第五章 模糊决策(评价)
由于综合评判的结果bj的值仅由ai与rij (i = 1, 2, … , n )中
的某一个确定(先取小,后取大运算),着眼点是考虑主要因 素,其他因素对结果影响不大,这种运算有时出现决策结果 不易分辨的情况. 模型Ⅱ：M ( · , ∨)——主因素突出型
bj = ∨{(ai · rij), 1≤i≤n } ( j = 1, 2, … , m ).
模型为 :
B =A· R 因素的相对重要程度。
(5-35)
评判集 V 上的模糊子集 , 表示系统评判集诸
13
实例分析 例 : 设评判某类事故的危险性 , 一般可考虑事 故发生的可能性、事故后的严重度、对社会造成 的影响以及防止事故的难易程度。 这 4 个因素就可构成危险性的因素集 , 即 : U=( 事故发生的可能性(u1),事故后的严重程度
它是评判集V 的一个模糊子集,即为综合评判.
(U, V, R )构成模糊综合评判决策模型, U, V, R是此
模型的三个要素.
20
模糊综合评判决策的方法与步骤是：
⑴ 建立因素集U ={u1, u2, … , un}与决断集V ={v1, v2, … , vm}.
⑵ 建立模糊综合评判矩阵.
对于每一个因素ui ,先建立单因素评判： (ri1, ri2, … , rim) 即rij(0≤rij≤1)表示vj对因素ui所作的评判,这样就得到单 因素评判矩阵R =(rij)n×m.
0.5, 0.1, 0)
16
同理 , 可得到其他 3 个因素的评判集, 即事故严 重程度的评判集为 :(0.5, 0.4, 0.1, 0) 对社会造成影响程度的评判集为:(0.1, 0.3, 0.5, 0.1) 防止事故难易程度的评判集为 :(0, 0.3, 0.5, 0.2) 于是可将各单因素评判集的隶属度分别为行组 成评判矩阵：
M(· , ∨)与模型M (∧,∨) 较接近, 区别在于用ai rij代替
了M (∧,∨) 中的ai∧rij .
在模型M ( · , ∨)中,对rij乘以小于1的权重ai表明ai是在考 虑多因素时rij的修正值,与主要因素有关,忽略了次要因素.
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模型Ⅲ： M(∧, ＋)——主因素突出型
bj = ∑(ai ∧ rij) ( j = 1, 2, … , m ).
15
对因素集中的各个因素的评判, 可用专家座谈 的方式来评定。具体做法是, 任意固定一个因素, 进行单因素评判, 联合所有单因素评判, 得单因素 评判矩阵R 。 如对事故发生的可能性(u1)这个因素评判,若有 40% 的人认为很大,50% 的人认为较大,10% 的人
认为一般, 没有人认为会发生 , 则评判集为：(0.4,
严重的、一般的等术语进行区别。如何用这些在
安全领域中常用的定性术语进行评价和决策, 采
用模糊数学的方法是行之有效的途径之一。
4
传统的安全管理, 基本上是凭经验和感性认
识去分析和处理生产中各类安全问题, 对系统的
评价只有“ 安全”或 “ 不安全”的定性估计。 这样的分析, 忽略了问题性质的程度上的差异, 而这种差异有时是很重要的。例如在分析和识别 高处作业的危险性时, 不能简单地划分为 “ 安 全”、“ 不安全”, 而必须考虑 “危险性”这 个模糊概念的程度怎样。
它们可视为各因素对"重要”的隶属度。因此, 权重集是因素集上的模糊子集。
9
三、建立评判集 评判集是评判者对评判对象可能作出的各种总
的评判结果所组成的集合。通常用 V 表示 , 即 :
V =( v1,v2, …, vn)
各元素vi即代表各种可能的总评判结果。模糊
综合评判的目的, 就是在综合考虑所有影响因素 基础上, 从评判集中得出一最佳的评判结果。
模型Ⅲ也突出了主要因素.
在实际应用中,如果主因素在综合评判中起主导作用,建 议采纳Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ, 当模型Ⅰ失效时可采用Ⅱ,Ⅲ. 模型Ⅳ：M( · , ＋)——加权平均模型
bj = ∑(ai · rij) ( j = 1, 2, … , m ).
模型M( · , ＋)对所有因素依权重大小均衡兼顾,适用于考 虑各因素起作用的情况.
