AHP——模糊综合评价方法的实现模板
AHP-F方法介绍及实例应用PPT课件
3.3确定指标权重
本文运用层次分析法来确定权重，经过统计调查和一致性检验，得到指标权 重分别为： A=[0.3311,0.1445，0.4731，0.0512] A1=[0.2941，0.5294，0.1764] A2=[0.25，0.75] A3=[0.6413，0.2375，0.1211] A4=[0.4439，0.3144，0.0629，0.1788]
基本原理：首先确定被评价对象的因素（指标）集和评价（等级）集； 再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度矢量，获得模糊评判矩阵； 最后把模糊评判矩阵与因素的权矢量进行模糊运算并进行归一化，得到 模糊综合评价结果。
4
二.模糊综合评判法的模型和步骤
2.1模糊综合评判法的模型
1、确定评价对象的因素集
综合：即多元 三个要素：（U,V,R） U:因素集 V:评判集 R:评判矩阵
权平均法），这种方法能让每个因素都参与到综合评价中，评价方法比较
客观。
r11 r12 r1n
BARa1,a2,,amrrm 211 rrm 222 rrm 2 nn b1,b2,,bn
如果评价结果Σbj≠1,应该将它归一化。bj表示被评级对象从整体上看对评
价等级模糊子集元素vj的隶属程度。
12
表1 第三方物流企业核心竞争力评价指标体系
13
3.2建立评价因素集
根据第三方物流企业核心竞争力评价指标体系构建二级评价因素集。 U=｛基础网络能力，延展性，顾客价值性，独特性｝（第一级指标），其 中， U1=｛资产，物流服务网络，物流信息系统｝， U2=｛基础功能型服务项目，扩展功能型服务项目｝， U3=｛物流作业质量，物流作业经济性，营业额｝， U4=｛综合性，服务差异性，物流技术先进性，创新能力｝。 U1，U2，U3，U4为第二级指标。
港口安全评价的AHP—模糊综合评判方法
Ｕ“ ２ 一 ｛ ２ ， ２ ， ２ ｝ Ｕ１ “２ Ｕ ３ Ｕｎ 一 ｛ ３ ， ３ ， ３ ， ３佗 ｝ ３ Ｕ１ “２ Ｕ ３ Ｕ ４ Ｕ“ ４ ＝ ｛ ４ ， ４ ｝ Ｕ １ “２
其 中， １ 业 务 素 质 ； １ 安全 意识 ； １ 政 治 Ｕ１ ： “ Ｕ２ ： “ Ｕ３ ： “ 思 想 素 质 ；Ｕ 生 理 保 健 ；Ｕ１ ： 备 完 好 率 ； １ ： “ ２ 设 “２ ： 备 待 修 率 ； ２ ： 备 故 障 率 ；“１ ： 全 ２ 设 Ｕ３ 设 ３ 安
ａ ａ ｙ ｅ ｂ Ａｎ ｌ ｔｃ ｎ ｌｚ ｄ ｙ ａｙ ｉ Ｈｉ ｒ ｒ ｈｙ ｅ ａ ｃ Ｐｒ ｃ ｓ （ ｏ ｅ ｓ ＡＨＰ） ｈ ｉ ｆｕ ｎ ｉ ｇ ｏ ｆｉｉ ｎ ｓ（ ｉ ｈ ｅ ｃ ｅ ｆ ｉ ｎ ｏ ａ ｔ ｒ ，ｔ ｅ ｎ ｌ ｅ ｃ ｎ ｃ ｅ ｆｃｅ ｔ ｗｅ ｇ ｔ ｄ ｏ ｆｉ ｅ ｔ） ｆ ｆ ｃ ｏ ｓ ｃ
摘 要 ：在 港 口安全评估 中建立影 响安全的层 次结构模型 ， 并利用层次分 析法（ ＡＨＰ 对其进行 分析 ， 出各 ） 得
个 因 素 对 安 全 的影 响 系 数 （ 重 ） 再 运 用 模 糊 综 合 评 判 理 论 ， 港 口安 全 体 系 进 行 综 合 评 判 ， 而 作 出 科 学 合 理 的 权 ， 对 从
维普资讯
港 口装 卸 ２ ０ ０ ２年 第 ５期 （ 第 １ ５期 ） 总 ４
港 口安 全 评 价 的 ＡＨＰ 模 糊 综 合 评 判 方 法 一
广 州 港 务 局 环 保 办 （ ５００） 张 吉 广 广州 １ ０ ７
广 州 港 务 局 安 质 处 （ ５００） 蒙 培 奇 广州 １７０
权 重 ） 。 ［
２ 建 立 港 口安 全 系 统 的 层 次 结 构 和 确 定 指
基于AHP-模糊综合评判法的
