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1、模糊评价法,模糊评价法是利用模糊集理论进行评价的一种方法，即运用模糊数学的基本方法把模糊的评价对象定量化。,1965 美国控制论专家L.A.Zedeh 教授发表了“Fuzzy Sets（模糊集合）”的论文，提出了处理模糊现象的新的数学概念“模糊子集”，力图用定量、精确的数学方法处理模糊性现象。,身高有高有低,颜色有深有浅,日常生活中，我们描述某人的身高时常用“高个子”或“低个子”等评议来描述，虽然描述中并未指明该人身高有多少厘米，但听众已大致了解该人的身高状况，并且很容易依据这些模糊的特征来找到此人。这种描述的不确定性就是模糊性。,一、模糊的概念及度量,为了定量地刻画这种模糊概念，我们常用隶属
2、函数A来表示。如对身高而言A=(1/180, 0.5/175, 0.2/170, 0/165)表示180厘米为高个子，175厘米为身高者为高个子的程度仅为0.5等，依此类推。显然隶属度表征了模糊性。,二、模糊变量的运算,由于模糊变量是用隶属度来表示的，因此，其运算应为模糊运算。设有模糊矩阵,则R与S的并与交运算的规则与集合运算相似，并运算为两中取大，交运算为两中取小。,模糊矩阵的乘积定义如下：记C=RS,设对一个评价问题有：评判因素集U=u1,un；评价集V= v1, ,vn；各评价指标的权重分别为W1,W2,Wn。,二、模糊综合评价,则综合评价问题可描述为计算模糊乘积UV。,例：某服装厂对一
3、新产品进行评判： 评判因素集=款式色彩，穿着舒适，价格费用，评价集V= 很好，较好，不太好，不好。,请若干专家与顾客进行评价，若对款式色彩有20%人很欢迎，70%的人比较欢迎，10%的人不太欢迎，则可以得出对款式色彩评价的隶属度：,A款式色彩=（0.2/很欢迎， 0.7/较欢迎，0.1/不太欢迎，0.0/不欢迎）。类似地，穿着舒适有： A穿着舒适=（0.0/很， 0.4/较，0.5/不太，0.1/不）价格费用有：A价格费用=（0.2/很合理， 0.3/较合理，0.4/不太合理，0.1/不合理）,由以上可得模糊矩阵,如已知顾客考虑三相因素的权重为,则顾客该服装的综合评判为,即综合评价介于不太欢迎与较欢迎之间。,有时为了方便可以将b 标准化得,如果给各评价级一个尺度，如c=（1.0 0.7 0.4 0.1）则可将综合评价模糊值转换为一个确定的标量值，这样便于与其他方案比较。,