3
济的各个领域及部门，农业、林业、气象、环境、
利用模糊数学的办法将模糊的安全信息定量 化, 从而对多因素进行定量评价与决策, 就是模 糊决策(评价) 。
这里所说的模糊的安全信息, 其实就是我们
常说的描述与安全有关的定性术语。例如预测事
故发生, 常用可能性很大 , 可能性不大或很小;
预测事故后果时, 常用灾难性的、非常严重的、
6
个数值去度量, 而是用0～1之间一个实数去度量,
性” 的概念有八成符合, 即称它对 “ 操作性”
一、建立因素集 因素集是指以所决策 (评价) 系统中影响评判的 各种因素为元素所组成的集合, 通常用U表示, 即 :U =｛u1,u2,…,um｝ 各元素ui(i=1,2, … ,m) 即代表各影响因素。这 些因素通常都具有不同程度的模糊性。 例如, 评判作业人员的安全生产素质时, 为了通 过综合评判得出合理的值, 可列出影响作业人员 的安全生产素质取值的因素, 一般包括 :
5
模糊概念不是只用 “1”(安全),“0”(不安全)两 这个数就叫 “隶属度”。例如某方案对“ 操作 的隶属度是0.8 。用函数表示不同条件下隶属度 的变化规律称为 “隶属函数”。隶属度可通过 已知的隶属函数或统计法求得。 模糊决策主要分为两步进行: 首先按每个因 素单独评判 , 然后再按所有因素综合评判。
重A = (a1, a2, … , an )来描述,它是因素集U 的一个模糊子 集。对于每一个因素ui ,单独作出的一个评判 f (ui),可看 作是U到V 的一个模糊映射 f ,由 f 可诱导出U 到V 的一个 模糊关系 Rf ,由Rf可诱导出U 到V 的一个模糊线性变换
TR(A)= A °R = B,
23
例1. 服装评判
因素集U ={u1(花色), u2(式样), u3(耐穿程度), u4(价格)}；
评判集V ={v1(很欢迎), v2(较欢迎), v3(不太欢迎), v4(不欢
迎)}.
对各因素所作的评判如下：
u1 ：(0.2, 0.5, 0.2, 0.1)
u2 ：(0.7, 0.2, 0.1, 0 ) u3 ：( 0, 0.4, 0.5, 0.1) u4 ：(0.2, 0.3, 0.5, 0 )
第五节 模糊决策（评价）
1
模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学方
法. 众所周知，经典数学是以精确性为特征的. 没有价值的. 甚至可以这样说，有时模糊性比精
然而，与精确形相悖的模糊性并不完全是消极的、 确性还要好.
例如,要你某时到某地去迎接一个“大胡子
高个子长头发戴宽边黑色眼镜的中年男人”.
2
尽管这里只提供了一个精确信息－男人，而 其他信息－大胡子、高个子、长头发、宽边黑色 眼镜、中年等都是模糊概念，但是你只要将这些 模糊概念经过头脑的综合分析判断，就可以接到 这个人。 模糊数学在实际中的应用几乎涉及到国民经 地质勘探、医学、经济管理等方面都有模糊数学 的广泛而又成功的应用。
10
四、单因素模糊评判 单独从一个因素进行评判, 以确定评判对象对 评判集元素的隶属度，称为单因素模糊评判。 设对因素集U中第 i 个因素 ui 进行评判, 对评判 集 V 中第 j 个元素vj的隶属度为rij,则按第 i 个因 素集的评判结果 , 可得模糊集合: Ri=（ri1，ri2，…，rin） 同理 , 可得到相应于每个因素的单因素评判集 如下 : R1=（r11，r12，…，r1n） R2=（r21，r22，…，r2n） … Rm=（rm1，rm2，…，rmn）
24
0.2 0.7 R 0 0.2
0.5 0.2 0.4 0.3
0.2 0.1 0.1 0 0.5 0.1 0.5 0
对于给定各因素权重A = (0.1, 0.2, 0.3, 0.4),分别 用各种模型所作的评判如下： M(∧,∨)： B = (0.2, 0.3, 0.4, 0.1) M( · ,∨)： B = (0.14, 0.12, 0.2, 0.03) M(∧, ＋)：B = (0.5, 0.9, 0.9, 0.2) M( · , ＋)： B = (0.24, 0.33, 0.39, 0.04)
有42% 的人认为较严重, 有17% 的人认为危险性
一般,有8%的评价人认为这类事故的危险性或风
险性小。
19
模糊综合评判决策的数学模型
设U ={u1, u2, … , un}为n种因素(或指标),V ={v1, v2, … , vm}为m种评判(或等级).