企业岗位评价与绩效测评应用研究系：机械工程学院专业：工业工程班级：学号：学生姓名：导师姓名：完成日期：前言人和岗位是企业不可或缺的两个基点，人力资源管理模块之间不是时序关系，而是匹配关系，必须在企业战略的统领下，基于企业岗位和人这两个基点，进行人力资源管理各模块的协调整合管理。
系统地进行岗位评价和绩效评估，对于提高整个人力资源管理系统的执行能力有着重要的意义。
企业首先必须对本企业的岗位有一个正确的价值评估；其次，就是要对本企业的员工有一个准确的工作绩效评价，发挥各位员工的优势与特长，真正的体现每个岗位对企业所具有的价值。
从而实现企业与员工的双赢。
但是，目前在我国的大部分企业中普遍存在着这样的问题：员工不满意自己的岗位所处岗级；企业则埋怨该岗位对公司的价值没有体现出来。
之所以出现这样一个问题，首先是企业没有进行科学的岗位评价，致使员工对自己岗位所处的等级不满意，从而引起对薪酬的不满；其次是企业没有对员工进行科学、有效的绩效评估，发现员工的优势与短板所在，及时地进行绩效辅导和岗位的调整。
本文试图利用AHP-模糊综合评价法进行岗位评价和绩效评估，科学地界定岗位的等级序列，精确地实行工作绩效评估，对岗位和员工有一个清楚地、系统地认识，最大限度地提高企业人力资源管理能力。
第1章绪论1.1课题研究背景在一个企业里，人们常常需要确定一个岗位的价值，或者想知道员工的行为对企业的贡献，以此来决定谁应该获得更好的报酬。
那么，究竟如何确定某个职位的价值呢？对不同职位之间的贡献价值如何进行衡量比较呢？以及如何对人员素质及其工作成绩做出客观的评价呢？这就需要进行岗位评价和绩效测评。
对于一个企业来说，岗位设置的合理与否、员工工作的好坏、绩效的高低直接影响着企业的整体效益和效率，而掌握和提高岗位的等级划分、员工的工作绩效是企业管理的一个重要目标，岗位评价和绩效测评就是实现这一目标的人力资源管理工作，有效、科学的岗位评价和绩效测评，是人力资源管理的基础工作。
AHP-模糊综合评判法
(0.3 0.3
0.5 0.3 0.2 0 0.4) 0.3 0.4 0.2 0.1 0.15 0.12 0.12 0.08 0.2 0.2 0.3 0.2
17
(3)
M ( , )
m
⊕表示相加
a j , rjk , k 1 , 2 , , n Bk min
26
评语集 V {v1 , v2 , v3 , v4 } 其中
v3 =“不太受欢迎”； v1 =“很受欢迎”；v2 =“较受欢迎”；
v4 =“不受欢迎”；
对于某个型号的电脑，请一些用户对各因素进行评价： 若对于运算功能
u1 ,有20%的人认为是“很受欢迎”，50%的
的单因素评价向量为
人认为“较受欢迎”，30%的人认为“不太受欢迎” ，没有
AHP-模糊综合评估法
1
模糊综合评价法
2
一、模糊现象与模糊数学基础
二、模糊综合评判法的主要步骤
三、模糊综合评判法的主要算子 四、模糊综合评判法实例 五、模糊综合评价法优缺点
3
一、模糊现象与模糊数学基础
4
模糊数学绪论
用数学的眼光看世界，可把我们身边的现象划分为： 1.确定性现象：物质的汽化、冷凝，运动的速率，这种现象 的规律性靠经典数学去刻画； 2.随机现象：某种事物的分布，故障发生的概率，这种现象 的规律性靠概率统计去刻画; 3.模糊现象：年轻、重、热、美、厚、薄、快、慢、大、小、 高、低、长、短、贵、贱、强、弱，靠模糊数学去刻画。 模糊现象的共同特点：外延不清晰
称之为因素集或指标集，考虑用权重 A {a1 , a2 ,, an }来 衡量各因素重要程度的大小。 又设所有可能出现的评语有 m 个，记作
(完整word版)AHP和模糊评价方法的基本步骤有哪些
可以设N个评价指标， ；
②确定评语等级论域
