房地产项目管理成熟度模型层次分析法模糊综合评价法硕士论文

房地产项目管理成熟度模型研究

The Research on the Real Estate Project Management Maturity

Model

结构工程, 2011,硕士

【摘要】房地产企业是围绕项目进行,通过项目创造价值并达到自身战略目标,是典型的项目驱动型企业。战略目标管理和项目管理在企业管理中起到关键的作用。项目管理成熟度模型成为项目管理领域中的热点研究课题。通过项目管理成熟度模型的研究,我们可以通过与行业内其他企业对比,了解企业当前项目管理的状态,发现缺点和不足,制定改进计划,提高企业管理水平,增强企业的竞争实力。我国的项目管理成熟度模型研究还处于萌芽状态,房地产业的发展和提升迫切需要一套全面的、具有指导意义的考核体系和评价标准。本文以现有国外的房地产项目管理模型为指导,对比国内外项目管理成熟度研究和应用成果,运用规范研究和实证研究相结合,定性描述和定量描述相结合,模糊综合评价法等方法初步构建了一套适合我国企业的项目管理成熟度评价模型。首先,分析介绍了我国房地产项目管理的现状和特点,对比CMM、OPM3、KMMM等三种模型,分析各个模型的层次结构和评测过程,并从中汲取可以运用到我国房地产企业项目管理成熟度模型当中的宝贵经验。其次,通过市场调查分析,最终确定影响房地

产项目管理成熟度的因素,利用层次分析法确定要素指标的权重,利

用模糊综合评判法确定房地产项目管... 更多还原

【Abstract】 The real estate agencies focus on the projects

and typically motivated by it. Those agencies gain results through projects and reach their goal. The operation strategies and the project management play a crucial role in the management of the agencies. And the project management maturity model becomes a hot issue in the area of project management. Researching the project management maturity model, the current status of project management could be acquired and the disadvantages and shortcomings co... 更多还原

【关键词】房地产项目管理;成熟度模型;层次分析法;模糊综合评价法;

【Key words】real estate project management;maturity model;analytic hierarchy process;fuzzy comprehensive evaluation method;

摘要 3-5

ABSTRACT 5-6

第一章绪论 10-14

1.1 选题的依据和意义 10-11

1.2 国内外研究现状 11-12

1.3 研究的内容、思路与创新点 12-14

1.3.1 研究内容 12

1.3.2 研究思路与创新点 12-14

第二章房地产企业项目管理和成熟度模型的理论基础 14-20

2.1 房地产项目管理特征分析 14-18

2.1.1 房地产项目及其特点 14-15

2.1.2 房地产企业项目管理的分类及其主要特点 15-16 2.1.3 房地产项目的生命周期 16

2.1.4 房地产项目管理组织形式和任务 16-17

2.1.5 国内房地产企业的管理现状分析 17-18

2.2 项目管理成熟度模型概念和意义 18-20

第三章常见的几种项目管理模型及对比分析 20-30

3.1 软件能力成熟度模型CMM 20-23

3.1.1 软件能力成熟度模型CMM的发展历程 20

3.1.2 CMM的级别划分 20-22

3.1.3 CMM的应用现状 22-23

3.2 组织项目管理成熟度模型OPM3 23-26

3.2.1 OPM3的概念和发展历程 23

3.2.2 OPM3模型的结构构成 23-25

3.2.3 OPM3的评测过程 25-26

3.3 科兹纳的项目管理成熟度模型PMMM 26-28

3.3.1 PMMM的提出 26

基于层次分析法的模糊综合评价模型

基于层次分析法的模糊综 合评价模型 Prepared on 22 November 2020

2016江西财经大学数学建模竞赛A题 城市交通模型分析 参赛队员:黄汉秦、乐晨阳、金霞 参赛队编号:2016018 2016年5月20日~5月25日

承诺书 我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写):A 我们的参赛队编号为2016018 参赛队员(打印并签名): 队员1.姓名专业班级计算机141 队员2.姓名专业班级计算机141 队员3.姓名专业班级计算机141 日期:2016年5月25日

编号和阅卷专用页 2016年5月15日制定

城市交通模型分析 摘要 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快,我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加,交通出行结构发生了根本变化,城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析,讨论拥堵的深层次问题及解决方案。 首先建立绩效评价指标的层次结构模型,确定了目标层,准则层(一级指标),子准则层(二级指标)。 其次,建立评价集V=(优,良,中,差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出,即U =[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u),B(u),C(u),D(u),最后得出目标层的评价矩阵Ri ,(i=1,2,3,4,5)。利用A,B 两城相互比较法,根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i (i=1,2,3,4,5) 然后,我们经过N 次试验调查,明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序,构造模糊判断矩阵P ,利用公式 []R W R W R W R W R W W R W O 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 ,,,,==计算出权重值,经过一致性检验公式 RI CI CR = 检验后,均有0.1CR <,由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =。然后 后,给出建立绩效评价模型(其中O 是评价结果向量),应用模糊数学中最大隶属度原则,对被评价城市交通的绩效进行分级评价。 接着在改进方案中,我们具体以交叉口为中心建立模型,其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况,不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力,有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。 【关键字】交通拥堵层次分析法模糊综合评判绩效评价隶属度 一、问题重述 随着我国经济社会持续快速发展,群众购车刚性需求旺盛,汽车保有量继续呈快速增长趋势,2015年新注册登记的汽车达2385万辆,保有量净增1781万辆,均为历史最高水平。汽车占机动车的比率迅速提高,近五年汽车占机动车比率从%提高到%,群众机动化出行方式经历了从摩托车到汽车的转变,交通出行结构发生了根本性变化。 2015年,小型载客汽车达亿辆,其中,以个人名义登记的小型载客汽车(私家车)达到亿辆,占小型载客汽车的%。与2014年相比,私家车增加1877万辆,增长%。全国有40个城市的汽车保有量超过百万辆,北京、成都、深圳、上海、重庆、天津、苏州、郑州、杭州、广州、西安11个城市汽车保有量超过200万辆。全国平均每百户家庭拥有31辆私家车,北京、成都、深圳等大城市每百户家庭拥有私家车超过60辆。

