型 ⑴单级评判模型 ①将因素集U按属性的类型划分为k个子集，或者说影响U的k个指标，记为 U 讪,U2」l（,U k） 且应满足： k Us 二U, Uip|U j 二 i 1 ②权重A的确定方法很多，在实际运用中常用的方法有：Delphi法、专家 调查法和层次分析法。 ③通过专家打分或实测数据，对数据进行适当的处理，求得归一化指标关
于等级的隶属度，从而得到单因素评判矩阵。 ④单级综合评判B = A。R ⑵多层次综合评判模型 一般来说，在考虑的因素较多时会带来两个问题：一方面，权重分配很难确定；另一方面，即使确定了权重分配，由于要满足归一性，每一因素分得的权重必然很小。无论采用哪种算子，经过模糊运算后都会“淹没”许多信息，有时甚至得不出任何结果。所以，需采用分层的办法来解决问题。 2?应用 运用现代物流学原理，在物流规划过程中，物流中心选址要考虑许多因素。根据因素特点划分层次模块，各因素又可由下一级因素构成，因素集分为三级，三级模糊评判的数学模型见表3-7. 表3-7 物流中心选址的三级模型 第一级指标第二级指标第三级指标 气象条件U ii(0.25 ) 地质条件U12(0.25 ) 自然环境U i(0.1) 水文条件 (0.25 ) U13 地形条件U14(0.25 ) 交通运输U2(0.2 ) 经营环境U3(0.3 ) 面积U41(0.1 ) 形状U42(0.1 ) 候选地u4(0.2 ) 周边干线 (0.4 ) U43
综合系统评价的方法研究
系统综合评价的方法 摘要 在我国社会主义现代化建设的今天，无论是在国家的宏观调控，还是在企事业单位的管理中，人们都要面对种种复杂多变的社会问题和经济现象。它们的分析和比较不仅需要科学的定性分析，更迫切需要定量分析方法的支撑。这个时候，应用数学的价值就突显了出来。在我们研究的评价科学的广泛应用领域里，存在大量的现象和行为可以用数学方法来表达和解决。众所周知，正确的决策来源于科学的评价，评价是决策的关键。综合评价通常指对被评价对象所进行的客观、公正、合理的全面评价，如果把被评价对象视为系统的话，可抽象地表述为：在若干个(同类)系统中，如何确认哪个系统的运行(或发展)状况好与差。属性综合评价的理论、方法在管理科学与工程领域中占有重要的地位，已成为经济管理、工业工程及决策等领域中不可缺少的重要内容x，且有着重大的实用价值和广泛的应用前景，特别是针对那些诸如候选人排队、重大项目方案的选优、企业经营决策等问题来说，综合评价问题显得尤为重要。随着人们对社会现象、经济规律认识的不断深入，多目标决策问题呈现出的指标集增多、数据量急增、评价方法多样化的趋势。在这个过程中，繁琐的数据处理和复杂的建模分析在没有计算机辅助的情况下是不可想的。从而，对评价问题建立有力的支持成为很多领域的需求。计算机的应用对系统分析的作用无疑是巨大的。在当今，人性化的计算机操作系统和新的可视化计算机语言给用非计算机专业的编程人员和用户带来了方便。在评价决策中，运用定性与定量相结合，集成多种计算分析的模型，面向广泛的应用领域，开发通用的评价决策支持系统软件不仅是决策科学的需求，也是信息发展的需求。这必将促使科学的评价与决策方法在管理、经济、工程项目等多方面的应用领域中广泛开展、不断深入。 关键词：综合评价，灰色关联 综合评价的概念 综合评价(Comprehensive Evaluation)．是对被评价对象所进行的客观、公正、合理的评价。是指人们根据不同的评价目的，选择相应的评价形式，据此选择多个方面的因素或指标，并通过一定的评价方法，将多个评价因素或指标转化为能反映评价对象总体特征的信息。综合评价的对象系统常常是社会、经济、科技、教育、环境和管理等一些复杂系统(Complex System)。综合评价的结果，是对被评价事物一般水平或趋势的抽象程度较高的数量描述，这种描述具有整体性和全面性，具有实际社会经济含义。一般地，一个综合评价问题由5个要素组成：评价对象、评价指标、权重系数、集结模型及评价者。 综合评价的研究现状与发展趋势 1)探索新的综合评价方法 虽然目前已有一些综合评价方法较好地考虑和集成了综合评价过程中的各种定性与定量信息，但是这些综合评价方法在应用中仍摆脱不了综合评价过程中的随机性和评价专家主观上的不确定性及认识上的模糊性。即使是同一评价专家，在不同的时间和环境对同一评价对象也往往会得出不一致的主观判断。综合评价中，有时既要能充分考虑评价专家的经验和直觉思维的模式，又要能降低综合评价过程中人为的不确定性因素，既具综合评价方法的规范性又能体现出较高的问题求解效率。
