模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用（共15篇）
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇1
与一般性的投资方式相比, 跨国并购带来的风险将会更大。本文中所讨论的我国企业跨国并购的风险, 并不针对于某一特定企业或行业, 而是指在并购进行的整个过程中可能出现的一般风险。
与国外的企业相比, 中国企业在并购过程中还要承担着一些独特的风险。因此, 在风险的识别的基础上, 总结出我国企业跨国并购风险评价指标体系, 并选取适当模型进行风险评价也是一个很重要的研究方面。
1 中国企业跨国并购的风险
基于跨国并购与国内并购的对比, 以及中国企业在跨国并购中与西方发达国家的不同点, 根据并购实施过程, 我们把完整的并购运作过程划分为以下3个阶段:并购策划阶段、并购实施阶段、并购整合阶段。下面着重讨论每一阶段存在的风险。
1.1 并购策划阶段的风险
并购策划阶段主要包括并购战略计划制定、并购目标确定的工作。进行收购要达到一个目标, 既定目标确定的正确与否, 并购主体对并购目标有没有足够的驾驭能力, 政府对跨国并购的态度, 目标国家政局是否稳定, 跨国并购两国关系是否良好, 国家法规对企业的并购活动会产生怎样的影响, 这些所有的未知数就构成了第一步风险。
1.2 并购实施阶段的风险
在交易执行过程, 谈判策略的失误, 信息不对称的问题, 目标企业定价是否偏高, 潜在财务风险等构成了第二轮风险。信息风险、定价风险、融资风险和反并购风险都存在于并购实施阶段, 这一阶段由于买方和卖方对目标企业情况了解的不同, 存在信息上的不对称, 并购企业对目标企业并不是完全了解, 对目标企业的资产负债情况了解不深, 有可能对目标企业做出完全错误的估价或者估价偏高;由于支付方式不同, 如资金成本过高或现金流量不足而影响整个企业的生产经营;企业并购过程中, 尤其是证券市场的公开收购往往会受到目标企业股东的强烈反对, 从而导致并购未果, 这时就存在反并购风险;在企业跨国并购进行支付时, 如果中国企业支付时存在现金支付形式, 尤其是在某些形势下, 如果人民币相对贬值, 假设中方企业并购美国一家公司, 且支付货币为美元, 则是必要承担利率与汇率风险, 这时就存在融资风险。
1.3 并购整合阶段的风险
整合阶段的风险也很大。1992年首钢集团用1.2亿美元收购秘鲁铁矿时对于文化整合不到位而导致的罢工案例就是一个很好的证明。生产经营的整合涉及到并购目标企业后其生产经营方向的调整、生产作业控制的调整等等。许多并购就是由于并购后产品链重叠, 无法形成协同效应, 甚至失去了原来的竞争优势。
根据上文的分析, 进行总结。跨国并购中的风险分类, 也即本文中讨论的风险评价指标体系, 如下表所示。
对风险进行分类的意义主要在于两点: (1) 使原本很难讲清的风险概念清晰化; (2) 不同的分类方式可以服务于企业不同的目的。
2 企业跨国并购风险模糊综合评价模型的建立
模糊评价法不仅可以对评价对象按综合分值的大小进行评价和排序, 而且还可根据模糊评价的值按最大隶属度原则去评定对象所属的等级。
应用模糊评价法, 首先要确定一套评价指标体系。本文综合评价指标体系模型根据上文分析, 见表1。在建立了评价指标体系后, 用通常的方法, 分步进行模型的建立。
2.1 建立评价指标集、权重指标集并定义评语集
在这里权重可以理解为每个风险指标对上一级指标的相对影响程度。定义主因素指标集为X= (X1, X2, X3) , 相应的权重集为A= (a1, a2, a3) , 定义子因素层指标集为Xk= (Xk1, Xk2, …Xks) ; (k=1, 2, 3) , 相应权重集为Ak= (ak1, ak2, …, aks) , 可用层次分析法求出几个层次中的权重。
定义评语集为W= (W1, W2, W3, W4) , wj (j=1, 2, 3, 4) 。当j=1, 2, 3, 4时分别表示评语为优、良、中、差。
2.2 评判矩阵的确定
从Xk到W的模糊评价矩阵为
其中rij (i=1, 2, …, s;j=1, 2, 3, 4) 表示子因素层指标uki对于第j级评语wj的隶属度。
rij的值可由德尔菲法确定, 整理专家评分表, 得到对于指标uki有wi1个w1级评语, wi2个w2级评语, wi3个w3级评语, wi4个w4级评语, 则对于i=1, 2, …, s有
2.3 模糊变换及模糊综合评价模型的建立
(1) 先对各子因素层指标uki的评价矩阵Rk作模糊运算, 合成关系, 得到主因素层指标XK对于评语集W的隶属向量BK
BK=AK。RK= (bk1, bk2, bk3, bk4) (2)
这其中, 很重要的一步是选择适当的合成算法, 常用的两种算法是加权平均型和主因素突出型。在实际应用中, 现实问题的性质决定算子的选择。
(2) 记
再对R进行模糊变换, 即得到目标层指标X对于评语集W的隶属向量B:
式 (3) 即为精简的模糊综合评价模型。
2.4 评价结果
在模糊综合评价模型中, 当∑
式 (4) 即是该跨国并购风险评价的结果, 也即目标层指标X对于评价集W的隶属向量。
3 跨国并购模糊综合评价模型的实例研究
某企业打算进行跨国并购, 以扩大市场份额, 增加企业在高科技领域的竞争力。利用跨国并购的模糊综合评价模型对此企业进行风险评估如下:
采用专家评价法, 以下是采用专家评价法通过对各因素相互比较形成判断矩阵来确定的各因素的权重。
得到矩阵后, 需要对判断矩阵的一致性进行检验, 看其偏离一致性的程度是否保持在可以接受的范围之内。定义C.R.为一致性比例, 其计算方法为:C.R.=C.I./R.I.