模糊数学评价方法教程

模糊综合评价法(见课件) 模糊数学是从量的角度研究和处理模糊现象的科学.这里模糊性是指客观事物的差异在中介过渡时所呈现的“亦此亦比”性.比如用某种方法治疗某病的疗效“显效”与“好转”、某医院管理工作“达标”与“基本达标”、某篇学术论文水平“很高”与“较高”等等.从一个等级到另一个等级间没有一个明确的分界,中间经历了一个从量变到质变的连续过渡过程,这个现象叫中介过渡.由这种中介过渡引起的划分上的“亦此亦比”性就是模糊性. 一、单因素模糊综合评价的步骤 1. 根据评价目的确定评价指标(evaluation indicator )集 合 },,,{21m u u u U = 例如评价某项科研成果,评价指标集合为U ={学术水平,社会效益,经济效益}. 2. 给出评价等级(evaluation grade )集合 },,,{21n v v v V = 如评价等级集合为V ={很好,好,一般,差}. 3. 确定各评价指标的权重(weight ) },,,{21m W μμμ = 权重反映各评价指标在综合评价中的重要性程度,且∑=1i μ. 例如假设评价科研成果,评价指标集合U ={学术水平,社会效益,

经济效益}其各因素权重设为}4.0,3.0,3.0{=W . 4.确定评价矩阵R 请该领域专家若干位,分别对此项成果每一因素进行单因素评价(one-way evaluation ),例如对学术水平,有50%的专家认为“很好”,30%的专家认为“好”,20%的专家认为“一般”,由此得出学术水平的单因素评价结果为()0,2.0,3.0,5.01=R 同样如果社会效益,经济效益两项单因素评价结果分别为 ()1.0,2.0,4.0,3.02=R ()2.0,3.0,2.0,2 .03=R 那么该项成果的评价矩阵为 ???? ? ??=????? ??=2.03.02.02.01.02.04.03.002.03.05.0321R R R R 5.进行综合评价 通过权系数矩阵W 与评价矩阵R 的模糊变换得到模糊评判集S : 设m j W ?=1)(μ,n m ji r R ?=)(,那么 ()()n mn m m n n m s s s r r r r r r r r r R W S ,,,,,,212 1 22221 11211 21 =???? ?? ? ??==μμμ 其中“ ”为模糊合成算子. 进行模糊变换时要选择适宜的模糊合成算子,模糊合成算子通 常有四种: (1) ),(∨∧M 算子

模糊数学综合评价模型

三种电视机模糊综合评价模型 摘要 本文通过顾客对三种电视机的图像,价格,音质三种评价因素建立的模糊综合评价的模型,此模型首先设定了评价指标因素集U 和评语集V ,从而建立了评价矩阵R , 然后根据评价指标权重集A 最后分别运用了四个算子,进而采用了加权平均原则的方法建立了如下四个模型,最终得出 模型一:运用① 算子和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型,得出11 2.73B =,12 2.62B =,13 2.46B =,即第一种电视机最受顾客青睐 模型二:运用② 和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型,得出21 2.72B =,22 2.75B =,23 2.51B =,即第二种电视机最受顾客青睐 模型三:运用③ 算子和加权平均原则方法对三种电视机建立模糊综合评价模型,得出31 2.71B =,32 2.58B =,3 3 2.32B =,即第一种电视机最受顾客青睐 模型四:运用④ 算子和最大隶属原则方法对三种电视机建立模糊 综合评价模型,得出41 2.75B =,4 2 2.71B =,43 2.39B =,即顾客对第二种电视机做出综合评价较好。 综合四个模型这三种电视机的综合评价在较好和可以之间并且在这三种电视机中第一种电视机最受顾客青睐,第二种次之,第三种最不受欢迎。 关键词:综合评价 模糊数学 加权平均原则 算子 ),(∨∧M (,)M ?∨算子),(⊕∧M ),(⊕?M