由于各种因素所处地位不同,作用也不一样,可用权
17
则这类事故危险性综合评判模型为 : B =A· R 将A和R代人, 计算 :
18
B 就代表评判集结果, 但是因为 0.4+0.5+0.2+0.1=1.2, 不容易看出百分比例关系, 为此, 可进行归一化处理 :
也就是说, 对这类事故就上述4个因素的综合
决策为: 相当 33% 的评价人认为危险性很严重 ,
25
0.2 0.7 R 0 0.2
0.5 0.2 0.4 0.3
0.2 0.1 0.1 0 0.5 0.1 0.5 0
对于给定各因素权重A = (0.4, 0.35, 0.15, 0.1),分 别用各种模型所作的评判如下：
M(∧,∨)： B = (0.35, 0.4, 0.2, 0.1) M( · ,∨)： B = (0.245, 0.2, 0.08, 0.04) M(∧, ＋)：B = (0.65, 0.85, 0.55, 0.2) M( · , ＋)： B = (0.345, 0.36, 0.24, 0.055)
2020年中国石油大学网络教育040125安全系统工程-20考试试题及参考答案
安全系统工程 第1页 共4页《安全系统工程》课程综合复习资料一、简答题1．解释下列基本概念(1) 系统 (2) 可靠度 (3) 安全评价 (4) 安全标准(5) 可靠性 (6) 权重 (7) 稀少事件2.危险性一般可分为几个等级？各级的含义如何？3.英国帝国化学公司的蒙特(Mond)法与美国道化学公司的火灾爆炸指数法相比，做了哪些扩充？Mond 法的评价步骤是什么？4.典型的决策过程是什么？何谓模糊决策(评价)？5.“灰”的主要含义是什么？举出三个灰现象的例子。
6.FMEA 与HAZOP 的适用场合有何区别？为什么要进行危险度分析(CA)？7.荷兰提出的单元危险性快速排序法有何优点？其评价程序是怎样的？8.何谓模糊决策？模糊决策的具体步骤是什么？9.什么叫灰色系统？为什么说安全系统具有典型的灰色特征？10．什么叫安全系统工程？其方法论包括哪几个方面？11.安全检查的内容是什么？安全检查表主要包括那几种类型？12.什么叫人的失误概率？ 失误概率公式)1()1(R abcde R k q -=-=中，各系数代表什么含义？13.ICI Mond 法与道化学指数评价法相比有哪些异同？综合危险性指数⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=3101FUEA D R 中，各符号的含义是什么？14.决策的类型是什么？ 决策树法适用于哪种类型？决策树法的分析步骤有哪些？ 二、一仓库设有火灾检测系统和喷淋系统组成的自动灭火系统。
设火灾检测系统可靠度和喷淋系统可靠度皆为0.98，应用事件树分析计算一旦失火时自动灭火失败的概率。
若灭火失败所造成的事故损失为180万元，计算其风险率。
三、有一辆汽车共有6只轮胎，串并联关系如下图所示。
已知每一轮胎的可靠度为0.99，求该汽车轮胎系统的可靠度。
若系统失效后的损失为5万元，试计算该系统的风险率。
四、对房间照明系统进行故障类型和影响分析，包括元素、故障类型、可能的原因及对系统的影响。
管理决策分析 模糊决策和灰色决策方法-4-5
0.9 / u1 0.7 / u2 0.8 / u3 0.3 / u4 0.1 / u5
0.9 0.2 0.7 0.5 0.4 0.8 0.1 0.3 0 0.1 A B ～ ～ u1 u2 u3 u4 u5
0.2 / u1 0.5 / u2 0.4 / u3 0.1 / u4 ,
设A是论域U上的模糊子集,任取 0, 1 ,集合
则Aλ称为模糊子集A的λ截集,其中λ称为阈值或置信水 平.模糊子集A与它的λ截集的关系如图9-6.