当C.R.<0.1时, 认为判断矩阵的一致性是可以接受的。其中, 平均随机一致性指标R.I.可以查表得出, 而一致性指标C.I., 本文用通常使用的方法, 由C.I.= (λmax-n) / (n-1) 得到。
式中λmax为判断矩阵的最大特征向量, λmax的算法可由MATLAB软件计算得出, 本文以下案例中特征值λmax的计算均由MATLAB R2006a软件计算得出。
由上文提到的计算方法计算可得:
其特征值和特征向量分别为:A=[0.5714, 0.2857, 0.1429], λmax=3.0000, C.I.=0.0000, C.R.=0.0000
第1个、第2个以及第3个主因素下各子因素相互比较判断矩阵我们略去, 收集到的数据计算得到:
A1=[0.0909, 0.1818, 0.7273], λmax=3.0000, C.I.=0.0000, C.R.=0.0000
A2=[0.4435, 0.1638, 0.2161, 0.1081, 0.0696], λmax=5.2741, R.I.=1.1200, C.I.=0.0685, C.R.=0.0612<0.1
A3=[0.8333, 0.1667]
现在由专家对第一个主因素下的各个子因素进行评分, 收集到的单因素评价数据如下:
则B1=A1。R1= (0.2000, 0.4000, 0.1818, 0.3000) ①
则B2=A2。R2= (0.2161, 0.2000, 0.4435, 0.2161)
则B3=A3。R3= (0.3000, 0.2000, 0.1667, 0.3500)
则:A=[0.5714, 0.2857, 0.1429]
则:B=A。R=[0.2161, 0.4000, 0.2857, 0.3000]
进行归一处理得:B= (0.1798, 0.3328, 0.2377, 0.2496)
经过以上模糊综合评价, 可以看出, 此次跨国并购风险趋于良, 且被评为优良的比率约为51%, 但此比率并不算很好, 说明该企业的跨国并购虽然可以实施, 但在实施中仍要特别注意规避相关风险。
4 小结
本文采用的模糊综合评判方法进行企业并购目标的决策具有以下优势, 可以避免凭经验进行目标选择所固有的主观性, 使并购决策更加科学合理。很好地解决一般模糊综合评价模型的一些缺点, 如因素多导致各因素权重小而造成的严重失真现象或多峰值现象等。适合评价多主体对多层次多类指标评价信息的整合。模糊评价法虽然采用模糊数学, 但其方法简单易行, 在一些用传统观点看来无法进行数量分析的问题上, 显示了它的应用前景, 很好的解决了判断的模糊性和不确定性。而且由于模糊的方法更接近于东方人的思维习惯, 因此更适应于对社会经济系统问题进行评价。因此, 在中国企业跨国并购中可以得到很好的应用。
摘要：跨国并购是否能够达到既定目标, 与企业对并购活动的风险评价密切相关。在分析我国企业跨国并购自有特征的基础上, 构建了一套跨国并购风险综合评价指标体系。在此评价指标体系的基础上, 运用模糊数学原理, 建立了企业进行跨国并购时的风险综合评价模型。将此模型应用于案例进行了说明。为企业进行并购决策提供了一种科学合理的技术。
关键词：跨国并购,风险评价,模糊综合评价法
参考文献
[1].单宝.中国企业跨国并购的风险控制[J].国际贸易, 2006, (2) :8~9
[2].杜栋, 庞庆华.现代综合评价方法与案例精选[M].北京:清华大学出版社, 2005
[3].黄海峰, 申运峰.论企业跨国并购中的风险诱因与防范[J].经济纵横, 2006, (11) :52~53
[4].廖运凤.中国企业海外并购[M].北京:中国经济出版社, 2006
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇2
如何才能做到科学、合理、准确地对课堂教学进行评价呢？现今大多学校的评价指标体系中，每项指标在分等级（优、良、中、差）时都对应有分数（5、3、1、0），各指标得分之和即为评价的总分。本文认为，优、良、中、差四者并无确切的界限，因此要用确切的这四个数字来评定某教师在该指标中的得分有失合理性。课堂教学评价与文化知识评价不同，它不能依据考试成绩给出，而只能依据观察、考核给出。在把各项评价因素进行量化的过程时，这些评语（优、良、中、差）都是带有模糊性的，它们之间的界限并非绝对分明的。这说明，评价结论与评价因素之间的关系是模糊关系。本文认为，与经典数学相比，模糊数学在解决教学质量评价这一事件上更具合理性。根据模糊综合评价原理，对教学质量评价模型的建立可按以下步骤进行：
1、确定一、二级指标及对应的权重。
评价因素集U=｛ ， ，…， ｝。权衡各评价因素的地位赋予不同的权重P=｛ ， ，…， ｝， 。细化一级指标到二级指标或三级指标，赋予权重。如：=｛ ， ，…， ｝，该二级指标对应的权重符合 。参考《广东省普通高中教学水平评估课堂教学评价表》，结合我校实际情况，可把评价指标体系设计如下表所示。
2、确定评语等级论域V=｛ ， ，…， ｝。
V是一个等级集合，每个等级可对应一个模糊子集。如果n过大，语言难以描述且不易判断等级归属。如果n过小，又不符合模糊综合评估的质量要求。因此，n应该在3~7中取整数。本文取n=5，即：V=｛优秀 ，良好 ，一般 ，及格 ，差 ｝。
3、进行单因素评估，建立模糊关系矩阵R。
发下《课堂教学调查表》至专家组、学生组和受评教师本人，根据受评教师实际教学情况情况对表1中的所有十六项指标进行“优秀、良好、一般、及格、不及格”标记。收集后分组计算出各指标等级评语的频率（标记数/标记总数），作为量化评价的原始数据。这些数据的量化也就是确定从单因素来看被评估项目对各等级模糊子集的隶属度R( )，即：= 。
4、对 输入二级指标权重集 ，经模糊转换后输出一级评价向量 。
5、根据表1确定的模糊权向量P（P=｛ ， ， ， ｝）建立综合评价模型。A=( )( 。
6、按照最大隶属原则，由该模型输出的评价向量和等级评语对应分值（优秀95，良好85，一般75，及格60，差40），从而得出该教师在学生组评价中的分数 。
7、为确保评价的全面性，评价需分学生、专家、自己三个评价组，对应的权重分别是 =0.5，=0.3，=0.2，最终得到出受评教授的综合分值Z。
以 第一行元素为例，它表示此次调查中，该教师在“ 教学内容符合大纲要求，目的明确具体”的指标上有61.5%的学生认为表现优秀，有36.3%的学生认为表现良好，有2.2%的学生认为表现一般，没有学生认为表现及格或差。
由 （i=1,2,3,4）可看出，该教师在学生组中的评价结论是：他在 教学目标与内容和 教学效果两项指标中被评价为“优秀”，在 教学方法和 教师素养两项指标中被评价为“良好”。由A可知该教师对应的评语等级V=｛优秀｝，得分是88.41。此外，该教师在专家组的评语等级V=｛优秀｝，得分是87.62；在自我评价中的评语等级V=｛优秀｝，得分是92.41。因此，该教师在本学期课堂教学质量评价中的综合评价结果为：V=｛优秀｝，Z= + + =88.97。这些量化结果表明：该受评教师对数学教学大纲理解深刻，讲授内容的深浅把握准确，课堂上学生参与积极性高、讨论气氛强烈，教师有意识地通过“身教”给学生灌输正确价值观，是一位经验丰富且很受学生爱戴的优秀教师。但在教学用语方面，使用了过多的方言，没有严格使用尺、规，板书作图相对比较随意，在日常教学中没有兼顾到所有的学生，导致优、差生对他的评价差距大。因此，该教师应着力改进教学方法，争取得到更佳的教学效果。
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇3
在模糊物元分析原理的基础上,结合协商定权和熵权的理论方法以及海明贴近度的概念,提出了基于主客观权重和海明贴近度的模糊物元分析方法.在对自然保护区生态进行综合评价时,把自然保护区生态质量的分类等级作为物元的.事物,以它们的各项评价指标及其相应的模糊量值构造复合模糊物元,通过计算与理想模糊物元之间的海明贴近度,实现对自然保护区生态等级的综合评价.以梅花山国家级自然保护区生态综合评价为实例,取得了较好的评价效果.