一、问题重述 在对电视机质量的评价中,其涉及的因素很多,一般说来基本要考虑图像,声音,价格等等,而每一类因素的质量水平受许多因素的影响。这些评价因素往往具有模糊性。评价的结果本身也带有模糊性。如何合理地评价电视机的质量呢? 假设对电视机的评价因素U={图像u1,声音u2,价格u3},评语集合V={很好v1,较好v2,可以v3,不好v4},现请专家10人对三种电视机进行评价,结果如下: 设某类顾客主要关心图像、价格,对音质不太关心,即 试对以上三种电视机进行模糊综合评价。 二、问题分析 根据对题目的理解,我们知道问题的求解是根据10位专家对三种电视机的图像,价格,音质的评价结果,而要求我们对这三种电视机进行模糊综合评价,所以我采用四种算子方法。 即① 算子 评语 因素 (1)第一类电视机 (2)第二类电视机 (3)第三类电视机 v1 v2 v3 v4 v1 v2 v3 v4 v1 v2 v3 v4 u1 5 4 1 0 4 3 2 1 1 5 2 2 u2 4 3 2 1 5 1 2 2 4 3 1 2 u3 0 1 3 6 2 1 3 4 2 4 4 (0.5,0.2,0.3) A =(){}n k r r s jk j m j jk j m j k ,,2,1, ,min max )(11 =∧=≤≤=∨μμ=),(∨∧M

模糊综合评价法

作业 某市直属单位因工作需要,拟向社会公开招聘8 名公务员,具体的招聘办法和程序如下: (一)公开考试:凡是年龄不超过30 周岁,大学专科以上学历,身体健康者均可报名参加考试,考试科目有:综合基础知识、专业知识和“行政职业能力测验”三个部分,每科满分为100 分。根据考试总分的高低排序选出16 人选择进入第二阶段的面试考核。 (二)面试考核:面试考核主要考核应聘人员的知识面、对问题的理解能力、应变能力、表达能力等综合素质。按照一定的标准,面试专家组对每个应聘人员的各个方面都给出一个等级评分,从高到低分成A/B/C/D 四个等级,具体结果如表1所示。 现要求根据表1中的数据信息对16 名应聘人员作出综合评价,选出8 名作为录用的公务员。

折衷型模糊多属性决策方法 (1)折衷型模糊决策的基本原理 折衷型模糊决策的基本原理是:从原始的样本数据出发,先虚拟模糊正理想和模糊负理想,其中模糊正理想是由每一个指标中模糊指标值的极大值构成;模糊负理想是由每一个指标中模糊指标值的极小值构成。然后采用加权欧氏距离的测度工具来计算各备选对象与模糊正理想和模糊负理想之间的距离。在此基础上,再计算各备选对象属于模糊正理想的隶属度,其方案优选的原则是,隶属度越大,该方案越理想。 (2)折衷型模糊决策的基本步骤 Step1:指标数据的三角形模糊数表达 下面运用以上的定义将定性、定量指标以及权重数据统一量化为三角形模糊数. 1) 对于定性指标,可以将两极比例法改进为三角模糊数比例法。再利用三角模糊数比例法将定性指标转化为定量指标,其具体的转化形式见表2。 表2 定性指标向定量指标转化的三角模糊数比例法 2) 对于精确的定量指标值,也写成三角模糊数的形式。设a 是一个具体的精确数,由三角模糊数的定义,则a 表示成三角模糊数的形式为:

数学建模模糊综合评价法

学科评价模型(模糊综合评价法) 摘要:该模型研究的是某高校学科的评价的问题,基于所给的学科统计数据作出综合分析。基于此对未来学科的发展提供理论上的依据。 对于问题1、采用层次分析法,通过建立对比矩阵,得出影响评价值各因素的所占的权重。然后将各因素值进行标准化。在可共度的基础上求出所对应学科的评价值,最后确定学科的综合排名。(将问题1中的部分结果进行阐述) (或者是先对二级评价因素运用层次分析法得出其对应的各因素的权重(只选取一组代表性的即可),然后再次运用层次分析法或者是模糊层次分析法对每一学科进行计算,得出其权重系数)。通过利用matlab确定的各二级评价因素的比较矩阵的特征根分别为:4.2433、2、4.1407、3.0858、10.7434、7.3738、3.0246、1 对于问题2、基于问题一中已经获得的对学科的评价值,为了更加明了的展现各一级因素的作用,采用求解相关性系数的显著性,找出对学科评价有显著性作用的一级评价因素。同时鉴于从文献中已经有的获得的已经有的权重分配,对比通过模型求得的数值,来验证所建模型和求解过程是否合理。 对于问题3、主成份分析法,由于在此种情况下考虑的是科研型或者教学型的高校,因此在评价因素中势必会有很大的差别和区分。所以在求解评价值的时候不能够等同问题1中的方法和结果,需要重新建立模型,消除或者忽略某些因素的影响和作用(将问题三的部分结果进行阐述)。 一、问题重述

学科的水平、地位是评价高等学校层次的一个重要指标,而学科间水平的评价对于学科本身的发展有着极其重要的作用。而一个显著的方面就是在录取学生方面,通常情况下一个好的专业可以录取到相对起点较高的学生,而且它还可以使得各学科能更加深入的了解到本学科的地位和不足之处,可以更好的促进该学科的发展。学科的评价是为了恰当的学科竞争,而学科间的竞争是高等教育发展的动力,所以合理评价学科的竞争力有着极其重要的作用。鉴于学科评价的两种方法:因素分析法和内涵解析法。本模型基于某大学(科研与教学并重型高校)的13个学科在某一时期内的调查数据,包括各种建设成效数据和前期投入的数据。 通过计算每一级、每一个评价因素所占的权重,确定某一学科在评价是各因素所占的比重,构建评价等级所对应的函数。通过数值分析得出学科的评价值。需要解决一下几个问题: 1、根据已给数据建立学科评价模型,要求必要的数据分析及建模过程。 2、模型分析,给出建立模型的适用性、合理性分析。 3、假设数据来自于某科研型祸教学型高校,请给出相应的学科评价模 型。 二、符号说明与基本假设 2.1符号说明 符号说明 S——评价数(评价所依据的最终数值) X——影响评价数值的一级因素所构成的矩阵