设 ，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 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 ，进而得到模糊关系矩阵 ，其中，第i行第j列元素，表示某个被评事物 从因素来看对 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： 。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：
其中， 表示被评事物从整体上看对 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。
②构造成对比较矩阵
从第二层开始用成对比较矩阵和1～9尺度。若上层的每个因素都支配着下一层的所有因素，或被下一层所有因素影响，称为完全层次结构，否则称为不完全层次结构。
设某层有n个因素， ，要比较它们对上一层某一准则（或目标）的影响程度，确定在该层中相对于某一准则所占的比重，即把n个因素对上层某一目标的影响程度排序。
④计算总排序权向量并做一致性检验
计算最下层对最上层总排序的权向量。
利用总排序一致性比率 ； 进行检验。若通过，则可按照总排序权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率CR较大的成对比较矩阵。
（2）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：
AHP——模糊综合评价方法的实现模板剖析
AHP——模糊综合评价方法的实现模板1. AHP计算权重实现模板根据“立法后的评估指标体系”的设计，一共分成三层：B层（B1——B3）为：立法质量、实施标准、绩效标准；C层（C1——C9）为：合法性、合目的性、技术性、执法司法过程、公众守法状况、公众对工商行政管理部门纠纷处理结果的态度法、院判决的效果、效率、适当性标准；D层（D1——D41）为：C 从下的各个指标。
B层权重计算步骤如下：（1）依据专家打分，构造判断矩阵（具体打分方法，详见AHP的理论部分）（2）归一化处理（具体计算方法，详见AHP的理论部分）（3）计算出归一化后的矩阵行与构量的平均值，该平均值就是各指标的权重值。
（4）权重系数推算结果的一致性检验由于矩阵中两两对比指标的标度是根据“若干专家”的主观判断做出的量化规定，其结果与客观事实间或多或少会有一些偏差，所以必须对上述的初步结果进行一致性检验。
过程一般分为三个阶段 ：一致性尺度计算、相容性指数计算、相容性比率计算。
第一，指标一致性尺度计算一致性尺度 CM （Consistency Measure ）或者叫一致性标度是指检验指标与客观事实是否相符的标准与参照物，在层次分析法中，最大特征根 λmax 就是一致性尺度，其求解步骤为 ①求解向量AW.=⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭（）AW ，左侧为判断矩阵，右侧列为上述计算的权重 ②计算最大特征值 λmax向量 AW 的各个分量 AW i 除以相对应的权重分量 W i 就是各指标的最大特征值，整个判断矩阵的最大特征根就是各指标最大特征值之和的平均值。
计算AW ：第二，相容性指数计算相容性指数 CI （Consistency index ）=(λmax —n)/（n —1），n 为待检验的指标个数。
计算CI=第三，相容性比率计算层次分析法一致性检验的规则是 ：CR ＜ 0.10表示判断矩阵的一致性程度较高，“专家们”对各个指标作出的价值判断与事实基本吻合，如 CR ＞0.10，则表示必须修正判断矩阵中的含义值。
ahp模糊综合评价法
ahp模糊综合评价法
AHP-模糊综合评价法
一、简介
1、AHP-模糊综合评价法是模糊综合评估方法的一种，是指一种通过模糊数学的方法，去对一定的对象和目标进行评价，从而得出该目标实际状态的一种方法。