循环经济灰色综合评价模型构建分析
循环经济灰色综合评价模型构建分析 循环经济评价是对循环经济发展水平的理性判断，是以科学的评估信息给予循环经济发展程度以明确的定位。从循环经济系统的“灰色性”角度出发，基于灰色关联度分析方法，建立了循环经济灰色综合评价理论模型，力求以此为依据，全面、准确地揭示循环经济发展状态的相关信息。 标签：循环经济评价；灰色关联度；灰色综合评价模型 1 循环经济评价 循环经济评价是对循环经济发展水平的理性判断，指以循环经济系统为研究对象，依据循环经济和生态经济学原理，运用科学的方法和手段来评价和监测循环经济系统的发展状态、发展水平和发展趋势，为循环经济活动提供决策依据。 评价指标体系的确定是量化循环经济发展水平、评判循环经济发展质量的基础性工作，也是最主要的依据。在此基础上，选择科学的评价方法，构建恰当的评价模型，通盘权衡循环经济系统的运转状况，才能全面、准确地获取有关循环经济发展水平的真实信息。 本文从循环经济系统的“灰色性”角度出发，基于灰色关联度分析方法，构建了循环经济灰色综合评价模型，能够较好地描述循环经济系统的发展状况，进而为优化管理决策、实施有效管理提供依据。 2 灰色综合评价模型 2.1选择依据 灰色系统是介于信息完全知道的白色系统和一无所知的黑色系统之间的中介系统。社会、经济等系统具有明显的层次复杂性，结构关系模糊性，动态变化随机性，指标数据的不完全性和不确定性，即表现为“灰色性”。 在循环经济评价指标体系的构建过程中，人们或多或少地会对评判对象的某些因素缺乏了解，使得主观评判依据不足；或是由于评判对象的不断发展变化，人们的认识会落后于实际，使评判标准已经成为“过去”；甚至是人们不可避免地会受到评价对象伪信息和反信息的干扰，导致判断发生偏差，所有这些情况归结为一点，就是信息的不完全，即“灰色性”。据此，可选用灰色综合评价方法测度循环经济发展水平。 灰色综合评价方法是基于灰色关联度分析的综合评价方法，关联度反映各评价对象对理想对象的接近次序或达到理想标准的程度，关联度分析方法是通过分析因素之间发展态势的形似或相异程度来衡量评价对象接近理想对象或达到理想标准程度的方法。
学生综合素质评价管理系统
学生综合素质评价管理系 统 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
综合素质评价管理系统 综合素质评价管理系统是在改革背景下为学校建立学生电子化成长记录册的应用软件。它采用完全符合新课程理念的全新评价标准构建师生输入、自评、互评的便利平台，管理和记录学生的综合素质评价，包括道德品质、公民素养、学习能力、交流与合作、运动与健康、审美与表现等方面。 系统概述 综合素质评价管理系统是在改革背景下为学校建立学生电子化成长记录册的应用软件。它采用完全符合新课程理念的全新评价标准构建师生输入、自评、互评的便利平台，管理和记录学生的综合素质评价，包括道德品质、公民素养、学习能力、交流与合作、运动与健康、审美与表现等方面。 系统能实现学生日常表现的记录与汇总，管理教师对学生以及学生相互之间的网上评价。每个学生都有自己的账户，可随时上传、管理和查阅自己的作品、成果及成长资料，了解自身发展状况；教师和家长可即时互动，跟踪学生成长过程并进行在线动态分析，以引导学生健康发展。 特色 灵活多样的模板定制功能，可满足不同地域的评价需求。 完全符合国家新课改背景下的学生综合素质评价标准。 全面详细的过程性学习成长记录。 拓展性强，系统可根据需求为其他系统提供标准数据接口。 支持家长、学生、教师等多种角色的应用与互动。 采用，支持多种部署方式，既可以进行单独集中式部署，也可与下属教育机构的综合素质评价管理系统进行联网分布式部署。