(完整版)基于层次分析法的模糊综合评价模型

2016江西财经大学数学建模竞赛 A题 城市交通模型分析 参赛队员: 黄汉秦、乐晨阳、金霞 参赛队编号:2016018 2016年5月20日~5月25日

承诺书 我们仔细阅读了江西财经大学数学建模竞赛的竞赛章程。 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C中选择一项填写): A 我们的参赛队编号为2016018 参赛队员(打印并签名) : 队员1. 姓名专业班级计算机141 队员2. 姓名专业班级计算机141 队员3. 姓名专业班级计算机141 日期: 2016 年 5 月 25 日

编号和阅卷专用页 江西财经大学数学建模竞赛组委会 2016年5月15日制定

城市交通模型分析 摘要 随着国民经济的高速发展和城市化进程的加快,我国机动车保有量及道路交通流量急剧增加,交通出行结构发生了根本变化,城市道路交通拥挤堵塞问题已成为制约经济发展、降低人民生活质量、削弱经济活力的瓶颈之一。本篇论文针对道路拥挤的问题采用层次分析法进行数学建模分析,讨论拥堵的深层次问题及解决方案。 首先建立绩效评价指标的层次结构模型,确定了目标层,准则层(一级指标),子准则层(二级指标)。 其次,建立评价集V=(优,良,中,差)。对于目标层下每个一级评价指标下相对于第m 个评价等级的隶属程度由专家的百分数u 评判给出,即U =[0,100]应用模糊统计建立它们的隶属函数A(u), B(u), C(u) ,D(u),最后得出目标层的评价矩阵Ri ,(i=1,2,3,4,5)。利用A,B 两城相互比较法,根据实际数据建立二级指标对于相应一级指标的模糊判断矩阵P i (i=1,2,3,4,5) 然后,我们经过N 次试验调查,明确了各层元素相对于上层指标的重要性排序,构造模糊判断矩阵P ,利用公式 1 ,ij ij n kj k u u u == ∑ 1 ,n i ij j w u ==∑ 1 ,i i n j j w w w == ∑ []R W R W R W R W R W W R W O 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 ,,,,==计算出权重值,经过一致性检验公式 RI CI CR = 检验后,均有0.1CR <,由此得出各层次的权向量()12,,T n W W W W =K 。然后后, 给出建立绩效评价模型(其中O 是评价结果向量),应用模糊数学中最大隶属度原则,对被评价城市交通的绩效进行分级评价。 接着在改进方案中,我们具体以交叉口为中心建立模型,其中包括道路长度、宽度、车辆平均长度、车速等等考虑因素。通过车辆排队长度可以间接判断交通拥堵情况,不需要测量车速、时间等因素而浪费的人力物力和财力,有效的提高了工作成本和效率。为管理城市交通要道提供了良好的模型和依据。 【关键字】交通拥堵 层次分析法 模糊综合评判 绩效评价 隶属度

模糊综合评价法的数学建模方法简介

8 《商场现代化》2006年7月(中旬刊)总第473期 20世纪80年代初,汪培庄提出了对绿色供应链绩效进行评价的模糊综合评价模型,此模型以它简单实用的特点迅速波及到国民经济和工农业生产的方方面面,广大实际工作者运用此模型取得了一个又一个的成果。本文简单介绍模糊综合评价法的数学模型方法。 一、构造评价指标体系 模糊综合评价的第一步就是根据具体情况建立评价指标体系的层次结构图,如图所示: 二、确定评价指标体系的权重 确定各指标的权重是模糊综合评价法的步骤之一。本文根据绿色供应链评价体系的层次结构特点,采用层次分析法确定其权重。尽管层次分析法中也选用了专家调查法,具有一定的主观性,但是由于本文在使用该方法的过程中,对多位专家的调查进行了数学处理,并对处理后的结果进行了一致性检验,笔者认为,运用层次分析法能够从很大程度上消除主观因素带来的影响,使权重的确定更加具有客观性,也更加符合实际情况。 在此设各级指标的权重都用百分数表示,且第一级指标各指标的权重为Wi,i=1,2,…,n,n为一级指标个数。一级指标权重向量为: W=(W1,…,Wi,…Wn) 各一级指标所包含的二级指标权重向量为: W=(Wi1,…,Wis,…Wim),m为各一级指标所包含的二级指标个数,s=1,2,…,m。 各二级指标所包含的三级指标权重向量为: Wis=(Wis1,…Wis2,…Wimq),q为各二级指标所包含的三级指标个数。三、确定评价指标体系的权重建立模糊综合评价因素集将因素集X作一种划分,即把X分为n个因素子集X1,X2,…Xn,并且必须满足: 同时,对于任意的i≠j,i,j=1,2,…,均有 即对因素X的划分既要把因素集的诸评价指标分完,而任一个评 价指标又应只在一个子因素集Xi中。 再以Xi表示的第i个子因素指标集又有ki个评价指标即:Xi={Xi1,Xi2,…,XiKi},i=1,2,…,n 这样,由于每个Xi含有Ki个评价指标,于是总因素指标集X其有 个评价指标。 四、 进行单因素评价,建立模糊关系矩阵R 在上一步构造了模糊子集后,需要对评价目标从每个因素集Xi上进行量化,即确定从单因素来看评价目标对各模糊子集的隶属度,进而得到模糊关系矩阵: 其中si(i=1,2,…,m)表示第i个方案,而矩阵R中第h行第j列元素rhj表示指标Xih在方案sj下的隶属度。对于隶属度的确定可分为两种 情况:定量指标和定性指标。 (1)定量指标隶属度的确定 对于成本型评价因素可以用下式计算: 对于效益型评价因素可以用下式计算:对于区间型评价因素可以用下式计算:上面三个式子中:f(x)为特征值,sup(f),inf(f)分别为对应于同一个指标的所有特征值的上下界,即是同一指标特征值的最大值和最小 模糊综合评价法的数学建模方法简介 任丽华 东营职业学院 [摘 要] 本文一种数学模型方法构造了一种对绿色供应链绩效进行评价的模糊综合评价法,主要从构造评价指标体系,确定评价指标体系的权重,确定评价指标体系的权重,建立模糊综合评价因素集,进行单因素评价、建立模糊关系矩阵R,计算模糊评价结果向量B等五个方面介绍这种评价方法。 [关键词] 绿色供应链绩效评价 模糊综合评价法 数学模型方法 流通论坛