2、AHP-模糊综合评价法是由美国系统（systems）学家史宾格（Saaty）提出的一种综合评价模型，该模型把一个复杂的评价系统分解为多个分析角度，并以矩阵形式表达一系列模糊比较关系，以实现对有待评价的对象和目标的模糊综合评价的一种方法。
二、原理
1、AHP-模糊综合评价法是通过模糊数学的方法，来实现有待评价的对象和目标的模糊综合评价的一种方法。
2、AHP-模糊综合评价法通过对对象和目标设定一系列模糊比较关系，并以矩阵的形式表达，然后计算矩阵的特征值，最后利用该特征值来实现对目标的模糊综合评价。
三、应用
1、AHP-模糊综合评价法可以用于综合性分析和评价工程经济，机械制造、运输设备设计、管理系统优化等多种方面的选择性决策。
2、AHP-模糊综合评价法还可以用于对风险评估、城市科技发展水平评价、投资项目的评价和选择性决策等多个领域。
- 1 -。
ahp-模糊综合评价法
ahp-模糊综合评价法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：AHP-模糊综合评价法AHP（Analytic Hierarchy Process）和模糊综合评价法是两种常用的决策分析方法，它们在不同程度上解决了现实中的复杂决策问题。
本文将介绍AHP和模糊综合评价法的基本原理，以及它们在决策分析中的应用。
一、AHP原理及应用AHP是由美国数学家托马斯·萨蒙提出的一种多目标决策方法。
其基本原理是通过将复杂的决策问题分解成多个层次，构建层次结构，并利用专家判断或数据分析来确定各个层次的权重和优先级，最终得出最佳决策方案。
AHP的应用范围非常广泛，包括工程管理、项目评估、投资决策等多个领域。
在工程管理中，可以用AHP确定工程项目的目标、任务和资源分配方案；在项目评估中，可以用AHP评估项目的风险和收益，并确定最优的项目实施方案；在投资决策中，可以用AHP评估投资项目的收益和风险，并确定最佳的投资方向。
AHP的核心是通过对多个因素进行两两比较，建立一个判断矩阵，然后利用特征向量法计算各个因素的权重，最终确定最佳的决策方案。
二、模糊综合评价法原理及应用模糊综合评价法是一种用来处理模糊信息和不确定性的决策分析方法。
其基本原理是通过建立模糊数学模型，将模糊信息量化，并据此进行决策分析。
模糊综合评价法的应用领域包括环境评价、质量评价、效益评价等多个领域。
在环境评价中，可以用模糊综合评价法评估环境污染的程度和影响因素；在质量评价中，可以用模糊综合评价法评估产品质量的好坏和改进方向；在效益评价中，可以用模糊综合评价法评估项目的效益和影响因素。
模糊综合评价法的核心是建立评价指标体系和评价模型，将模糊信息转化为数值信息，并根据不同指标的权重计算综合评价值，最终确定最佳决策方案。
AHP和模糊综合评价法分别适用于不同类型的决策问题。
AHP更适用于确定多目标多标准的决策问题，它能够通过层次结构和权重计算确定最佳决策方案。
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AHP——模糊综合评价方法的实现模板
1. AHP计算权重实现模板
根据“立法后的评估指标体系”的设计，一共分成三层：B层（B1——B3）为：立法质量、实施标准、绩效标准；C层（C1——C9）为：合法性、合目的性、技术性、执法司法过程、公众守法状况、公众对工商行政管理部门纠纷处理结果的态度法、院判决的效果、效率、适当性标准；D层（D1——D41）为：C 从下的各个指标。
B层权重计算步骤如下：
（1）依据专家打分，构造判断矩阵
（具体打分方法，详见AHP的理论部分）
（2）归一化处理
（具体计算方法，详见AHP的理论部分）
（3）计算出归一化后的矩阵行与构量的平均值，该平均值就是各指标的权重值。
（4）权重系数推算结果的一致性检验
由于矩阵中两两对比指标的标度是根据“若干专家”的主观判断做出的量化规定，其结果与客观事实间或多或少会有一些偏差，所以必须对上述的初步结果进行一致性检验。
过程一般分为三个阶段：一致性尺度计算、相容性指数计算、相容性比率计算。