系统功能 学生综合素质评价结果管理：系统提供对中小学各学段评价结果的查询、审核、统计和归档等功能。 学生异动评价数据审批：系统提供对转学、、休学、复学、降级、转入等异动学生综合素质评价数据的审批和查询功能。 评价表格管理：用户可以进行表格模板管理、读写权限管理、其它高级属性设置等操作。 评价数据录入：支持任课老师录入，班主任录入，学生自评、互评以及家长录入等在线录入或批量导入功能。 评价内容查询和维护：用户在授权的情况下可以查阅任一学生的各项综合素质评价资料，并随时调用或添补学生的成长档案袋资料。 评价汇总自动生成报表：系统为了有效管理和监控学生的整体综合素质评价状况，可自动为管理者生成多种实用的报表，如：评价明细表、评价等第汇总表、学生素质学期评价表等。 电子成长档案导出：系统能够为每位学生生成完整的电子成长手册，同时电子档案可以单独拷贝，方便刻录光盘。 系统流程 学生自评——班主任网上评价和综合评分——系总支书记、系主任综合评价结果审核——学生处汇总，锁定评测。 1、学生进入“学生系统”参与网上自评，完成学生综合素质评价自评部分，并提交至班导师处。同时可下载或浏览学生综合素质评价他评部分的指标评价体系及奖学金申请表，并提交申请到班导师处。
《系统工程》之灰色评价法
灰色评价法 灰色评价法是运用灰色理论将评价专家的分散信息处理成一个描述不同灰类程度的权向量，在此基础上，再对其单值化处理，得到受评结果的综合评价值，进而可进行项目间的排序选优。这提高了评价的科学性和精确性。 图5—14是一个由多个评价指标按属性不同分组，每组作为一个层次，按照最高层（目标W）、中间层（一级评价指标U i，i=1,2,…,m）和最低层（二级评价指标V ij, i=1,2,…,m; j=1,2,…,n i）的形式排列起来组成的3层评价指标体系。 图5—14 3层评价指标体系 假设评价对象的序号为S（S=1,2,…，q），W(s)代表第S个被评价对象的优选评价值；U代表一级评价指标U i组成的集合，记为U=｛U1,U2,…,Um｝;V i（i=1,2,…,m）代表二级评价指标V ij组成的集合，记为V i=｛V i1,V i2,…,V i n j｝。则层次灰色评价法的具体步骤如下。 1.制定评价指标V ij的评分等级标准 评价指标V ij是定性指标，将定性指标转化成定量指标，即定性指标量化可以通过制定评价指标评分等级标准来实现。考虑到思维最大可能分辨能力，将评价指标V ij的优劣等级划分4级，并分别赋值（评分）4，3，2，1分，指标等级介于两相邻等级之间时，相应评分为3.5，2.5和1.5分。 2.确定评价指标U i和V ij的权重 按上述评价指标体系评价时，评价指标U i和V ij对目标W的重要程度是不同的，即有不同的权重。这些评价指标权重的确定，可以利用层次分析法（AHP法），
通过两两成对的重要性比较建立判断矩阵，然后用解矩阵特征值的方法求出。 假设求得一级评价指标U i （i=1,2,…,m ）的权数分配为a i （i=1，2，…，m ），各指标权重集A=（a 1,a 2,…,a m ），且满足a i ≥0，∑=m i 1i a =1；二级评价指标V ij （i=1,2,…,m,j=1,2,…, n i ）的权数分配为a ij （i=1，2，…，m ，j=1，2，…， n i ），各指标权重集A i =（a i1，a i2，…， ）,且满足a ij ≥0，∑=nj j 1ij a =1。 3.组织评价专家评分 设评价专家序号为k （k=1，2，…，p ），即有p 个评价专家。组织p 个评价专家对第S 个项目按评价指标V ij 评分等级标准打分，并填写评价专家评分表。 4.求评价样本矩阵 根据评价专家评分表，即根据第k 个专家对第S 个项目按评价指标V ij 给出 的评分) (s ijk d ，求得第S 个项目的评价样本矩阵D (S)： p 2 1 ∑=???????????? ???????? ??????????????????????