多层次灰色综合评价法及ahp验证

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基于AHP-灰色聚类的大学生综合素质评估

ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｏｎｑｕｌｉａｓｉｆｅｓｏｆｔｈｅｉｍｐａｃｔｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ｗｅｃｎａｑｕａｎｔｉ￣ｔｈｅｗｅｉｇｈｔｏｆｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆｅｖｅｒｙｌａｙｅｒｓ，ａｎｄｈｅｔｎｕｓｉｎｇｈｅｔｒａｇｙ
武琳杰ＷＵＬｉｎ－ｊｉｅ
（西南石油大学，成都６１０５００）
（ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＰｅｔｒｏｌｅｕｍＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１０５００，Ｃｈｉｎａ）
关键词：层次分析法；灰色聚类；大学生综合素质评估
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｎａｌｙｔｉｃｈｉｅｒａｒｃｈｙｐｒｏｃｅｓｓｓ；ｇｒｅｙｃｌｕｓｔｅｉｒｎｇ；ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｃｏｌｌｅｇｅｓｔｕｄｅｎｔｓｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｏｎｑｕｌｉａｔｙ
摘要：大学生综合素质评估由于各类评价指标的子因素较多，且存在不确定性和相对性，采用单一的评价方法难以达到直观量化的要求。文章采用基于ＡＨＰ和灰色聚类相结合的等级评估方法，首先对综合素质中的各种影响指标进行层次化分析，量化出各层指标的权重，再采用灰色聚类的方法进行聚类分析，得出大学生综合素质的等级值，从而确定大学生的综合情况。结果表明，该方法是

基于灰色AHP法的多功能雷达作战效能评估

基于灰色ＡＰ法的多功能雷达作战效能评估Ｈ
龙文武苏五星，，丁文飞，沈薇薇
（空军雷达学院ａ．研究生管理大队；ｂ．陆基预警探测装备系，武汉４０１）３０９
摘要：针对多功能雷达系统结构复杂，战效能评估涉及因素多，且信息不完全和不确定的特点，出了基于灰色理论作而提和层次分析法来评估多功能雷达作战效能的模型。根据多功能雷达具备的探测、位、踪、定跟目标识别、侦察、干扰、攻击七个功能，建立了多功能雷达作战效能评估指标体系，介绍了灰色层次分析法评估模型和基本算法步骤。并结合实例，通
ｐｉｔ．ＧｒｙｅａｕｔｎｍｏｅａｅｎＡＨＰｉｅｔｌｈｄａｄｂｓｃｐｏｅｕｅｆｈｄｌｒｅｃｂｄｉａｌｂｉａｌｙｅｖａｉｄｌｂｓｄｏｌｏｓａｉｅａｉｒｃｄｒｓｏｅｍｏｅｅｄｓｒｅ．Ｆｎｙ，ａｘｍｐｅｓｂｓｎｔａｉｌｎｅａｌｉｕｅｓｔｅｉｕｔｔｎ，ｈｆｃｉｅｅｓａｄｕｉｔｆｈｖｌａｉｎｍｏｅｓｐｏｅ，ｗｉｈｐｖｄｖｄｎｅｏｐｒｔｎｆ — ｓｓｄａｈｌｓｒｉｌａｏｔｅｅｆｔｎｓｔｉｏｅｅａｕｔｄｌｒｖｄｈｃｒｉｅｅｉｅｃｆｏｅａｉａｅｅｖｎｌｙｔｏｉｏｏｌｉｃｅｃｖｕｉｎｆｒｍｕｔ－ｎｔｎｒｄｒ．ｉｎｙｅａｔｏｌｆｃｉａａ．ｌｏｉｕｏＫｅｒｓｒｅｅｒ；ＡＨＰ；ｍｕｔｆｎｔｎｒｄｒｐｒｔｎｆｃｅｃｖｌａｉｎｙｗｏｄ：ｇｙｔｏｈｙｌ－ｃｉａａ；ｏｅａｉａｅｉｎｙｅａｕｔｉｕｏｏｌｉｏ