作 者：邱林 聂相田 杜爱忠 陈晓楠 作者单位：邱林,聂相田(华北水利水电学院,河南,郑州,450008)
杜爱忠(河北省沙河市水务局,河北,沙河,054100)
陈晓楠(西安理工大学,陕西,西安,710048)
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇4
摘要：针对偏二甲肼在储存过程中事故发生的多样性、复杂性和不确定性等特点,建立了偏二甲肼贮存罐区风险评价模型,通过层次分析法确定了各影响因素的`权重,并运用模糊综合评价法对偏二甲肼贮存罐区进行了风险评价,结果表明:偏二甲肼贮存罐区风险为2级,风险较大;其影响因素中安全管理所占的权重最大,其次依次为人员素质、充装过量、罐区设备、存储设备.最后提出了预防事故的措施.作 者：刘渊 王煊军 夏本立 丛继信 LIU Yuan WANG Xuan-jun XIA Ben-li CONG Ji-xin 作者单位：刘渊,LIU Yuan(第二炮兵工程学院,西安,710025;总装备部后勤部防疫大队,北京,100101)
王煊军,WANG Xuan-jun(第二炮兵工程学院,西安,710025)
夏本立,丛继信,XIA Ben-li,CONG Ji-xin(总装备部后勤部防疫大队,北京,100101)
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇5
基于AHP的模糊综合评价法在滑坡危险度评价中的应用
本文在总结前人的.工作经验和结合现有资料及相关规范,确定了影响滑坡危险度的因素及各因素指标的评估等级向量的确定方法,运用多级模糊综合评判原理对滑坡危险度进行综合评估,形成了一套评估指标体系和评估等级体系,从而实现对滑坡危险度的评估,并将其应用于工程实例中.
作 者：骆伟 蒋忠诚 LUO Wei JIANG Zhong-cheng 作者单位：桂林理工大学土木与建筑工程学院,广西,桂林,541004刊 名：科技信息英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION年，卷(期)：“”(29)分类号：关键词：层次分析法(AHP) 模糊综合评价法 滑坡危险度
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇6
科技成果的推广和应用, 与该项成果给社会、行业带来的经济、社会、环境效益以及自身具备的应用能力相关。本文从成果的经济性、社会性、环保性和科技性四个方面入手, 制定交通科技成果转化能力评估指标体系, 评估指标体系如表1所示。
2 基于熵权的模糊综合评估法
熵最先由申农C.E.Shannon引入信息论, 称之为信息熵。现已在工程技术、社会经济等领域得到十分广泛的应用[1,2]。
在交通科技成果转化能力评估的过程中, 要考虑评估指标的相对重要程度。在确定不同评估指标的权重时, 主观确定权重会造成评估结果受评估者的主观因素影响。交通科技成果转化能力评估指标体系庞大, 影响因素相对复杂, 大多数评估指标是定性的、模糊的描述, 由于评估者对某些因素的褒贬程度不同, 常带有主观色彩, 很难用统计学的方法确定因素的具体判断值, 本文决定采用熵权法确定评估指标权重, 模糊综合评价法进行综合评估。
熵权法理论认为, 指标之间差异程度与权重值正相关, 即指标差异程度越大, 其权重值相应也越大。通过评估指标构成的判断矩阵确定指标的权重值, 尽量消除人为因素对指标权重值的影响, 使评估结果更符合客观实际。
模糊综合评价, 是一种对涉及多种模糊因素的对象系统, 利用模糊集合和隶属函数等数学概念, 考虑被评价事物的各相关因素而进行的综合评价。根据评价系统的复杂程度, 可采用单层次模糊综合评价或多层次模糊综合评价。在交通科技成果转化能力评估中, 评估结果往往受到多种因素的影响, 因此在评估过程中应首先综合考虑各种相关因素, 然后再作出合理的综合评价。
2.1 模糊集的设定
2.1.1 确定因素集。设因素集如下:
式 (1) 中, Ui为第i个一级指标, i=1, 2, ……, n;Uij为Ui下的第j个二级指标, j=1, 2, ……, m。
2.1.2 确定评级。评估等级分数见表2, 评估等级具体如下:
式 (2) 中, V1, V2, V3, V4, V5分别对应{好, 较好, 一般, 较差, 差}。
2.2 建立模糊关系矩阵
请k位专家对所评估科技成果的实际情况进行打分, 设指标Uij被评为Vi的次数为Nij, 则有评估关系矩阵Bi为:
式 (3) 中, Bij=Nij/k。
2.3 熵权法确定权重值
设一级指标的权重集为:
二级指标的权重集为:
假设有k位专家为项目指标打分, 专家对指标Uij的评分为Xij, 则评估矩阵Xi为:
对Xi进行标准化处理得到标准化矩阵Yi:
式 (7) 中,
二级指标Uij的熵权为:
二级指标Uij的权重:
一级指标权重:
2.4 多级模糊综合评估
对于多级模糊综合评估, 先对二级指标进行模糊综合评估, 评估模型为权重W和模糊关系矩阵B的合成运算, 即Bij=Wij×Rij。在二级指标评估的基础上进行一级指标模糊综合评估, 即Bi=Wi×Ri。
3 评估体系应用示例
通过调查研究和专家打分, 以河南省交通厅2010年鉴定结题的“高性能乳化沥青厂拌冷再生成套关键技术研究”项目为例, 应用基于熵权的模糊综合评估法对其科技成果转化能力进行分析评估。
3.1 评估体系与专家打分
根据评估指标体系建立因素集, 见表1。按照因素集 (如表1所示) 设计调查问卷, 请5位专家对评估指标进行打分, 限于篇幅原因本文中只列出经济型评估打分的详细情况 (见表3) 。
3.2 经济性评估
3.2.1 直接经济效益。
由专家打分表3中的数据计算, 得出成果推广与转化所带来的效益提升和项目成本节省两项内容的单因素评估矩阵:
根据评估等级的设定可知, B111的含义为:在成果推广与应用所带来的效益提升, 20%认为好, 60%认为较好, 其余20%认为一般, 进而得到直接经济效益的单因素模糊评估矩阵R11:
由表3可知, 直接经济效益的评估矩阵X11:
根据公式 (7) , 将评估矩阵标准化得到:
根据公式 (8) 计算熵权:
同理可得:H112=0.998 8。
根据公式 (9) , 得出直接经济效益评估中效益提升的权重为:
同理成本节省的权重为:W112=0.511。
利用综合模糊评估模型则有:B11=W11×R11= (0.4040.498 0.098 0 0) 。
3.2.2 经济效益综合评估。综合评估如下:
由公式 (10) 得出:W1= (0.526 0.474)
由以上两式得出:
依次类推:
3.3 成果转化能力综合评估
根据前面的计算结果, 可得该项目综合评价的模糊评判矩阵为:
由公式 (10) 可得, 经济性、社会性、环保性、科技性评估在成果转化能力评估中所占比重为:W= (0.106 0.3110.314 0.270) 。根据模糊综合评估模型可得:B=W×R= (0.122 0.379 0.290 0.173 0.036) 。
综上所述, 成果转化能力评估结果中属于好的占12.2%, 较好的占37.9%, 一般的占29.0%, 较差的占17.3%, 差的占3.6%, 说明“高性能乳化沥青厂拌冷再生成套关键技术研究”的科技成果具有较好的转化能力。
4 结语
基于熵权的模糊综合评价方法通过专家打分的形式, 构成评估指矩阵, 最终确定各个指标的权重值, 尽量消除人为因素对指标权重值的影响, 使评估结果更符合客观实际。该方法可以直观地看到交通科学项目成果的转化能力, 便于政府、相关部门及投资者准确地掌握科研成果的推广前景, 具有推广价值。
参考文献
[1]郭琦, 刘潋, 胡萍, 等.基于商权的震后工程建设环境模糊综合评价[J].科技进步与对策, 2009 (21) :163-165.
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇7
[关键词] 管理信息系统（MIS） 指标体系 AHP法 模糊综合评价
一、引言
随着信息化进程的加快，管理信息系统（MIS）在企业中日显重要，但是，其应用效果往往需要在系统建成并投入使用相当一段时间之后才能体现出来。而且对于管理信息系统作为一种特殊的软件产品，对于它的评价是具有模糊性的，因为影响软件质量的某些因素是模糊的，这时如何对其模糊信息资料进行量化处理和综合评价就显得尤为重要。为此，利用模糊综合评价原理对工程软件进行评价有其科学性和实用价值。为了实现准确、全面的评价，有时需要考虑的因素很多，因素间还可能分属不同的层次，这时就需要在每一层上对要解决的问题进行评价，引入AHP法和模糊综合评价法相结合。
二、企业管理信息系统(MIS)评价的指标体系
MIS评价工作的一个重点就是建立评价指标体系，，即确定从哪些方面来评价MIS。在遵循系统性、可测性、层次性以及定性与定量关系的基础上从系统性能、系统效益、系统的技术、系统的可操作性四类指标，在这四类指标下共有25个具体指标。
1.系统性能（B1）
系统可靠性(C1）、系统效率(C2）、可维护性(C3）、系统安全性(C4）、系统实用性)C5）、适应性(C6）、可共享性(C7）、系统寿命(C8）、可扩充性(C9）、可移植性(C10)共十个子指标。
2.系统效益(B2)
直接经济效益(D1）、战略效益(D2）、技术效益(D3）、间接经济效益(D4）、具体运作效益(D5)共五个子指标。
3.系统的技术(B3）
准确度和精确性(E1）、及时性(E2）、存取能力(E3）、资源利用率(E4）、规范性(E5）、开发效率(E6)共六个子指标。
4.系统的可操作(B4）
数据输入方式(F1）、输出(F2）、文档完备性(F3）、界面友好方便性(F4)共四个子指标。
三、管理信息系统的改进的模糊综合评价模型
该模型建立的基本思想是:首先，利用AHP法获得对系统的多个因素的分析，计算出每一层次全部因素的相对重要性的权重值。然后，确定MIS评语集;对影响MIS四个方面25子个指标的内容利用改进的模糊综合评价方法进行多级模糊综合评价。其具体实施步骤如下：
1.基于AHP方法的评价模型权重的建立
(1)建立层次结构模型。
应用层次分析法首先要从复杂众多的因素中筛选取最重要的关键性评判指标，并根据他们之间的制约关系构成多层次指标体系。在本文中我们构建了MIS的多级评价指标体系，这就作为层次分析法的层次结构模型。
(2)构建判断矩阵
一旦确定了递阶层次结构，上下层次之间元素的隶属关系就被确定了。假定上一层次元素C为准则，所支配的下一层次的元素为P1,P2，…,Pn,它们对于准则C的相对重要性赋予u1，u2，...un相应的权重。如果某个元素的权重不能直接获得,这时可通过准则C,对元素进行两两比较，决策者反复回答问题,针对准则C，两两元素中哪一个更重要,重要多少,并按1～9标度对重要性程度赋值。
(3)层次单排序
层次单排序可以归结为计算判断矩阵的特征根和特征向量问题，即对判断矩阵A，计算满足AW=nW的特征根与特征向量。λmax为A的最大特征根;W为对应于λmax的正规化特征向量;W的分量Wi即是相应因素单排序的权值。
(4)一致性检验
我们可以由λmax是否等于n来检验判断矩阵A是否为一致矩阵。对判断矩阵的一致性检验的步骤如下:
i 计算一致性指标（式1）
ii 查找相应的平均随机一致性指标RI。RI的值是这样得到的，用随机方法构造500个样本矩阵:随机地从1～9及其倒数中抽取数字构造正互反矩阵，求得最大特征根的平均值λ`max，并定义
（式2）
iii计算一致性比例 （式3）
当CR＜0.10时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应对判断矩阵作适当修正。
2.改进的模糊综合评价法的评定
(1)确定评语集合论域 Vn
V={v1,v2,……,vn}
(2)用隶属度函数等手段确定各子因素相对于评语集的隶属度，得到了单因素的模糊评价矩阵M1
(3)改进的一级模糊综合评价
确定进行二级模糊综合评价模糊矩阵(k为一级指标项的数目）。利用上面的M1和相对于某一级指标的二级指标权重A={a1,a2,…,am}（利用AHP法求得）为模糊向量(m为相对于某一级指标的二级指标项目数)，计算一级隶属度。