==?m i m m m m p n s ijk s p mn s mn s mn s p m s m s m s p m s m s m s p n s n s n s p s s s p s s s p n s n s n s p s s s p s s mn m m n n s d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d d V V V V V V V V V D 122211121)() () ()(2 ) (1 )(2)(22) (21) (1)(12) (11) (2)(22) (12 ) (22)(222)(221)(21)(212) (211 )(1)(21)(1 1)(12)(122 )(121) (11) (112) (111 212222111211) ( 其中，i=1,2,…,m ；j=1,2,…, ；k=1，2，…，p 。 5.确定评价灰类 确定评价灰类就是确定评价灰类的等级数、灰类的灰数和灰数的白化权函数。分析上述评价指标V ij 评分等级标准，决定设定4个评价灰类，灰类序号为e ，即
灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用(精)
灰色关联度分析法在系统 综合评价中的应用 李玉辉,张建 2 (1.长沙理工大学,湖南长沙410076;2.济南市公路管理局,山东济南250013) 摘要:基于灰色系统理论,研究了灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用。并通过实例对该方法进行了实证研究,表明了该方法的有效性。关键词:灰色关联度;综合评价;指标体系中图分类号:U491 文献标识码:A 的标准数据列,记为X0,设第一个指标值记为X0(1),第二个指标值记为X0(2),第k 个指标值记为X0(k),因此参考数据列可以用如下公式表示 X0=X0(i) i=1,2,3,,n ……………(1)比较数据列是研究的对象数据列,记为 X1,X2,,,Xm,可以用如下公式表示 X1=X1(i) i=1,2,3,,nX2=X2(i) i=1,2,3,,n,, Xm=Xm(i) i=1,2,3,, (2) 引言 系统综合评价的方法很多,如层次分析法、模糊综合评判法、主成分分析法、因子分析法等。这些方法都有各自的优点,但是也存在着一定的不足。例如模糊综合评判法是对难以精确化的复杂系统进行分析的间接评判法,这种方法的重要步骤是确定评价指标的隶属度,如果隶属函数选择的不合适,则容易引起较大的误差;层次分析法是将人们的定性思维转化为定量分析的过程,很大程度上依赖于人的经验;主成分分析法则要求有多个非线性相关的指标,指标太少的话,会在很大程度上影响评价的客观性。笔者应用灰色系统的有关理论,研究了灰色关联度分析法在系统综合评价中的应用。 1.2 关联系数 在分析参考数据列和比较数据列的关联程度时,首先分析各个指标间的关联程度,用关联系数这个概念表示,计算公式如下 Gi(J)= vMin+K#vMax (3) i(J)+K#vMax 其中,vi(J)=&Xi(J)-X0(J)&;vMin=MiinMJin&Xi(J)-X0(J)&:vMax=MiaxMJax&Xi(J)-X0(J)& Gi(J)为Xi对X0的k指标关联系数;K为分辨系数,一般在0与1之间,通过计算验证,笔者取为0.5,结果较为合理。
基于层次分析法的灰色关联度综合评价模型
第1章基于层次分析法的灰色关联度综合评价模型 灵活型公共交通系统是一个复杂的综合性系统，单一的常规评价方法不能够准确对系统进行全面评价【39】，这就要求在进行灵活型公共交通系统评价时，结合系统固有特点，根据各种评价方法的优缺点，构建适合该系统的综合评价模型。本章以灵活型公共交通系统评价指标体系为基础，参考常规型公共交通系统评价方法，建立了基于层次分析法的灰色关联度综合评价模型。 1.1评价方法适应性分析 灰色关联度分析法基于灰色系统理论，是一种多指标、多因素分析方法，通过对系统的动态发展情况进行定量化分析，考察系统各个要素之间的差异性和关联性，当比较序列与参考序列曲线相似时，认为两者有较高关联度，反之则认为它们之间关联度较低，从而给出各因素之间关系的强弱和排序【50】。与传统的其它多因素分析法相比【80】【81】【82】，灰色关联度分析法对数据量要求较低，样本量要求较少，计算量较小，可以利用各指标相对最优值作为参考序列，为最终综合评价等级的确定提供依据，而不必对大量实践数据有过高要求，能够较好解决灵活型公共交通系统作为新型辅助式公系统没有足够的经验数据支撑其模型参数的问题。