基于ahp-模糊综合评价法的快递服务评价指标体系研究

基于ahp-模糊综合评价法的快递服务评价指标体系研究1.引言1.1 概述随着电子商务的快速发展，快递服务作为电商生态链中不可或缺的一环，受到了广泛的关注和重视。

快递服务的质量直接关系到客户的满意度以及企业的声誉，因此对快递服务的评价变得尤为重要。

本文旨在基于AHP-模糊综合评价法，研究并构建出一套科学有效的快递服务评价指标体系。

通过综合考虑各种因素，从多维度、多角度评估快递服务的质量，旨在提高快递服务的质量，满足客户的需求。

文章主要包括四个部分：引言、正文、结论、参考文献。

引言部分对本文的背景和意义进行介绍，概述了快递服务评价指标体系研究的目的。

正文部分将介绍AHP方法和模糊综合评价法的基本原理及应用场景，以及构建快递服务评价指标体系的方法和步骤。

结论部分总结研究结果，并对研究的局限性和未来的发展方向进行展望。

通过本文的研究，我们旨在为快递服务的管理、改进和决策提供参考依据，使其更好地适应市场需求。

同时，本文所提出的指标体系也可为其他相关领域的评价体系构建提供借鉴和参考。

1.2 文章结构本文按照以下结构进行组织和呈现。

首先，引言部分将对本研究的背景和意义进行概述，并介绍本文的目的。

接着，在正文部分，首先介绍AHP方法的原理和应用领域，为后续的研究提供理论基础。

然后，介绍了模糊综合评价法的基本概念和运算过程，以便理解后续研究中的实施步骤。

接下来，我们将详细探讨快递服务评价指标体系的构建过程，包括确定指标的依据和权重。

最后，结合AHP-模糊综合评价法，我们进行了基于该方法的快递服务评价指标体系的研究，以求得到更客观准确的评价结果。

在结论部分，我们将总结研究的主要结果，并对研究的局限性和未来展望进行讨论。

通过以上结构的设计，本文将全面深入地探究基于AHP-模糊综合评价法的快递服务评价指标体系，从而为提升快递服务质量提供理论和方法支持。

目的部分的内容可以如下所示：1.3 目的本研究的目的是构建一个基于AHP-模糊综合评价法的快递服务评价指标体系。

多层次灰色综合评价法在港口建设项目风险评价中的应用

(
1 2
+" +k nm × x
)
，
其中d ijpl 为第l 个评价者对评价指标U ijp的评分。（3 ）确定评价灰类确定评价灰类就是要确定评价灰类的等级数、灰类的灰数以及灰数的白化权函数。设有 g 个评价灰类C 1 ，C2 ，…，
224
中国水运
第 11 卷
C g，相应的白化权函数及其阈值分别为f1（x ）， f2（x ）， …， fg（x ）和λ 1 ，λ 2 ， …，λ g 。如港口建设项目风险评价定为5 个评价等级，则g=5 ，相应的灰色白化权函数分别为：
据灰色系统理论提出了多层次灰色综合风险评价数学模型，并结合港口建设项目实例说明该模型方法上的可行，对相关实际工作具有较好的参考价值。关键词：港口建设项目；风险评价；多层次灰色综合评价中图分类号：U651 文献标识码：A 文章编号：1006- 7973（2011）08- 0223- 02 U ij ={U ij1，U ij2，…，U ij k j }，j= 1 ，2 ，… .. ， ni ；p= 1 ，（1 ） 2 ．多层次灰色综合评价（1 ）确定项目评价指标的权重及评价等级标准在多层次评价中，各评价指标的重要程度通常是不同的，一般通过对其赋予相应的权重来体现这种不同。权重的确定是否科学、合理直接影响着评价的准确性。权重构造技术是当前风险评价研究的重要课题，若直接请专家给出各项指标的权值，结果可能受专家们的主观因素影响太大，从而影响科学性，为了弱化主观因素的影响，本文利用专家评分结果，经层次分析法来确定各层次的指标权值。设已确定一级评价指标U i 的权重系数为 ai ，注意它们必须满足 a i ≥0及∑ ai

层次分析法(AHP法)

上述两相邻判断的中值
因素i与j比较的判断aij，则因素j与i比较的判断aji=1/aij
目标层
O(选择旅游地)
准则层
C1 景色
C2 费用
C3 居住
C4 饮食
C5 旅途
设要比较各准则C1,C2,… , Cn对目标O的重要性
Ci : C j aij A (aij )nn , aij 0, a ji
最高层：决策的目的、要解决的问题。最低层：决策时的备选方案。中间层：考虑的因素、决策的准则。对于相邻的两层，称高层为目标层，低层为因
素层。下面举例说明。
例. 选择旅游地
目标层
如何在3个目的地中按照景色、费用、居住条件等因素选择.
O(选择旅游地)
准则层
C1 景色
C2 费用
C3 居住
1
2 500
500
n
500
n 1
Saaty的结果如下
随机一致性指标 RI
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51
定义一致性比率： CR CI
RI
一般，当一致性比率
CR
CI RI
素相互比较的困难，以提高准确度。
判断矩阵是表示本层所有因素针对上一层某一个因素的相对重要性的比较。判断矩阵的元素aij用Santy的1—9标度方法给出。
心理学家认为成对比较的因素不宜超过9个，即每层不要超过9个因素。
判断矩阵元素aij的标度方法
标度 1 3 5 7 9
2，4，6，8 倒数
含义表示两个因素相比，具有同样重要性表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要表示两个因素相比，一个因素比另一个因素强烈重要表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要