在此对传统的计算Rl方法进行了改进，利用取权与单因素隶属度的乘积代替了模糊变换中的取大取小的算法。此改进的目的在于:在“标准”的模糊综合评价算法中Rl计算方法为:
把r`lj作为样本X就m个指标对第j类Cj的综合隶属度。事实上，这样计算的r`lj不能综合反映X对Cj的综合隶属情况，这是因为在进行ai∧m1ij的运算时，只选取了部分信息，而丢掉了某些更重要的信息。而取权与单因素隶属度的乘积aim1ij，就综合反映了样本就因素对类Cj的隶属情况，综合考虑各单因素的影响后，样本对Cj的综合隶属度可表示为故一级隶属度Rl为
(4)二级模糊综合评价
利用一级指标的权重及其模糊矩阵R进行二级模糊综合评价，其具体形式为:。
(5)评价结果的确定
在传统的模糊综合评价方法中对归一化后 利用最大隶属度法得到评价对象的评定结果。由于该评语集V本身具有模糊性，所以根据最大隶属度法得出的软件综合评价结果较粗。因此，在此我们对传统的方法又进行了改进，采用各个评语实行百分制记分的办法对评语进行定量化处理。
四、实例研究
在此以陕西渭南机床厂的《“星火”高效节能促产》项目为依托，从该公司实际情况得到了反映该企业MIS需求的基础数据，并组织开发了适合该企业的“星火”信息管理系统，利用的改进模型对其进行评价，过程如下:
1.基于AHP方法的评价模型权重的建立
结合本公司的实际对评价指标进行了简化，运用萨迪提出的“1～9标度方法”，建立评价的判断矩阵，并计算出各自的最大特征根λmax和相应的排序向量W，进行一致性检验，其具体数据如表1～5。
2.模糊综合评价法
(1)确定评语集合论域
V={优秀、良好、中等、合格、差}
(2)定性指标采用模糊统计方法或逐级估量法确定对评价集的隶属关系。式中:nij为第i个指标评语为Vj的次数，n为参与评价专家的人数。模糊统计就是让参与评价的各位专家，根据评语调查表，按划定的5个评价等级{优秀、良好、中等、合格、较差}给各评价指标确定等级，然后依次统计各评价因素等级Vj的频数nij，计算各指标的隶属度mij。
(3)改进的一级模糊综合评价
利用改进的模糊综合评价方法得到单因素的评价矩阵为:
(4)二级模糊综合评价
对归一化后为
(5)评价结果的确定
对各个评语实行百分制记分的办法:50≤c1<60(差),60≤c2<70(合格),70≤c3<80(中等),80≤c4<90(良好), 90≤c5<100(优秀)。这样就得到一个分数向量C={c1,c2,c3,c4,c5}有了分数向量后我们可以计算得分：
对评论进行定量化处理后，该管理软件的最高得分为85.07>85;最低得分为76.07>75。故该软件只能评为“良好”。
五、评价效果分析与结论
基于上述评价结果，在本软件投入一段时间运行后对单因素（系统性能、系统效益、系统的技术、系统的可操作）和整体软件的使用效果利用统计软件进行了统计，得到了下图的结果。以系统性能这个单因素为例:单因素的评价矩阵第一行为该因素的模糊评价结R1=(0.331 0.374 0.125 0.279 0.089)归属于“良好”的隶属度最大与投入使用后的统计的实际效果相一致,研究表明该模型能够较客观准确的完成评价。
参考文献:
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[2]Loargoven Van, Pedrycz W. A fuzzy extension of saaty's priority theory[J].Fuzzy Sets and Systems, 1983,11(1):229～241
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[4]熊德国鲜学福:模糊综合评价方法的改进[J].重庆大学学报,2003,6(6):93～95
[5]张灵莹:定性指标评价的定量化研究[J].系统工程理论与实践,1998,18(7):98～101
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇8
[摘要]随着社会经济的不断发展，工程施工活动逐年增多，为了在规定时间内完成施工任务、保证施工质量，务必具体落实工程监理工作。工程监理评标的过程中，应用新的模糊综合评价法，根据评价结果分析施工质量、划分施工质量等级，以便为后续工程监理以及实际施工方案制定提供依据。本文在理论介绍的基础上，分析模糊综合评价法改进的必要性，最后重点分析，新模糊综合评价法在工程监理评标中的应用，希望能为相关研究人员提供借鉴，论题探究如下。
[关键词]模糊综合评价法;工程监理;应用分析
前言
现如今，工程监理对象以及方式不断改变，为获得客观工程监理评标结果，针对模糊综合评估方法适当改进是极为必要的，这对工程质量保证，工程施工活动稳定推进有重要意义。本文针对该论题具体分析，能为工程监理人员提供参考，同时，能够扩大改进后模糊综合评价方法应用范围。
1相关理论介绍
1.1模糊综合评价法
所谓模糊综合评价法，指的是以模糊数学为基础具体落实的综合评价方法，这一方法在定性评价与定量评价转换方面发挥重要的辅助作用，借助模糊数学完成对象以及事物的整体分析和评价。模糊综合评价法基本特点为：系统性、清晰性，该方法在非确定类问题处理中有较强适用性，能够提高非量化问题解决效率。模糊综合评价法应用步骤为：建立模糊综合评价指标→建立权重向量→建立评价矩阵→建立矩阵与权重的合成。
1.2工程监理评标
工程监理评标具体包括五方面内容，第一方面即监理单位综合素质，综合素质在监理单位经验、资质、诚信度、业绩、信誉度、服务水平等方面体现。第二方面即监理人员聘用、分配情况，具体内容指的.是，监理组织以及结构合理性;监理员工数量、分配适应性;监理人员年龄合理性;监理资源投入是否符合要求;监理人员配备情况能够与施工计划协调。第三方面即制定监理大纲，这部分内容是监理评标的关键内容，重点分析监理大纲内容，观察其是否全面;针对监理大纲重点内容以及难点内容仔细识别、详细分类;了解监理大纲执行顺序的前提下，制定相应的预防措施、监理措施，以及保障措施。第四部分即成立质监项目，针对工程设备以及招标人员参照相关标准进行严格的能力检验。第五部分即分析监理费用报价情况，针对保价费用组成以及调整条件进行完整性分析。