模糊评价方法的基本步骤

模糊综合评价 模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。其基本步骤可以归纳为: ①首先确定评价对象的因素论域 可以设N 个评价指标,12(,, ...)n X X X X =; ②确定评语等级论域 设12n =(W ,W , ...W )A ,每一个等级可对应一个模糊子集,即等级集合。 ③建立模糊关系矩阵 在构造了等级模糊子集后,要逐个对被评事物从每个因素(=1,2,,n)i X i ……上 进行量化,即确定从单因素来看被评事物对等级模糊子集的隶属度i X (R ),进而 得到模糊关系矩阵11112122122212nm ......=..................m m n n n nm X r r r X r r r X r r r ??????????????????????????(R )(R )R=(R ),其中,第i 行第j 列元素,表示某个被评事物i X 从因素来看对j W 等级模糊子集的隶属度。 ④确定评价因素的权向量 在模糊综合评价中,确定评价因素的权向量:12(,, ...)n U u u u =。一般采用层 次分析法确定评价指标间的相对重要性次序。从而确定权系数,并且在合成之前归一化。 ⑤合成模糊综合评价结果向量 利用合适的算子将U 与各被评事物的R 进行合成,得到各被评事物的模糊综合评价结果向量B 即:

111212122 2121212nm ......(,, ...)(,, ...)...............m m n m n n nm r r r r r r U R u u u b b b B r r r ??????===?????? 其中,i b 表示被评事物从整体上看对j W 等级模糊子集的隶属程度。 ⑥对模糊综合评价结果向量进行分析 实际中最常用的方法是最大隶属度原则,但在某些情况下使用会有些很勉强,损失信息很多,甚至得出不合理的评价结果。提出使用加权平均求隶属等级的方法,对于多个被评事物并可以依据其等级位置进行排序。

基于层次分析法的模糊综合评价

校园环境质量的模糊综合评价方法 信息与计算科学2003级马文彬 指导教师杜世平副教授 摘要:本文应用模糊数学理论,把模糊综合评价方法具体应用到校园环境质量综合评价研究中,结合校园的实际情况将环境评价系统根据需要分成若干个指标,建立了因子集、评价集、隶属函数和权重集,实现对校园环境的质量等级综合评判。采用层次分析法计算评价的权重集,并对取大取小算法和评价结果的最大隶属度原则进行了改进,取得较好的效果。实例表明:模糊综合评价方法可操作性强、效果较好,可在一般环境的质量评价中广泛应用。 关键词:校园环境质量,模糊综合评价,层次分析法,权重 Fuzzy Comprehensive Evaluation Method for the Environment Quality of university Campus MA Wen-bin Information and Computational Science , Grade 2003 Directed by Du Shi-ping (Associate Prof ) Abstract: In this paper,based on fuzzy mathematics theory, the fuzzy comprehensive evaluation is applied in the environment quality evaluation of university campus,combining the actual situation list to evaluate the general level of university campus by fuzzy comprehensive evaluation. By setting up the factor sets, the evaluation sets, subjection functions and the weighting sets. Implementation of the Campus Environment Quality Level comprehensive evaluation. The evaluation of the weighting sets are made by AHP. The choosing big or small algorithm and the maximal subjection degree of the evaluation result is improved, and the effect is very good.The applying example indicates: the

基于多层次模糊分析综合评价法的课堂教学评价数学模型

基于多层次模糊分析综合评价法的课堂教学评价数学模型 摘要:本文将采取多层次模糊综合评价法对课堂教学进行量化的评价,并给出评价等级。它首先通过参考信息工程大学的本科人才培养目标,教师队伍发展的指导思想,结合现实的教学情况,制定了一套完整的评价指标体系,并且将反应课堂质量的因素按照层次分类并对其重要性进行量化,得到一系列各层次的权值矩阵。通过对学员问卷调查最终得到了模糊判断矩阵计算出数字化的模糊关系矩阵,通过多层的复合运算, 最终确定评价对象所属等级。 文中将看到此模型在制定评价指标体系中的权值分配反应的我校教学转型思想和“三基四能”培养目标,通过构建四项评价机制“教员互评”、“教员自评”、“学员评价”、“专家评价”比较完整地科学地评价了一门课程,并能经改进后能够做到跟踪调查,反馈意见,据此模型给出我们对我校我院的教学方式的一些意见。本模型经过些许修改可以适用于任何一种评价模型。