此外，灵活型公共交通系统评价体系是基于乘客、公交企业、政府三方主体的综合评价体系，涉及因素较多，指标较为复杂，部分指标之间存在关联性和重复性，信息相对不完全，而灰色系统的差异信息原理以及解的非唯一性原理，可以很好的解决这一问题【79】。综上所述，认为灰色关联度分析法比较适合于灵活型公共交通系统的综合评价。然而灰色关联度分析法将所有指标对于总目标的影响因素大小视作等同，没有考虑指标权重的影响，评价值可信度较低，应当通过科学的方法，确定指标权重，将其与关联度系数相结合，增加评价结果的科学性和有效性【83】。 常见的权重确定方法包括，专家打分法、等权重法、统计试验法、熵值法等。等权重法不能很好的体现不同指标影响程度的差异性，并且在综合评价值相差不大时不利于方案的选择【84】；专家打分法、统计试验法评价的主观性较高，并且不适用于指标较多的情况【85】；行和正规化法、列和求逆法等指对判断矩阵的一部分数据进行利用，结果可信度不高【86】；最小偏差法、对数回归法等，利用同一指标不同方案值，认为变化程度较大的指标传递更多信息，应具有较高权重，然而对于灵活型公共交通系统单方案综合水平等级评价的情况，并不适用。本文应用层次分析法确定系统各指标权重，层次分析法【51】【52】（Analytic Hierarchy Process—AHP）是一种典型的系统工程分析方法，它将人们复杂的系统思维过程数学化、层次、条理化，把复杂问题的各种因素整合为相互联系的有序层次【53】，有助于保持决策者思维的一致性，适用于各种类型的复杂综合评价系统，能够有效的将定性分析和定量分析进行综合集成，具有的可置换性、互容性、对称性等较优性质，是目前确定指标权重的一种常用方法。 鉴于此，本文引入了基于层次分析法的灰色关联度综合评价模型【54】【55】【56】，在建立基于三方主体的综合评价体系同时量化评价指标的基础上，进一步对各指标进行无量纲化处理，通过层次分析法确定各指标权重，进而建立灰色关联度评价矩阵，与各指标权重相结合，确定灵活型公共交通系统综合评价结果。考虑到灵活型公共交通系统综合评价体系评价指标较多，本文采用了基于灰色关联度的二级指标评价矩阵，由低层向高层逐步进行评价，避免
灰色综合评估法
灰色综合评估法 对复杂大系统进行效能评估时，会存在信息不完备、不全面、不充分的情况，灰色理论的相关原理和方法正是适用于该问题。灰色白化权函数聚类法是灰色综合评估法的一种，它根据灰数的白化权函数将一些观测指标或对象聚集成若干个可以定义的类别，将系统归于某灰类的过程，用于检测对象是否属于事先设定的不同类别。 灰色白化权函数聚类法可以对复杂大系统的效能进行评估。 具体步骤如下， 步骤1：建立评估指标集 设有m 个评估指标。 步骤2：建立灰类 灰类类似于评语集。建立s 个不同的灰类。 步骤3：建立白化权函数 选定的评估指标为,(1,2,,)j x j m =，将指标j x 的取值相应地分为s 个灰类，称为j 指标子类。j 指标(1,2, ,)k k s =子类的白化权函数()k j f ?。()k j f ?选用典型 白化权函数。 0,[(1),(4)](1),[(1),(2)](2)(1)()1,[(2),(3)](4),[(3),(4)](4)(3)k k j j k j k k j j k k j j k j k k j j k j k k j j k k j j x x x x x x x x x x f x x x x x x x x x x x ???-?∈?-?=?∈??-?∈-?? 步骤4:确定评判权重向量A 求出指标的权重,(1,2,,)j j m η=。 步骤5:求出聚类系数向量 1 212111(,,,)((),(),,())m m m s s j j j j j j j j j j j j f x f x f x σσσσηηη=====???∑∑∑ 设{}1max k k i i k s σσ*≤≤=，则称评估对象属于灰类k * 。
多层次灰色综合评价法及ahp验证