层次分析及综合评价方法

数据收集与处理
采用适当的方法，将各个指标综合起来，得出一个总体的评价结果。
综合评价
对评价结果进行分析，为决策提供依据。
结果分析
07
综合评价指标体系的建立
构建步骤
明确评价目标、设计初步指标、筛选与确定指标、确定权重、建立完整的指标体系。
导向性原则
指标应具有导向性，能够引导被评价对象向正确的方向发展。
方案层可以包含多个元素，每个元素代表一个具体的方案或措施。
方案层需要具体、可行，能够针对准则层中的各个因素提出相应的解决方案。
方案层
03
构造判断矩阵
判断矩阵的定义与元素确定
判断矩阵定义
判断矩阵是层次分析法中用于表示各因素之间相对重要性的矩阵，通常采用正互反矩阵形式。
元素确定方法
判断矩阵的元素通常采用专家打分、历史数据比较等方法确定，根据实际情况选择合适的方法。
将决策问题分解成不同的组成因素，并根据因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同的层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。
将决策问题分解成不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同的层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。
通过较少的定量信息使决策者的思维过程数学化，为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。
计算加权评价值
根据加权评价值的大小，确定最优的决策方案。
确定决策方案
将决策方案付诸实施，并根据实际情况进行反馈和调整。
决策实施与反馈
基于层次总排序的决策分析
06
综合评价方法概述
定义
综合评价是一种对多个指标进行综合分析的方法，通过对各个指标进行权重分配，得出一个综合的评价结果。

多层次灰色评价法在军事数据质量评价中的应用

ＺＨＡＮＧＱｕａｎ，ＢＩＹｕ — Ｈｕｉ，ＬＩＵＭａｏ — Ｌｉｎ
（Ｎｏ．３１００８ＵｎｉｔｏｆＰＬＡ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄａｔａｑｕａｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｍｉｌｉｔａｒｙｄａｔａｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｒａｔｉｏｎａｌｉｔｙ
近年来，随着军队信息系统建设的深入发展，军事数据越来越成为一种重要的战略资源．军事数据是军事信息的载体，包括军事指挥、军事教育、军事卫生、编制员额、战争潜力、国防动员、军事历史等各类数据，是数据的一个重要领域．没有好用、管用的军
事数据，各类信息系统不可能产生良好的军事效益，
要意义．
关键词：军事数据质量；多层次灰色评价；指标体系；权重
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＭｕｌｔｉｌｅｖｅｌＧｒｅｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅＭｉｌｉｔａｒｙＤａｔａＱｕａｌｉｔｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎ
效性相对欠缺．因此本文研究了如何利用多层次灰色评价法构建综合评价模型对军事数据进行质量评价，

基于灰色聚类和AHP的网络安全评价模型研究及应用

环节，测试和评估系统的安全程度等。但是，算机网络是一复杂的人机系统，计网络安全涉及计算机、通信、管理、社会等众多领域，是一项复杂的系统工程，因此，对整个网络的安全状况进行综合评价，才能得出科学的评价结果。
一
个重要研究课题。由于不同的网络对其安全级别的要求不尽相同，因此，网络安全状况进行科学的评对
价，有助于用户对网络安全有一个全面的了解，从而采用相应的防范措施，提高网络的安全性能及总体经济效益。当前，网络安全评价方法主要是研究利用自动检测、扫描工具软件，寻找系统的安全漏洞和薄弱
题分解为各个组成因素，将这些因素的支配关系分组形成有序的递阶层次结构，通过两两比较的方式确定
维普资讯
第１卷７
第６期
茂名学院学报
ＪＵＲＡＬＯＯＮＦＭＡＯＭ矾ＧＵＮⅣ ＥＲ ⅡＹＳ
、．７Ｎ０６１．Ｄｃ２０ｅ．０『７
２Ｏ年１Ｏ７２月
基于灰色聚类和ＡＰ的网络安全评价模型研究及应用Ｈ
关键词：网络安全；综合评价；灰色聚类；层次分析法
中图分类号：嗍。Ｉ．８０文献标识码：Ａ文章编号：６１５０２０）６０６４１７ —６９（０ｒ０ —０５ —０７
０引言
随着计算机网络的广泛应用，网络安全问题变得越来越重要，安全问题的研究也成为网络技术发展的
图１网络安全指标层次模型