基于多层次模糊分析综合评价法的课堂教学评价数学模型 问题的提出以及分析 课堂的教学质量评价,是我院全面提高教学质量,调节教学行为,优化教师队伍结构 , 促进教学水平提高,使师资队伍的管理系统化、科学化的一项有效措施。近几年,我校大力推进教育转型,深化编制体制改革,对课堂教学质量提出了更高的要求。课堂教学评估是一项实践性很强的工作,需要一定的科学理论为依据,方法为基础。本文将结合我校教育转型和“三基四能”人才培育方案,通过建立教师教学质量评估体系的层次结构图 ,构建模糊一致判断矩阵并计算出各指标权重,通过对不同的全体(学员、教员、专家)问卷调查的统计分析,分别得到模糊判断矩阵,算出在不同全体的评价分值,在对各评价分值通过加权计算得到该课堂的最终结果。 (一)模型假设、层次构建以及符号定义 一、模型假设 (1)在对课堂模型评价过程中,教员自评能够诚实守信、以人格为重,对自己教学的长处和不足给出客观的评价,教师互评中教员没有互相考虑,互相照顾。 (2)学生评价在课程考试之前进行,由专家安排人员组织学员认真填写测评表,学员能够自主地按照自己的意愿实事求是地给出自己的评价。 (3)所有的问卷调查表都能够回收,没有出现丢失和篡改现象。 (4)专家评价由专家评价小组施行,专家评价小组依据平时的听课、召开学生座谈会、检查学生作业、学生试卷、教师教案以及查看教学报告等情况进行评价。 (5)出现以下情况者直接定义为不合格: 1、多次出现教学事故 2、参与测评的学生有半数对其教学效果的综评价为不合格者直接判断为不合格。 二、课堂教学评价层次。 课堂质量绝对不能仅仅只从期末成绩的好坏来判断,从我校教学转型的方向和本科培养应用型人才的目标来看,一个良好的课堂应该包括教学目标的科学准确、德育渗透,教学内容重点突出、层次清晰、延拓性强,教学方法注重启迪、手段多样、体现互动,教学素质过硬可靠、熟练规范,教学效果气氛活跃、落实目标。同时在军校本科教学中,答疑这一方面是地方大学、军校研究生阶段所没有的,所以课堂评价中应该还要包括教员答疑的出勤率、以及答疑效果。我们的课堂教学模型的评价的功能应从注重甄别与选拔转向激励、反馈与调整;评价内容应从过分注重学业成绩转向注重多方面发展的潜能;评价主体应从单一转向多元,即由学员、教员自己、教员同事、专家一起参与评价。所以,我们构建了如下的层次模型:

用模糊数学综合评价法对水质进行评价

用模糊数学综合评价法对水质进行评价 付智娟 (中山市环境保护科学研究所,中山 542803) 摘 要:综合评价法作为模糊数学的一种具体应用方法,在很多领域中得到了广泛的运用。由于综 合评价法的数学模型简单、容易掌握,更适合于对多因素、多层次的复杂问题的评价。将其应用于对水质的评价能更客观、科学地反映水质情况。 关键词:模糊数学 ;综合评价法;水质评价法 Abstract:As the praxis of fuzzy mathematics,comprehensive evaluation is prevalent used in many fields ,Because it is a simple mathematical model and easy to use,comprehensive evaalution has advantage to solve the complex problem that have more different https://www.360docs.net/doc/6918932215.html,ing it to evaluate the quality of water can get an objective and scientific result. Key words: fuzzy mathematics; comprehensive evaluation; evaluate the quality of water 模糊数学理论是近年来发展起来的科学,水质的好坏具有模糊的概念,因此也可以用它来评价水质,对水质进行综合评价,打破以往仅用一个确定性的指标来评价水质的方法,并可以弥补其中的不足,更客观、科学地对水质进行评价。现引用对某水质进行评价的例子来说明模糊数学综合评价在水质评价中的运用。 1. 基本概念 1. 1隶属度 以往的水质分级中多用一个简单的数学指标为界限,造成界限两边分为截然不同的等级.例如参数DO , I 级水的指标为7mg/L,则7.1mg/L 为I 级水,但DO 若为6.9mg/L 就的定为II 级水。事实上,由于水质的污染程度属于模糊概念,所以这里用隶属概念来描述模糊的水质分级界限。所谓隶属度系指某事物所属某种标准的程度:如:DO=7.1mg/L 时,隶属I 级水的程度为100%;6.9mg/L 时,隶属I 级水的程度达95%。 隶属度可用隶属函数表示。为方便起见,取线性函数: 10X X X X --或 11X X X X --,(X 0