2模糊综合评价法改进必要性
近年来，工程建设步伐不断加快，为了确保工程又快又好的建设，务必完善工程监理市场，尽最大可能发挥监理制度的应用作用，在此期间，优选投招标单位。现如今，较多研究学者分析工程监理评标方法，其中，适用性较强的工程监理方法能够全过程监督工程质量，在质量影响因素分析的基础上，提出针对性的应对措施，同时，参照相关质量评定标准，对工程质量进行定量客观评价，细分工程质量等级[1]。改进后的模糊综合评价方法具有较强适用性，该方法能够高效处理综合评价模糊性问题，并且在多层次、多评估因素的系统构建中发挥监督作用。对比于传统模糊综合评价法，传统方法凭借最大隶属度原则进行信息获取，然而信息丢失的可能性相对较大，最得到的分析结果准确性会大大降低。因此，传统方法应用务必进行有效性检验，在传统方法应用经验总结的前提下，有依据的改进模糊综合评价法，以此提高评价结果准确性。从上述内容总结中能够看出，模糊综合评价法改进是极为必要的，这不仅能够弥补传统方法的不足，而且还能客观、全面评价工程施工质量，最终得到的评价结果能够为工程监理评标工作有序推进提供可靠支持，同时，工程质量能够得到可靠保证，这对工程建设单位经济效益提高有促进作用。下文重点探究工程监理评标中改进模糊综合评价法应用，能在积累改进模糊综合评价法应用经验的基础上，提高改进模糊综合评价法应用效率。
3工程监理评标中改进模糊综合评价法应用分析
3.1建立指标体系
影响工程监理评标的因素较多，为分析各影响因素产生的影响，应建立指标体系，并细分评价指标级别。其中，一级评价指标具体包括公司实力、业绩、监理方案、投标报价、人员配备、信誉度等内容。二级评价指标在上述指标详细分析的基础上形成，其中，公司实力指的是设备配备、监理资质、公司荣誉、财务状况;业绩指的是公司业绩;监理方案包括质量控制措施、合同与资料管理、进度控制措施、合理化建议、组织协调、投资控制措施、安全环保监督;投标报价指的是总结以及报价构成;人员配备包括总监及其代表、监理人员、监理人员框架;信誉度指的是社会信誉。
3.2建立权重向量
一方面，建立模糊评价集。所谓模糊评价集，指的是监理单位综合实力评价指标集，它在综合实力等级判断中提供依据，其组成因素较多，细分两种类型，类型一即评价指标集合，类型二即评价等级集合。另一方面，应用熵权法完成因素权重的客观评价。以往权重确定的过程中受主观因素影响较大，进而导致权重确定结果失去客观性，基于此，应用熵权法度量有效信息，并对有效信息排序，接下来针对熵进行数学计算，最终得到的计算结果即权重，在这一过程中，参照指标数值，分析各指标数值间存在的差异，据此了解熵权大小。据经验总结可知，二者成反比例相关，即差异越小，熵权偏大;差异越大，熵权偏大。熵权法应用的过程中，能够了解系统信息排序情况，同时，还能最大程度的发挥效用。熵权法利用评价指标数值建立判断矩阵，基于此，获取指标权重，最终获得的评价结果能够满足实际需要，减少人为干扰现象发生。需要注意的是，熵权法进行权重确定，应遵循相关步骤，具体步骤为：首先，设立评价矩阵，针对评价指标以及评价专家分别用不同字母表示;然后，针对矩阵标准化处理，应用标准化处理方法对比分析效益型、成本型指标，准确确定评价对象的标准数值;接下来对矩阵归一化处理，并利用熵定义确定熵值;最后，计算获得熵权以及熵权向量[2]。
3.3改进模糊综合评价模型
以往模糊综合评价模型建立时，遵循评价指标集合成立→权重集确定→等级评价集确定→单因素评价模糊矩阵确立→模糊综合评价系列步骤，在这一过程中，借助最大隶属度原则完成工程质量评价任务。传统模式应用的过程中，包含较多主观因素，即利用片面获取的信息得出分析结论，最终得到的评价结果未进行有效性检验，导致结果失效处理。因此，应适当改进模糊综合评价模型，以此提高评价结果准确性。针对各因素评判的过程中，应以原始数据矩阵建立为依据，最终获取模糊评价矩阵，需要说明的是，Qij代表i个评价因素对j个评语的隶属度，从中能够看出，改进后的模糊评价矩阵能够直观反映因素与评价等级的隶属关系，在此期间，专家人数以及专家总人数能够计算获知。熵权权重确定的过程中，参照这一公式，同时，依据综合评价模型即模糊关系矩阵与权重之间的合成关系进行运算，即，综合得出综合评价值。
3.4案例分析
某建筑项目建筑面积30000m2，建筑层高共七层，建筑高度为25m，建筑结构为框剪式，建设资金投入数量共八千万。建筑项目施工过程中，投标建立单位有A、B、C、D四家。应用改进后的模糊综合评价法完成工程监理评标任务，具体分析如下：首先，应用熵权法获取客观的指标权重值，具体操作为：参照上述介绍的指标数据分析方法以及处理方法，同时，依据指标量化细则，由专业评标专家借助编程计算方法――获取熵权值。然后，专家针对指标客观评价，根据评价结果进行等级划分，在此期间，应用指标量化细则获取模糊关系矩阵。最后，进行二级模糊综合评价，在此期间，合理构建模糊关系矩阵，并对熵权合成运算，最终获得评价结果以及监理单位评价等级，据此完成各监理单位的排序[3]。
4结论
综上所述，随着工程监理活动的不断增多，工程监理评标重要性逐渐突显，为了提高工程监理评标准确性，确保评标活动客观、公正进行，针对模糊综合评价法改进是极为必要的。改进后的模糊综合评价法应用于工程监理评标工作，既能保证信息全面性，又能推进监理评标工作有序进行，进而为建立评标提供可靠的理论支持。除此之外，我国学者应深入探究，以此完善指标体系，建立合理的熵权模糊评价模型，尽可能发挥改进模糊综合评价法的应用优势，这对建筑工程顺利施工有重要意义。因此，我国建筑工程以及监理单位应以此为借鉴，提高改进模糊综合评价方法利用率。
参考文献
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[2]吴高岗，高玉丽，张翼.改进模糊综合评价法在工程监理评标中的应用[J].工程经济，2016，26(03)：73-76.