2018/11/28
根据截集的定义，推出截集的性质:
( A B) A B
②
( A B) A B
③
若1 , 2 0, 1, 且1 2 , 则A1 A2
2018/11/28
和普通集合运算律类似,模糊子集交、并、余集满足下列运 算律：
① 交换律
A B B A
A B B A
② 结合律
A ( B C ) ( A B) C A ( B C ) ( A B) C
③ 分配律
A ( B C ) ( A B) ( A C )
～
A A ( u ) / u, ( u U )
U
～
其中“∫”也不表示积分. 有限集论域U上的模糊集也可以表示为
～
A ( A ( u1 ), A ( u2 ), , A ( un ))
～ ～ ～
2. 隶属函数的常见类型
① 偏小型(戒上型)
1 [a( u c )]b ( u) 1,
j 1
m
则 T ( t ik )n p 称为R 对 S 的合成矩阵，
模糊决策总结报告范文(3篇)
第1篇一、引言随着社会经济的快速发展，企业面临着日益复杂多变的经营环境。
在这种背景下，决策的准确性、时效性和适应性显得尤为重要。
模糊决策作为一种适应不确定性和模糊性的决策方法，在企业经营管理和决策中发挥着越来越重要的作用。
本文通过对模糊决策的实践总结，分析其在实际应用中的优势与不足，以期为相关领域的研究和实践提供借鉴。
二、模糊决策概述1. 模糊决策的定义模糊决策是指在不确定性和模糊性的环境下，根据模糊信息，通过模糊推理和模糊优化方法，制定出符合决策者期望的决策方案。
2. 模糊决策的特点（1）适应性强：模糊决策可以处理不确定性和模糊性的问题，具有较强的适应能力。
（2）灵活性高：模糊决策可以根据实际情况进行调整，具有较高的灵活性。
（3）易于理解：模糊决策采用模糊语言和模糊数学方法，易于决策者理解和接受。
三、模糊决策在企业经营中的应用1. 市场需求预测在企业经营中，准确预测市场需求是制定营销策略的关键。
模糊决策可以根据市场调查、专家意见等模糊信息，对市场需求进行预测，为企业制定合理的生产计划和营销策略提供依据。
2. 供应商选择企业需要从众多供应商中选择合适的合作伙伴。
模糊决策可以根据供应商的供货质量、价格、交货时间等模糊信息，综合评价供应商的优劣，为企业选择合适的供应商提供决策支持。
3. 产品研发产品研发是企业持续发展的关键。
模糊决策可以根据市场需求、技术发展趋势等模糊信息，对产品研发方向进行预测和评估，为企业制定产品研发策略提供决策支持。
4. 投资决策企业在投资决策过程中，需要考虑多种因素，如投资风险、投资回报等。
模糊决策可以根据这些模糊信息，对企业投资决策进行评估，降低投资风险。
四、模糊决策的优势与不足1. 优势（1）提高决策的准确性：模糊决策可以处理不确定性和模糊性，提高决策的准确性。
（2）提高决策的时效性：模糊决策可以快速处理模糊信息，提高决策的时效性。
（3）提高决策的适应性：模糊决策具有较强的适应能力，可以应对复杂多变的经营环境。
模糊决策和灰色决策
3
0
0
1
0
0
4
1
0
2
0
0
1
0
0
0 0.67 0.33 0 0
0.56 0.33 0.11 0 0
由rij=Nij/N,
得隶属度矩阵
R1
0 0
0.44 0.44 0.12 0 0.78 0.22 0 0
0.44 0.44 0.12 0 0
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（4）计算综合评价向量Sk .