层次分析法与模糊综合评价的区别

层次分析法与模糊综合判别的区别与联系 1、层次分析法 [ 参考文献:吋义成, 柯丽华, 黄德育. 系统综合评价技术及其应用[M]. 北京: 冶金工业出版社,2006] 人们在日常生活中经常要从一堆同样大小的物品中挑选出最重要的物品,如重量最大的物品,即至少要确定各物品的相对重量。这时,经验和常识告诉我们,可以利用两两比较的方法来达到目的。 若在没有称量仪器的条件下对一组物体的重量进行估计,则可以通过爱对比较这组物体相对重量的方法,得出每对物体相对重量比的判断,从而形成比较判断矩阵,再通过求解判断矩阵的最大特征根和它所对应的特征向量问题,就能计算出这组物体的相对重量。 将此方法应用到复杂的社会、经济和科学管理等领域中,就能确定各种方案、措施、政策等 相对于总目标的重要性排序情况,以供领导者决策。 一般的层次分析法模型由图5-1 所示,分为目标层、准则层、指标层、方案层组成。需要注意几点: (1)层次分析法的评价结构并非是上述部分一成不变的,其中的当指标层因素较少时准则层可以省去(图5-2 ),当某一准则对应的指标层元素过多时可以将其指标层细分为“子准则层和指标层”(图5-4 )。由于层次分析法是利用两两比较完成的,为了便于人的比较与判别,每层的元素个数在3~7 之间为佳,超过7 以后增加了比较判断的难度,因此当元素过多时,可以将其分类后分成两层或多层来判别。 (2)准则层与指标层之间的关系可以对比一下图5-1 和图5-4 ,即每个准则可能有独 用的指标体系,也可能是各准则之间共用某几个指标。 (3)层次分析法的特点是基于某个目标,对多个待评价方案进行评价,从而得到方案的重要性排序。具体到某个问题,其并无相应的数据。而模糊综合判别有相应的基础数据。两者可以结合一起用,比如常用的是模糊综合评判过程中,权重可以由层次分析法计算。 层次分析法的骤如下: 1)在作者建立评价模型后,根据经验对每层里的各个元素建立重要性判别矩阵,从判 别矩阵中可以得到某一层中各个指标的归一化权重(表5-1中的W B,W C1,W C2,W C3,W C4)。(表5-1和5-2 的数据为图5-1 模型的) 2)由层与层之间权重的传递可以得到最低层(具体指标层)的综合权重。如图5-1 所示的图中有得到各个C ij的综合权重W ij(表5-2第2列)。 3)最后,在指标层与方案层之间建立判别矩阵,针对每一个指标C ij 都需要建立一个各 方案A i的比较矩阵,判别A针对C j的重要性w A i (表5-2的每一行)。最后将指标C ij的综合权重W ij与W Ai进行乘法求和,从而得到方案A的最终综合权重刀(W ij心Ai),即为续表5-2的最后一行。

用模糊数学对学生成绩进行评估

用模糊数学班上的学生进行评估 姓名:李万杰 学号:201107010113 2014年6月27日

模糊数学综合评判法,作为一种模糊数学方法,被用于各个领域,取得了很好的效果。本文将用这种方法分析班上的学生以成绩分类。这种方法能有效处理学生平时成绩中的一些模糊性,同时,也使考核的成绩更加合理与公正。 一、模糊数学的基本概念 长期以来,人们对干客观事物的认识习惯于追求其精确性或清晰性。但人脑作为认识和改造客观世界的主体,对自然现象的反映往往都是模糊的。模糊集合是对这些模糊现象或模糊概念的刻画。利用模糊数学理论,建立模型,根据模糊数学最大隶属度原则,使学生以成绩分类更加合理化。综合评判就是对受到多个因素制约的事物或对象作出一个总的评价,这是在日常生活和科研工作中经常遇到的问题,由于从多方面对大学生综合素质进行评价难免带有模糊性和主观性,采用模糊数学的方法进行综合评价将使结果尽量客观从而取得更好的实际效果。 二、评定学生平时成绩的依据 通过长期的教学实践,对学生平时成绩的评定主要依据四个方面:(1)出勤情况,以学生到课情况作为平时成绩给定的依据,这一评价制度的具体要求是通过上课点名的办法来找出缺课的学生。(2)课堂表现,包括课堂笔记记录情况、回答问题的积极主动性、课堂纪律等。根据“上课提问情况”来评定平时成绩是教师经常使用的方法。这种方式也存在不足:假设每一个学生在教师提问 后都举手抢答,教师应该将首答权交给谁呢?这一模式的公正程度取决于教师有没有足够的时间允许学生都回答课堂上的提问。(3)作业情况,检查平时作业是教师经常使用的考核学生平时学习情况的重要方法。然而实践表明,这个方法也存在不足。由于教师无法了解学生的平时作业究竟是不是自己独立完成的,在假定“学生都能按时完成作业”的前提下,教师只能根据作业的工整情况或对错状况来判定学生的平时成绩。教师经常遇到的问题是:有时抄袭作业的学生,作业的卷面反而要比自己独立完成的学生要工整些;或者由于参考了一些同学的作业,其正确率反而比独立完成的同学高一些。(4)平时测验情况。对上述四个方面综合考虑,把学生平时成绩评定分为四级:优、良、中、差。在上述评定学生平时成绩的主要依据的因素中,多数因素很难区分出较严格的数值界限,而且有一定的相关性和很大的“模糊性”。对这些具有“模糊性”的因素进行综合评定,并以此来确定学生平时成绩是很困难的。采用模糊综合评判法来考核学生的平时成绩,在促进学生学习积极性方面,效果是明显的,同时也使考核的成绩更加合理、公正。 三、模糊数学综合评判法 所谓评判,就是按给定的条件对事物的优劣、好坏进行评比、判别;综合的意思就是指评判条件包含多个因素或多个指标。因此,综合评判就是要对受多个因素影响的事物作出全面评价。综合评判的方法有许多种,常用的有两种: (一)评总分法。即根据评判对象列出评价项目,对每个项目定出评价的等级,并用分数表示,以决定方案的优劣。 (二)加权评分法。这种方法主要考虑诸因素(或诸指标)在评价中所处的地位或所起的作用不尽相同,因此不能一律平等地对待诸因素(或诸指标)。于是,就引进了权重的概念,它体现了诸因素(或诸指标)在评价中的不同地位或不同作