模糊数学在水质评价中的应用 篇9
模糊数学在水质评价中的应用
由于水体质量的`综合评价存在着一定的模糊性,因此,水环境质量评价可以引用模糊评价法.模糊综合评价通过确定因子集,评价集,评判矩阵和权重集,进行一定的计算来进行综合评价.本文采用此种方法对阜新地区水环境质量进行了模糊综合评价.结论符合实际情况,说明模糊综合评价法具有一定的合理性和可靠性.
作 者：丛鑫 CONG Xin 作者单位：辽宁工程技术大学资源与环境工程学院,辽宁,阜新,123000刊 名：东北水利水电英文刊名：WATER RESOURCES & HYDROPOWER OF NORTHEAST CHINA年，卷(期)：25(7)分类号：X824关键词：模糊数学 模糊综合评价 水质评价
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇10
[关键词] 人员甄选综合评价模糊决策
一、引言
在竞争激烈的市场竞争中，企业招聘活动中人员甄选是一项复杂的工作。一个企业如果在人员甄选方面做出了错误的决策,那么即使有完善的计划、合理的组织结构和协调的控制系统,企业也不会获得长期成功。
二、模糊决策综合评价法的模型
有许多决策问题，当评价因素多，各个因素的重要程度不同，评价标准或自然状态模糊时，用传统数学方法难以解决，可以用模糊数学方法进行模糊决策。模糊综合评价法是其中的一种。其建立模型的方法步骤为:
1.建立评价因素(指标)集。找出影响评价对象的主要因素构成集合,记为:U={u1,u2,…,um}
2.确定评价因素的权重集。根据各个因素的重要程度对各因素赋予相应的权数aj，组成评价因素的权重集合，记为:
A={a1,a2,…,am}，满足
权重的确定可以采用抽样调查方法或专家根据经验和数据确定，也可以采取打分的办法，即将指标两两比较，重要的得1分，不重要的得0分;或更精确一些，根据两个指标之间重要程度的区别，使其得分在0～1之间，二者得分之和为1，求每个指标得分在总分中所占的比例，将其作为权重。
3.建立评价等级(反映评价对象好坏的级别)集合:
V={ν1,ν2,…,νn}。
4.进行单因素模糊评判,建立单因素评判模糊子集Ri={ri1,ri2,…,rin}
其中rij是Ui对Vj的隶属度。由此得多因素模糊判断矩阵:
5.进行模糊综合评判决策。考虑多因素情况下的权数分配，则模糊综合评判模型为:，即:
其中，bj=∨(ai∧rij)，符号“∨”表示对i=1,2,…,m取(ai∧rij)最大值，“∧”表示ai与rij中取最小值。bj的含义是综合考虑所有因素影响时,评判对象对评价等级中第j个元素的隶属度。根据隶属度的大小进行决策。
三、模糊综合评价法的应用
现用模糊综合评价法对参评人员的综合水平进行排序。
首先，从上述因素中选出重点评价因素，构成集合为:
U={工作业绩，工作能力, 工作行为，个人素质}
评价等级分为四级，即:
V={优秀，良好，一般，较差}
其次，确定评价指标的权重集。本文中根据经验确定，评价指标的权重集为:A={0.4，0.35，0.2，0.05}。
再次，进行单因素模糊判断。由十名专家组成专家组，他们针对三名参评人员在工作业绩、工作能力、工作行为、个人素质等指标上的表现属于哪个级别，分别进行无记名评判。例如，针对参评人员甲，对因素“工作业绩”进行模糊评判，即求其对各级别的隶属度有八人认为属于优秀，两人认为属于良好，则:
类似可得其他因素对各级别的隶属度。见表:
由此得模糊评判矩阵:
最后，进行模糊综合评判:
＝(0.4,0.35,0.2,0.2)
类似可得参评人员乙和丙的模糊综合评判结果分别为:
b2=(0.35,0.4,0.3,0.05)和b3=(0.4,0.2,0.2,0.3)
由此可见，综合考虑参评人员在前述四项指标上的表现好坏和指标的重要程度，得出甲和丙的综合水平对优秀的隶属度均为0.4,大于对其他等级的隶属度,应属于优秀。而对良好的隶属度甲要高于丙,因此,甲应排在第一位。乙的综合水平对良好的隶属度最大,应属于良好。排序结果为:甲,丙,乙。此结果为最后排出的名次,比较科学合理。
四、结论
企业招聘活动中人员甄选是一项比较难的工作。本文提出用模糊决策综合评价法解决人员甄选问题，可以科学合理地对参评人员进行排序，能够尽量避免由人为因素造成的不公平，是一种比较实用的科学有效的方法。
参考文献:
[1]李国刚:管理系统工程[M].北京:中国人民大学出版社, 2003,263～265
[2]刘文龙高爱厚:经济决策分析[M].北京:军事谊文出版社, 1992,221～252
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇11
风险投资是指以高新技术为基础, 生产与经营技术密集型产品的投资, 是把资本投向蕴藏着较大风险的高新技术及其产品的研究开发领域, 旨在促使高新技术成果尽快商品化、产业化, 以取得高资本收益的一种投资过程。
美国次贷危机引起的华尔街风暴, 导致全球经济衰退, 投资缩水, 消费降低。在如今经济逐渐复苏的形势下, 风险投资的沃土也逐渐形成。对风险投资者来讲, 基于高风险、高收益的风险投资特性, 在后金融危机的背景下, 风险投资面对着机遇, 也面对了挑战, 评估工作和风险管理显得更加重要。
近年来, 我国学者对风险投资项目评价研究很多, 对风险投资的发展起到了一定的推动作用, 但与发达国家相比却不成熟, 风险投资项目评价很多都照搬一般项目评价的方法而忽视了风险投资项目自身的特点, 从而制约了风险投资的发展。所以, 建立一套系统的风险投资项目评价指标体系和评估模型, 具有很重要的现实意义。
二、风险投资项目评价指标体系
对风险投资项目进行科学评价的首要前提就是构造相关的评价指标体系, 建立风险投资项目评价指标体系时, 要符合指标与评价目标的一致性、同体系内指标的相容性、各评价指标的相对独立性的原则, 并按照可测性、完备性和可行性的原则对风险投资项目指标体系进行重新设计。本文构造了相关的评价指标体系, 将第一级指标概括为五个方面, 分别是市场状况、技术优势、管理者素质、退出和收益、投资价值, 并且构造了12个二级指标, 形成层次结构。整理成如表1所示。