0 0.67 0.33 0 0
E
F T
e1
e2
e3
e4
f1 -/1 0.1 0.8 0.1
乙(b) t2/ t2 f2 -/1 0.1/1 0.7 0.2/1
f3 0.1/1 0.6 0.3
f4
0.1/1 0.6 0.3
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先确定考核因素集内诸因素相应的隶属度R=(rij)4×4，其中 rij=Wt1rij(1)+Wt2rij(2)
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日常考核统计记录及晋级考核成绩结果表
E
F T
e1
e2
e3
f1 0.5/1 0.3 t2/ t2 f2 0.5 0.1/1 0.2
f3 -/1 0.7 0.3 f4 0.6 0.1/1
e4
0.2 甲(a)
0.2
0.3
E
F T
e1
e2
e3
e4
甲(b) t2/ t2
f1 f2
0.5 0.5
第三节 灰色层次决策 第四节 灰色规划
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1
第一节 模糊综合评判法
模糊决策
模糊数学由美国控制论专家L.A.扎德（L.A.Zadeh,1921--）教授所创立。
他于1965年发表了题为《模糊集合论》（《FuzzySets》）的论文，从而宣告模糊数学的诞生。
模糊数学是运用数学方法研究和处理模糊性现象的一门数学新分支。
它以“模糊集合”论为基础。
模糊数学提供了一种处理不肯定性和不精确性问题的新方法，是描述人脑思维处理模糊信息的有力工具。
它既可用于“硬”科学方面，又可用于“软”科学方面。
当系统的复杂性日趋增长时，我们作出系统特性的精确然而有意义的描述的能力将相应降低，直至达到这样一个阈值，一旦超过它，精确性和有意义性将变成两个几乎互相排斥的特性。
”这就是说，复杂程度越高，有意义的精确化能力便越低。
复杂性意味着因素众多，时变性大，其中某些因素及其变化是人们难以精确掌握的，而且人们又常常不可能对全部因素和过程都进行精确的考察，而只能抓住其中主要部分，忽略掉所谓的次要部分。
这样，在事实上就给对系统的描述带来了模糊性。
“常规数学方法的应用对于本质上是模糊系统的分析来说是不协调的，它将引起理论和实际之间的很大差距。
”因此，必须寻找到一套研究和处理模糊性的数学方法。
这就是模糊数学产生的历史必然性。
在日常生活中，经常遇到许多模糊事物，没有分明的数量界限，要使用一些模糊的词句来形容、描述。
比如，比较年轻、高个、大胖子、好、漂亮、善、热、远……。
这些概念是不可以简单地用是、非或数字来表示的。
在人们的工作经验中，往往也有许多模糊的东西。
例如，要确定一炉钢水是否已经炼好，除了要知道钢水的温度、成分比例和冶炼时间等精确信息外，还需要参考钢水颜色、沸腾情况等模糊信息。
因此，除了很早就有涉及误差的计算数学之外，还需要模糊数学。
模糊数学的研究内容主要有以下三个方面：第一，研究模糊数学的理论，以及它和精确数学、随机数学的关系。
查德以精确数学集合论为基础，并考虑到对数学的集合概念进行修改和推广。
他提出用“模糊集合”作为表现模糊事物的数学模型。
水资源系统模糊决策、评价与预测方法及应用
水资源系统模糊决策、评价与预 测方法的应用
在实际应用中，水资源系统模糊决策、评价与预测方法具有重要的意义和作 用。以下是一些实际案例：
1、在水资源规划中，利用模糊决策方法可以综合考虑各种因素，如生态保 护、社会经济、技术条件等，为水资源的合理配置和利用提供科学依据。
2、在水资源管理中，利用水资源评价方法可以全面评估水资源的整体性能 和效益，为水资源的保护和管理提供指导。
3、根据模糊分析结果，进行模 糊决策，得到最优决策方案。
水资源系统模糊决策方法的优点是在处理复杂系统时，能够充分考虑各种因 素的相互影响，提高决策的准确性。然而，该方法也存在一定的不足，如对某些 因素的权重设置可能存在主观性，从而导致决策结果的不完全客观。
水资源系统评价方法
水资源系统评价是通过对水资源系统的调查和分析，对其整体性能和效益进 行评估的过程。常用的水资源系统评价方法主要包括以下步骤：