模糊综合评价法的实际应用

????? ??=????? ??=sm s m s b b b b B B R Λ M M ΛM 11111模糊综合评价法 1 模糊综合评价的方法、步骤 1)模糊综合评价 模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的难以、量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。 2)模糊综合评价法分析步骤 对某事物的评价往往涉及多个因素,甚至多个级别,需根据诸多因素作出综合评价。当某些具体问题的评价因素或级别具有模糊性时,所作的综合评价称为模糊综合评价,或综合模糊评判。模糊综合评价是应用模糊变换原理和最大隶属原则,考虑与被评价事物相关的各个因素,对其所作的综合评价。模糊综合评价具有计算简捷、实用性强的优点,其分析步骤如下[13]。 (1)建立风险等级评价指标体系。确定因素集 {} n u u u U ,,,21Λ=,将因素集按照属性的类型 划分为s 个子集,记作1U ,2U ,…,i U ,其中:{} i in i i i u u u U ,,,21Λ=,n n s i i =∑=1 ;并且应 满足U U s i i ==Y 1 , () s j i j i U U j i ,,2,1,;ΛI =≠=?。 (2)建立评语集 {} m v v v V ,,,21Λ=及确定不同风险等级相应各分级指标的值域,并根据某 一具体工况给出各分级指标的数值及所属值域。其中,m 为风险划分等级个数。 (3)构造隶属函数,确定单因素评价矩阵 [] m n ij i i r R ?=。 (4)专家经验评分法计算各分级指标权重U 的权重集为 {}s a a a A ,,,21Λ=,i U 的权重集为 { }i in i i i a a a A ,,,21Λ=。 (5)初级评价。由i U 的单因素评价矩阵i R ,及i U 上的权重集i A ,得第一级综合决策向量: [] im i i i i i b b b R A B Λ 21=?= (1) 其中,“°”为模糊关系合成算子。 二级评价。将每一个i U 作为一个元素,把i B 作为它的单因素评价,又可构成评价矩阵

模糊层次分析法的Matlab实现

一、引言 层析分析法是将定量与定性相结合的多目标决策法,是一种使用频率很高的方法,在经济管理、城市规划等许多领域得到了广泛应用。由于其结果受主观思维的影响较大,许多科研工作者对其进行了深入的研究,将模糊理论与层次分析法相结合,提出了模糊层次分析法。为克服层次分析法中判断矩阵的一致性与人类思维的一致性存在的显著差异,文献[1-2]引入了模糊一致矩阵。为解决解的精度及收敛问题,文献[3-4]引入幂法来求排序向量。运用模糊层次分析法研究实际问题时,常采用迭代法来得到精度更高的排序向量,这就要求选择合适的初始值并通过大量的计算,为此,文中利用三种方法计算了初始排序向量,并给出了算法的Matlab程序,最后通过实例说明。 二、模糊层次分析法 为解决AHP种所存在的问题,模糊层次分析法引入模糊一致矩阵,无需再进行一致性检验,同时使用幂法来计算排序向量,可以减少迭代齿数,提高收敛速度,满足计算精度的要求.具体步骤: 1.构造优先关系矩阵 采用0.1~0.9标度[2],建立优先判断矩阵 2.将优先关系矩阵转化为模糊一致矩阵 3.计算排序向量 (1)和行归一法: (2)方根法: (3)利用排序法: (4)利用幂法[5-6]求精度更高的排序向量: 否则,继续迭代。 三、模糊层次分析法的程序实现 给出模糊层次分析法的Matlab程序。 clear; clc; E=input('输入计算精度e:') Max=input('输入最大迭代次数Max:')

F=input('输入优先关系矩阵F:'); %计算模糊一致矩阵 N=size(F); r=sum(F'); for i=1:N(1) for j=1:N(2) R(i,j)=(r(i)-r(j))/(2*N(1))+0.5; end end E=R./R'; % 计算初始向量---------- % W=sum(R')./sum(sum(R)); % 和行归一法 %--------------------------------------------------------- for i=1:N(1) S(i)=R(i,1); for j=2:N(2) S(i)=S(i)*R(i,j); end end S=S^(1/N(1)); W = S./sum(S);%方根法%-------------------------------------------------------- % a=input('参数a=?'); %W=sum(R')/(N(1)*a)-1/(2*a)+1/N(1); %排序法 % 利用幂法计算排序向量----V(:,1)=W'/max(abs(W)); %归一化 for i=1:Max V(:,i+1)=E*V(:,i); V(:,i+1)=V(:,i+1)/max(abs(V(:,i+1))); if max(abs(V(:,i+1)-V(:,i)))k=i; A=V(:,i+1)./sum(V(:,i+1)); break Else End End 四、计算实例

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