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落絮无声春堕泪，行云有影月含羞。——吴文英《浣溪沙》
综合评价分析
构成综合评价类问题的五个要素：
- 被评价对象
- 评价指标
- 权重系数
- 综合评价模型
- 评价者
综合评价的一般步骤：
- 确定综合评价的目的（分类？排序？实现程度）
- 建立评价指标体系
- 对指标数据进行预处理：一致化和无量纲化处理
- 确定各个指标的权重
- 求综合评价值
常用评价方法
一级模糊综合评价
- 评价对象为 ，其具有评价指标集: , 具有评价等级集：V =
- 表示指标（因素） 表示评语的总个数。
- 对 U 中每一指标根据评判集中的等级指标进行模糊评判，得到相对偏差模糊矩阵 ， 其中 表示第 个指标处于 评语的隶属度是
- 自此 构成一个模糊综合评价模型，然后确定各指标的权系数向量，记为 :
- 利用矩阵的模糊乘法得到综合模糊评价结果，合成评价结果 ：
运算为模糊乘法,逻辑乘∧（取最小）和逻辑加∨（取最大）
- 归一化（标准化）后，得到：
- 因此便可以根据 来判断评价结果。
如何得到相对偏差模糊矩阵 ？
- 相对偏差评价法：
- 虚拟化理想方案
- 建立相对偏差模糊矩阵 ：
- 相对优属度评价法：
- 使用如下公式来计算相对偏差模糊矩阵 ：
如何得到指标权系数向量 ？
变异系数法。
- 得到第 项指标的均值与方差
- 得到权重值
熵权法
- 计算每一个指标所占全部指标的比例，得到变异值矩阵
- 计算信息熵
- 获取各个指标的权重
综合代码
- 使用相对偏差评价法求得模糊矩阵 ：
- 使用相对优属度来求得模糊矩阵
多级模糊综合评价
评价模型：
即计算出各个二级指标的模糊综合评价的归一化后的评价结果 后，然后分别进行一级指标的模糊综合评价，并且得到结果：
总结
- 灰色关联分析法、相对偏差法和相对优属度法对同一问题的评价、排序结果不尽相同.
- 当各指标在评价体系重要性相当时，用变异系数法确定指标权重，可提高上述方法排序的分辨率；
- 当各指标在评价体系重要性差异较大时，可考虑用层次分析法确定指标权重；
- 在实际中, 对于评价类问题，应同时应用上述几种方法进行综合评价，以提高评价的可靠性。
- 作者:Yuleo
- 链接:https://www.helloylh.com/article/mohu
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