3、基于知识的决策方法：基于知识的决策方法强调利用专家的专业知识和 经验进行决策。在评估子系统中，我们可以利用这种方法对事故进行定性评估， 例如根据专家经验判断事故的严重程度、影响范围等。
三、结论
本次演示介绍了核应急决策支持系统的框架结构和模糊决策方法在评估子系 统的应用。通过将模糊决策方法应用于评估子系统，可以有效地处理不确定信息， 提高决策效率和准确性。这些先进的方法和技术将进一步推动核应急决策支持系 统的发展，为核能的广泛应用保驾护航。
文献综述
传统水资源管理多属性决策和风险分析方法主要包括基于规则、数学规划、 多准则决策等。其中，基于规则的方法主要包括经验规则、专家规则等，适用于 具有明显规律的水资源管理问题；数学规划方法主要包括线性规划、非线性规划、 动态规划等，适用于具有明确目标函数和约束条件的问题；多准则决策方法主要 包括基于权重、基于理想解、基于概率等，适用于具有多个相互冲突的评价指标 的问题。
第五章 安全决策-55模糊决策(评价)
5.5模糊决策（评价）利用模糊数学的办法将模糊的安全信息定量化，从而对多因素进行定量评价与决策，就是模糊决策（评价）。
这里所说的模糊的安全信息，其实就是我们常说的描述与安全有关的定性术语，如预测事故发生，常用可能性很大，可能性不大或很小；预测事故后果时，常用灾难性的、非常严重的、严重的、一般的等术语进行区别。
如何用这些在安全领域中常用的定性术语进行评价和决策，采用模糊数学的方法是行之有效的途径之一。
例如，传统的安全管理，基本上是凭经验和感性认识去分析和处理生产中各类安全问题，对系统的评价只有“安全”或“不安全”的定性估计。
这样的分析，忽略了问题性质的程度上的差异，而这样差异有时是很重要的。
例如在分析和识别高处作业的危险性时，不能简单地划分为“安全”、“不安全”，而必须考虑“危险性”这个模糊概念的程度怎样。
模糊概念不是只用“1”（安全），“0”（不安全）两个数值去度量，而是用0～1之间一个实数去度量，这个数就叫“隶属度”。
例如某方案对“操作性”的概念有八成符合，即称它对“操作性”的隶属度是0.8。
用函数表示不同条件下隶属度的变化规律称为“隶属函数”。
隶属度可通过已知的隶属函数或统计法求得。
模糊决策主要分为两步进行：首先按每个因素单独评判，然后再按所有因素综合评判。
5.5.1建立因素集因素集是指以所决策（评价）系统中影响评判的各种因素为元素所组成的集合，通常用U表示，即：U＝｛u，u，…，u｝各元素ui（i＝1，2，…，m）即代表各影响因素。
这些因素通常都具有不同程度的模糊性。
例如，评判作业人员的安全生产素质时，为了通过综合评判得出合理的值，可列出影响作业人员的安全生产素质取值的因素，一般包括：u1—安全责任心；u2—所受安全教育程度；u3—文化程度；u4—作业纠错技能；u5—监测故障技能；u6—一般故障排除技能；u7—事故临界状态的辨识及应急操作技能。
上述因素u1～u7都是模糊的，由它们组成的集合，便是评判操作人员的安全生产技能的因素集。
模糊决策方法定量评价道路安全性的尝试
结合 公 安 部 通 报 的数 据 与 驯 海 路 的 实 际情
况， 将人 的因 素分 为 ３个 层 次 ， 立 人 的 因 素 Ｕ． 建
的子 因素 集 ：
仟亍 人过 错 ｕ 疲 劳驾 驶 ｕ 驾 驶 员不遵守
行 人过 错导 致 交 通 事 故 占总 数 的 ４ ５ ； 速 行 ． 超
驶 死亡 占 １ ． ； 劳驾驶 死 亡 占 ２ ６ ； ６２ 疲 ． 违法超 车 、 车死 亡 占 ６ ９ 。 会 ．６
１ １ 道路 安 全 的影 响因 素总 体分 析 ． 道路 不安 全 事 件 是 在 特 定 交通 环境 下 ， 由于 人 、 、 路 和环境 所 构成 的 动态 系统 的失 调引发 车 道
模 糊 决 策 方 法 定 量 评 价 道 路 安 全 性 的尝试
陈硕 恒
（ 国 民航 大 学 安 全 科 学 与工 程 学 院 天津 中 ３００ ） ０ ３ ０
摘
要 运 用 安 全 系统 工 程 模 糊 决 策 方 法 ． 析 天 津 市 东 丽 区 驯 海 路 的 不 安 全 因 素 ， 立 双 层 多 分 建
因 素 集 ． 过 线 性 代 数 运 算 评 价 ， 算 出 驯 海 路 定 量 安 全 性 ， 而 得 出道 路 是 否需 要 整 改 的 结 论 ， 通 计 从
并 提 出改 进 措 施 。