第一，指标一致性尺度计算
一致性尺度 CM （Consistency Measure ）或者叫一致性标度是指检验指标与客观事实是否相符的标准与参照物，在层次分析法中，最大特征根λmax 就是一致性尺度，其求解步骤为 ①求解向量AW
.=⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝
⎭
（）AW ，左侧为判断矩阵，右侧列为上述计算的权重 ②计算最大特征值λmax
向量 AW 的各个分量AW i 除以相对应的权重分量 W i 就是各指标的最大特征值，整个判断矩阵的最大特征根就是各指标最大特征值之和的平均值。
计算AW ：
第二，相容性指数计算
相容性指数 CI （Consistency index ）=(λmax —n)/（n —1），n 为待检验的指标个数。
计算CI=
第三，相容性比率计算
层次分析法一致性检验的规则是：CR ＜ 0.10表示判断矩阵的一致性程度较高，“专家们”对各个指标作出的价值判断与事实基本吻合，如 CR ＞0.10，则表示必须修正判断矩阵中的含义值。
相容性比率 CR （Consistency Ratio ）=CI/RI, 平均随机一致性指数 RI(Random index)，指标见AHP 的理论部分。
分析相容性比率为：，其可以得知权重的正确性。
C层权重计算步骤如下：
（1）依据专家打分，构造判断矩阵
（具体打分方法，详见AHP的理论部分）
（2）归一化处理
（具体计算方法，详见AHP的理论部分）
（3）计算出归一化后的矩阵行与构量的平均值，该平均值就是各指标的权重值。
（4）权重系数推算结果的一致性检验
由于矩阵中两两对比指标的标度是根据“若干专家”的主观判断做出的量化规定，其结果与客观事实间或多或少会有一些偏差，所以必须对上述的初步结果进行一致性检验。
过程一般分为三个阶段：一致性尺度计算、相容性指数计算、相容性比率计算。
第一，指标一致性尺度计算
一致性尺度 CM （Consistency Measure ）或者叫一致性标度是指检验指标与客观事实是否相符的标准与参照物，在层次分析法中，最大特征根λmax 就是一致性尺度，其求解步骤为： ①求解向量AW
.=⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝
⎭
（）AW ，左侧为判断矩阵，右侧列为上述计算的权重 ②计算最大特征值λmax
向量 AW 的各个分量AW i 除以相对应的权重分量 W i 就是各指标的最大特征值，整个判断矩阵的最大特征根就是各指标最大特征值之和的平均值。
计算AW ：
第二，相容性指数计算
相容性指数CI（Consistency index）=(λmax—n)/（n—1），n 为待检验的指标个数。
计算CI=
第三，相容性比率计算
层次分析法一致性检验的规则是：CR ＜0.10表示判断矩阵的一致性程度较高，“专家们”对各个指标作出的价值判断与事实基本吻合，如CR ＞0.10，则表示必须修正判断矩阵中的含义值。
相容性比率CR（Consistency Ratio）=CI/RI, 平均随机一致性指数RI(Random index)，指标见AHP的理论部分。
分析相容性比率为：，其可以得知权重的正确性。
D层权重计算步骤如下：
（1）依据专家打分，构造判断矩阵
（具体打分方法，详见AHP的理论部分）
（2）归一化处理
（具体计算方法，详见AHP的理论部分）
（3）计算出归一化后的矩阵行与构量的平均值，该平均值就是各指标的权重值。
（4）权重系数推算结果的一致性检验
由于矩阵中两两对比指标的标度是根据“若干专家”的主观判断做出的量化规定，其结果与客观事实间或多或少会有一些偏差，所以必须对上述的初步结果进行一致性检验。
过程一般分为三个阶段：一致性尺度计算、相容性指数计算、相容性比率计算。
第一，指标一致性尺度计算