多层次灰色综合评价法及ahp验证 % grey_correlation_appraisal_ahp.m clear all clc %指标数 a1_0=[2421 7409 2732 12188]; a2_0=[1293 4372 1350 4018]; a3_0=[300 0 100 100]; a4_0=[200 190 240 240]; a5_0=[2000 1150 2000 7791]; a6_0=[22 1148 35 931]; a7_0=[0.035 0.13 0.045 -0.088]; a8_0=[4 0 0 3]; a9_0=[50 165 100 220]; a10_0=[1 0 2 0]; %待判数据矩阵 A=[a1_0',a2_0',a3_0',a4_0',a5_0',a6_0',a7_0',a8_0',a9_0',a10_0']'; p=0.6; for i=1:10 B(i,:)=(A(i,:)-min(A(i,:)))/(max(A(i,:))-min(A(i,:))); end %最佳值取每列的最大值（指标的最大值） for i=1:10 V0(i)=max(B(i,:)); end for i=1:10 for j=1:4 C(i,j)=abs(B(i,j)-V0(i)); end end r_min=min(min(C)); r_max=max(max(C)); % 计算相关系数E i=1; for i=1:10 for j=1:4 E(i,j)=(r_min+p*r_max)/(C(i,j)+p*r_max); end end E; % A的权重向量 Wa =[0.1062 0.2605 0.6333]; % B1的权重向量 Wb1= [0.2198 0.4265 0.0769 0.1648 0.1119];
综合评价系统方案
综合评价系统方案2018年3月19日
一、系统概述 综合评价系统”是为全国各中小学校、企事业及各种机关单位和社会团体、公司等打造的一款评价管理系统。该系统是一个机构进行“综合评价”工作的有力工具，通过该系统对用户按超级管理员、区划机构管理员和普通用户功能分角色按权限进行独立管理；并完成各类评价体系的创建，体系版本的维护；评价人员、评价方式、打分方式、评价确认规则、评价标准、评价时间均可由用户自己定义，所有评价均可通过电脑端和手机APP端快速完成；系统支持申诉功能，并可设置多种申诉处理模式；系统同时可为上级部门提供横向数据对比工具，以及为人员提供“个人空间”服务；评价体系随着时间的推移不断完善，每完成一次体系补充和完善，形成一个体系版本。机构内各类评价均按照新的体系版本进行，旧版本评价数据不受干扰。每阶段结束后，系统可为人员提供本阶段的“档案袋”，该档案袋可在线查看，也可由用户选择导出为PDF或打印为纸质文档。 二、评价原则 坚持全面发展与尊重个性特长相结合的原则。综合评价工作由各中小学校具体组织实施。学校要结合办学实际，本着既注重师生的全面发展，又突出师生个性特长的原则，科学制定综合评价办法。 坚持定性与定量评价相结合的原则。处理好定性评价与定量评价的关系，对可量化的内容坚持定量评价，力求评价结果真实、客观。要坚
持“底线管理”，非触及底线，一般不评价为不合格等级。 坚持“谁了解谁评价”的原则，由班主任、任课教师、学生等最了解情况者作为评价主体。各评价主体的评价活动应相对独立，注重客观事实，减少主观性，杜绝片面性和随意性，要对评价结果负责。三、组织机构 （一）各区划要成立综合评价工作委员会，由教育行政工作者、教研人员、校长、教师等方面人员组成。其主要职责是：制定本区划的实施方案，组织实施意见的培训工作，审核各学校实施细则以及评价的规章制度，接受和处理各界人士的咨询、申诉，纠正评价中的错误，查处违规行为。 （二）各学校要成立综合评价委员会，由校长和教师、学生代表组成，负责本校的评价工作。各学校评价委员会的组成人员名单要向全校公示。学校评价工作委员会的主要职责是：落实主管部门评价委员会的实施意见或方案，制定学校详细的评价实施细则，明确评价程序，认定班级评价小组成员，组织并监督评价工作，对评价结果进行确认，对评价中出现的分歧予以澄清和仲裁。 （三）班级成立评价小组，由学校评价委员会提名成立，成员由班主任、任科教师代表组成。主要职责是：负责组织学生的自评、互评和班级评价，并综合各方面的评价意见，为学生做出综合性评价和总评结果，接受家长的咨询。班级评价小组人数一般不少于5人，名单要向本班级学生公布。各小组成员要熟悉和了解该班学生情况，有较强