关 键 词 道 路 安 全
模 糊 决 策 评 价 模 型
道路 的安全 是 关 乎 国计 民生 的大 事 ， 用 何 采 种 方法 、 方便 实用 地 定 量 评 价 一 条 道 路 的安 全 性 备 受关注 Ｌ ］ １ 。本 文 以驯 海 路 为例 尝 试 运 用 模 糊
模糊综合评判与模糊决策
华中农业大学建模基地
数学建模之模糊篇
因素集
评 判 集
华中农业大学建模基地
数学建模之模糊篇
华中农业大学建模基地
数学建模之模糊篇
华中农业大学建模基地
数学建模之模糊篇
三、多级模糊综合评判（以二级为例） 对高等学校的评估可以考虑如下方面
校风 师资队伍 教学 教学设施 学生质量 高等学校 科研 图书馆 后勤
单因素评判矩阵为 0.36 0.24 0.13 0.27 R1 0.20 0.32 0.25 0.23 0.40 0.22 0.26 0.12 作一级模糊综合评判，得
B1 A1 R1 (0.3,0.32,0.26,0.27)
其中 取模型M ( , )计算，下同。
教师评价等级若为1，2，3，4级，
1 0.2 2 0.5 3 0.3 4 0.1 v 2.27 可评价较好 0.2 0.5 0.3 0.1
华中农业大学建模基地
数学建模之模糊篇
广义合成运算的综合评价模型
B A R
以上计算称为综合评价的正问题。 根据运算 的不同定义，可得到以下不同模型。
模型Ⅳ
M ( , )－取小上界和型
b j min{1, (ai rij )} ( j 1,2,, m );
i 1
n
在使用此模型时， 需要注意的是： 各个 ai 不能取得偏大， 否则可能出现 b j 均等于 1 的情形； 各个 ai 也不能取得太 小，否则可能出现 b j 均等于各个 ai 之和的情形，这将使 单因素评判的有关信息丢失。
u1 , u2 ,, u9 确定，产品的级别分为一级、二级、等外、
模糊决策例子
模糊决策例子【篇一：模糊决策例子】导论一、模糊综合评价法的思想和原理二、模糊综合评价法的模型和步骤三、模糊综合评价方法的优缺点四、模糊综合评价法的应用案例分析五、参考文献结束2014-4-21昆明理工大学什么是评价?评价是评价主体根据一定的评价目的和评价标准对评价客体进行认识的活动. 什么是指标？指标是根据研究的对象和目的，能够确定地反映研究对象某一方面情况的特征依据. 什么是指标体系？指标体系是由多个相互联系、相互作用的评价指标，按照一定的层次结构组成的有机整体. 什么是综合评价？综合评价是指通过一定的数学模型将多个评价指标值“合成”为一个整体性的综合评价值.昆明理工大学? ? ? ?2014-4-21常见的综合评定方法分为两类：（1）综合评定法：直接评分法(专家打分综合法)、总分法、加权综合评定法、ahp+模糊综合评判、模糊神经网络评价法、待定系数法及分类法.现代综合评价方法：层次分析法(analytic hierarchy process,ahp)、数据包络分析法(data envelopment analysis,dea)、人工神经网络评价法(artificial neural network,ann)、灰色综合评价法、模糊综合评定法两种经典的综合评判决策： ?总分法：s=∑si.?加权综合评定法:e=∑aisi （2）两两比较法：顺序法和优序法. 在任何特定的理论中，只有其中包含数学的部分才是真正的科学.——康德昆明理工大学? ? ? ?2014-4-21现代综合评价方法的产生：20世纪60年代：模糊综合评判方法 20世纪70~80年代：层次分析法、数据包络分析法 20世纪80~90年代：人工神经网络综合评价法、灰色综合评价法各种现代综合评价具体方法的整体思路是统一的.确定评价对象确立指标体系确定指标权重确定评价等级建立数学模型评价结果分析昆明理工大学2014-4-21模糊数学概述量确定性经典数学随机性随机数学不确定性模糊性模糊数学统计数学将数学的应用范围从必然现象领域扩大到偶然现象领域. 模糊数学将数学的应用范围从精确现象领域扩大到模糊数学领域.2014-4-21 昆明理工大学一、模糊综合评价法的思想和原理轻、重、热、冷、厚、薄、快、慢、大、小、高、低、长、短、贵、贱、强、弱、软、硬、美、丑、稀、稠、锐、钝、深、浅模糊（fuzzy）概念：从属于该概念到不属于该概念之间无明显分界线，外延不清楚模糊概念导致模糊现象。