基于AHP—灰色三角白化权函数的城市电网规划风险综合评价

鹦别推荐｜丁ｍ∞ 甬叫Ｕ｝ｊｌ ≯ ｚ
基于ＡＨＰ一 … 灰色三角白化权函数的城市电网规划风险综合评价
赵会茹，李娜娜
（华北电力大学经济与管理学院，北京
摘
１０２２０６）
要：城市电网规划的风险具有复杂性和不确定性，合理评估电网规划的风险是保证电网实现其社会效益和

ｐｌａｎｎｉｎｇ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔａｋｉｎｇａｃｉｔｙｇｒｉｄｐｌａｎｎｉｎｇｐｒｏｊｅｃｔｓａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｅｅｍｐｉｒｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｆｅａｓｉｂｌｅ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎｅｔｗｏｒｋｐｌａｎｎｉｎｇ；ｒｉｓｋ；ａｎａｌｙｔｉｅｈｉｅｒａｒｃｈｙｐｒｏｃｅｓｓ；ｇｒａｙｔｒｉａｎｇｌｅｗｈｉｔｅｎｆｕｎｃｔｉｏｎ；ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎ
ＺＨＡＯＨｕｉ－ｒｕ，ＬＩＮａ－ｎａ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＮｏａｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００２６，Ｃｈｉｎａ）

应用灰色多层次评判法和TOPSIS法综合评价医院床位工作效率

（）３计算各评价对象指标值与最优值的相对接近程度
ｒ一
一
表５不同医院综合评判排序结果
旦：
Ｄ＋Ｄ —
Ｃ是在０～１之间的统计量，ｆ愈大表明评价ｉＣ值
对象愈接近最优水平，反之，该值越接近０表示评价，对象越接近最劣水平。根据相对接近程度值对各评价年度进行排序，结果见表４。
（）１将原始数据矩阵进行趋势性变换，后将趋然势化后的数据矩阵进行归一化处理，结果见表２。（）定最优向量和最劣向量，算各评价指标２确计
值与最优值、最劣值的距离。根据矩阵中各列的最大值和最小值建立最优向量ｚ和最劣向量ｚ，并依据以下公式计算各评价指标值与最优值、最劣值的距离。
（）３计算权重值将归一化数据矩阵中不同组的各指标值相加，计算全部组同一指标的合计值，将各个再指标的合计数相加，得总合计数，最后按照各指标合计占总和数中的比重，计算各个指标的权重，果见结
表３。
表３各指标的权重值
费用组成评价指标体系，中前两个指标是高优指标，其
后两个指标是低优指标，始数据见表１原。
表１２００８年济南市属５所医院各指标的原始数据
病床使用率病床周转次数出院者平均住院日每床日平均住院费用医院Ｘ
１Ｘ２Ｘ３ｘ４
２ＴＰＩ．ＯＳＳ法评价医院病床工作效率

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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];
% B2的权重向量
Wb2=[0.1667 0.8333];
% B3的权重向量
Wb3=[0.2519 0.5889 0.1593];
% B1的指标关联度
Rb1=Wb1*E(1:5,:);
% B2的指标关联度
Rb2=Wb2*E(6:7,:);
% B3的指标关联度
Rb3=Wb3*E(8:10,:);
% A的指标关联度
RA=Wa*[Rb1;Rb2;Rb3];
fprintf('利用多层次灰色综合评价计算结果为：\n');
fprintf('A的指标关联度为[%f %f %f %f]\n',RA);
% 利用层次分析法验证
% W为由层次分析法得到的各指标的权重系数
W =[0.1062*Wb1 0.2605*Wb2 0.6333*Wb3];
RAHP=B'*W';
fprintf('利用层次分析法计算结果为：\n');
fprintf('评价结果大小为[%f %f %f %f]\n',RAHP);
% 将结果显示出来
subplot(2,2,1);
plot(RA);
subplot(2,2,3);
bar(RA); %柱状图
subplot(2,2,2);
plot(RAHP);
subplot(2,2,4);
bar(RAHP);