一致性尺度 CM （Consistency Measure ）或者叫一致性标度是指检验指标与客观事实是否相符的标准与参照物，在层次分析法中，最大特征根λmax 就是一致性尺度，其求解步骤为 ①求解向量AW
.=⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝
⎭
（）AW ，左侧为判断矩阵，右侧列为上述计算的权重 ②计算最大特征值λmax
向量 AW 的各个分量AW i 除以相对应的权重分量 W i 就是各指标的最大特征值，整个判断矩阵的最大特征根就是各指标最大特征值之和的平均值。
计算AW ：
第二，相容性指数计算
相容性指数 CI （Consistency index ）=(λmax —n)/（n —1），n 为待检验的指标个数。
计算CI=
第三，相容性比率计算
层次分析法一致性检验的规则是：CR ＜ 0.10表示判断矩阵的一致性程度较高，“专家们”对各个指标作出的价值判断与事实基本吻合，如 CR ＞0.10，则表示必须修正判断矩阵中的含义值。
相容性比率 CR （Consistency Ratio ）=CI/RI,
平均随机一致性指数RI(Random index)，指标见AHP的理论部分。
分析相容性比率为：，其可以得知权重的正确性。
2. 模糊综合评价实现模板
（1）建立单因素评价集
一般的将指标体系的效果划分为五个等级：很理想、比较理想、理想、不太理想、不理想，并邀请30位相关人员分别对相应的对指标进行评价，并将相关人员对某一指标评价等级赞成的数目占全部人员数量的比例作为该指标的评价值。
例如：30位相关人员对Bl的满意程度进行等价评价，有2位专家认为关联度“很理想”，除以专家总数得到“很理想”的隶属度“0.20”；有4位专家认为关联度“比较理想”，除以专家总数得到“比较理想”的隶属度“0.40”；有4位专家认为关联度“理想”，除以专家总数得到“理想”的隶属度“0.40”；没有专家认为关联度“不理想”，除以专家总数得到“不理想”的隶属度“0”。
则B1 的满意程度的隶属度矩阵为{0.2,0.4,0.4,0},依次类推可以求出它指标的隶属度。
（2）一级模糊评价
根据下述公式求取C 层第i 各指标所包含的各级下级因素对于它的综合模糊运算结果，其中上述W 为权重向量，R 为评价矩阵。
111121....(w ,w ,....w ).(.........)...i i m
i i i i i in in inm
D D C W R D D ==
同理确定19.....C C 的单因素模糊评价行向量:
123456789(,,,,,)(,,,,,)(,,,,,)(,,,,,)(,,,,,)(,,,,,)(,,,,,)(,,,,,)(,,,,,)
C C C C C C C C C ========= （3）二级模糊评价
根据下述公式求取B 层第i 各指标所包含的各级下级因素对于它的综合模糊运算结果，其中上述W 为权重向量，R 为评价矩阵。
111121....(w ,w ,....w ).(.........)...i i m
i i i i i in in inm
C C B W R C C ==
同理确定13.....B B 的单因素模糊评价行向量:
123(,,,,)(,,,,)(,,,,)
B B B === （4）三级模糊评价
根据下述公式求取B 层第i 各指标所包含的各级下级因素对于它的综合模糊运算结果，其中上述W 为权重向量，R 为评价矩阵。
111121....(w ,w ,....w ).(.........)...i i m
i i i i i in in inm B B A W R B B ==
(,,,,)A =
（5）依据最大隶属度进行结果分析
根据上述的(,,,,)A =，找出其中数值最大的一个数值，看看本数值隶属于那个理想程度，本文建立的指标体系就隶属于那个理想程度。