论管理系统的综合评价
论管理系统的综合评价 摘要面对新世纪工业信息化的飞速发展，各领域不断推陈出新的研发管理信息系统，面对这些复杂的管理系统，如何衡量它的有效性，就需要一套科学合理的方法对其进行综合分析评价。本文是对信息系统的综合评价方法进行了论证分析，主要从整体性、层次性、阶段性、定性与定量、安全可靠性、社会与经济效益六种角度进行总结分析的，对每种评价方法用不同的论点和论据进行了阐述。 关键词管理系统；综合评价；整体性；层次性；阶段性；定性；定量；安全可靠性；社会经济效益 引言 事物的发展都会遵循一定的规律。回顾历史不难看出，近代工业史以时序方式划出了三条线：英国的早期工业化、美国的中期工业化、日本的晚期快速工业化。当今，德国提出工业4.0时代，美国提出新工业时代，我国提出工业化与信息化融合时代等，世界各国所提出的信息化新时标正体现着信息化推进工业化的重要性。 信息化的主元素是信息，如何管理好、利用好这些信息？各个领域都出现了诸多功能多样的信息系统，且随着信息管理风暴的来临，各领域都在不断探索新的管理模式——信息化管理，致使这些系统不断的趋于智能化、复杂化。事物的因果关系，正引领我们评价信息系统是否按照既定意愿和需求效能在运行，这是一门与系统开发管理密不可分的课题，也是学者研究系统效能特性的微观科学。要想科学合理、客观正确的评价信息系统，可通过以下各视角进行考量和评测。 1 系统整体性角度 路德维希·冯·贝塔朗菲认为任何系统都是一个整体，系统各独立要素在孤立状态下是没有新质的，整体性是一般系统论的核心。信息系统要看其整体性，而不能片面强调某一子系统的效益。信息系统均存在父子树状结构，是由干系统分解为支系统，它们之间存在有一定的勾稽关系，只有各父子系统协同运行才能效能最优，才能满足人们的需求。所以，考量信息系统效能要从整体性角度出发，根据其结构关系来进行评价，只有这样才能保证评价的科学性和适宜性。 2 层次性评价角度 层次性是系统结构的基线，是研究各级系统层次关系的要点。信息系统的干支关系存在着鲜明的层次性，分析其层次合理性是评价信息系统效能的另一视角。举例来讲，财务管控系统就特别强调各报表或数据层次关系，哪些是基础层数据源，哪些是核算层数据源等，这些数据源是关键点，其层次性更是关键点的集合，某一层出错，其勾稽关系会报错，最终数据就失真。许多智能系统引用生
第四章 灰色关联度评价法
第四章灰色关联度评价法 1982年,华中理工大学邓聚龙教授首先提出了灰色系统得概念,并建立了灰色系统理论.之后,灰色系统理论得到了较深入的研究,并在许多方面获得了成功得应用.灰色系统理论认为,人们对客观事物得认识具有广泛得灰色性,即信息的不完全性和不确定性,因而由客观事物所形成得是一种灰色系统,即部分信息已知、部分信息未知得系统.比如社会系统、经济系统、生态系统等都可以看作是灰色系统..人们对综合评价的对象—被评价事物的认识也具有灰色性,因而可以借助于灰色系统的相关理论来研究综合评价问题.下面首先介绍灰色关联分析方法,然后探讨其在综合评价中应用的一些问题. 一、灰色关联分析方法 灰色关联分析（GRA）是一种多因素统计分析方法,它是以各因素的样本数据为依据用灰色关联度来描述因素间关系得强弱、大小和次序的.如果样本数据列反映出两因素变化的态势(方向、大小、速度等)基本一致,则它们之间得关联度较大;反之,关联度较小.与传统的多因素分析方法(相关、回归等)相比,灰色关联分析对数据要求较低且计算量小，便于广泛应用. GRA分析得核心是计算关联度,下面通过一个例子来说明计算关联度得思路和方法.表5-3是某地区1990～1995年国内生产总值得统计资料.现在提出这样得问题:该地区三次产业中,哪一产业产值得变化与该地区国内生产总值(GDP)的变化态势更一致呢?也就是哪一产业与GDP的关联度最大呢?这样得问题显然是很有实际意义的.一个很自然的想法就是分别将三次产业产值的时间序列与GDP 的时间序列进行比较,为了能够比较,先对各序列进行无量纲化,这里采用均值化法.各序列得均值分别为:2716,461.5,1228.83,1025.67,表5-3中每列数据除以其均值可 表5-3 某地区国内生产总值统计资料(百万元)