在表1中, 将所有的指标集分为了二级:一级指标集为A={A1, A2, A3, A4, A5}, 二级指标集为A1={C11, C12}, A2={C21, C22}, A3={C31, C32}, A4={C41, C42}, A5={C51, C52, C53, C54}。
三、基于模糊综合评价的评价指标体系模型的构建
(一) 建立评价指标集
在表1所示的指标体系中, 将指标分成了5个子集, 记为A1, A2, A3, A4, A5。并且Ai∩Aj=覬 (i≠j) ;每个子集Ai (i=1, 2, 3, 4, 5) 又可由它的下一级评价指标Ci1, Ci2, …, Cili来评价, 即有Ai={Ci1, Ci2, …, Cili} (i=1, 2, 3, 4, 5) , 以下采用层次分析法 (AHP) 来确定各指标相对于上级指标的权重。
(二) 建立评语集
将各个指标的评语分为五个级别, 以此衡量被评价的风险投资项目在该指标上可能的风险大小。评语用E来表示, 有E={优秀, 良好, 中等, 及格, 差}。对应的投资风险大小为:低, 较低, 中等, 较高, 高。
(三) 确定指标权重
本文用层次分析法 (AHP) 来确定指标权重。权重用于描述各指标对于上级评价指标的相对重要程度。权重集是与评价因素相对应的多级集合, 各评价指标的权重Q= (q1, q2, q3, q4, q5) , 相应的权重集为Qi= (qi1, qi2, …, qil) , (i=1, 2, 3, 4, 5) 。AHP法的基本思想是由若干专家把处于同一子集中的各指标相对于上级指标的重要性成对地进行比较, 并把第i个指标对第j个指标的的相对重要性的估计值记为aij, 这样所有评分构成了一组模糊判断矩阵, 再综合这些评分, 使这样的一组评分矩阵转化成为一个综合判断矩阵, 然后求得各指标的权重。
(四) 进行模糊综合评价
1、建立第二级评价 (隶属度) 矩阵
一般用统计调查法或德尔斐法对各二级评价指标隶属于各评语等级进行综合考察, 考察结果用评价 (隶属度) 矩阵:Ri= (rijk) (i=1, 2, 3, 4, 5;j=1, 2, …, li;k=1, 2, …, 5) 表示。例如, 对评价指标集A1中的各指标进行单指标评价, 得出单指标评价矩阵R1 (r1jk) 2×5, (j=1, 2;k=1, 2, …, 5) 。这里r1jk表示D1j对第k个评语的隶属度。可见评价矩阵Ri (i=1, 2, 3, 4, 5) 为模糊映射A→V所形成的模糊矩阵。
2、进行模糊综合评价
在模糊综合评判中, 若设置了多级指标, 则最终评价结果需进行多级模糊综合评价, 从最底层开始, 逐步上移而得出。本文设置的是一套二级指标体系, 因此最终评价结果需要进行二级模糊综合评价。具体评价采用的模糊算子法为:若A和B是n×m和m×l的模糊矩阵, 则它们的乘积C=AB为n×l阵, 其元素为:Cij= (aik∧bkj) , (i=1, 2, …, n;j=1, 2, …, I) 。其中, 符号“∨”和“∧”的含意定义为:a∨b=max (a, b) , a∧b=min (a, b) 。
具体评价过程由以下两个步骤完成:
首先, 计算第Ai (i=1, 2, 3, 4, 5) 指标的综合评价矩阵Bi (i=1, 2, 3) , 即Bi=Qi*Ri (i=1, 2, 3, 4, 5) 。
然后, 对第一级指标作综合评价 (即总的绩效A) 。其中, A的评价 (隶属) 矩阵为:B= (B1, B2, B3, B4, B5) T。权重向量为Q1×5, 作综合评价, 得到A的综合评价矩阵A=Q*B。
四、模糊综合评价在风险投资评估中的应用
某房地产开发公司拟开发某城市地区, 但是由于当地的经济和政策限制, 开发具有较大的风险, 需要大量的风险资金。风险企业家要考虑投资的收益和风险大小进而决定是否投资, 本文运用上述研究方法对该风险投资项目进行实证分析和评价。
(一) 确定指标集
一级指标集为A={A1, A2, A3, A4, A5}= (市场状况, 技术优势, 管理者素质, 退出和收益, 投资价值) , 二级指标集为A1={C11, C12}, A2={C21, C22}, A3={C31, C32}, A4={C41, C42}, A5={C51, C52, C53, C54}, 具体内容如表1所示。
(二) 确定评语集
评语集为:E={优秀, 良好, 中等, 及格, 差}。对应的投资风险大小为:低, 较低, 中等, 较高, 很高。并且用向量D= (95, 85, 75, 65, 55) 表示。
(三) 确定权重集
由于层次分析法计算得指标的权重:
Q= (q1, q2, q3, q4, q5) = (0.2, 0.1, 0.3, 0.1, 0.3) q1= (0.4, 0.6) ;q2= (0.45, 0.55) ;q3= (0.5, 0.5) ;q4= (0.65, 0.35) ;q5= (0.4, 0.2, 0.1, 0.3)
(四) 确定评价隶属矩阵
采用专家调查法, 对所得数据经行统计整理, 得到各指标的隶属矩阵:
合成运算得到:
将A标准化后得到最后的评价结果为:
由以上评价结果可以看出, 该风险投资项目在所有指标上的综合表现令人满意, 也即得出该风险投资项目有投资价值, 风险较低。
五、结束语
本文从金融危机背景下的风险投资现状着手, 指出研究风险投资评价模型的重要性, 建立指标体系, 构建了一个评价风险投资项目的模糊综合评价模型, 采用层次分析法来确定各级指标的权重。用该模糊综合评价方法来评判风险投资项目, 得到风险投资各评价指标的权重后再通过对风险投资的各二级指标进行评价, 采用模糊综合评价方法计算得到了该风险投资项目的综合分。模糊评价法在当前是一个应用广泛的领域, 它将定性关系定量化, 使一些很难比较的问题用数学的方法更加清晰明了。由于评价中存在着主观因素, 及各等级的划分是否合理也没有得到科学论证。要克服这些缺点, 最好是由相应部门或行业的专家来打分确定权重, 那么它的结果将更为精确和客观。
参考文献
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[3]、陈刚, 郭嗣宗.信息科学中的软件算方法[M].东北大学出版社, 2001.
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇12
改进的层次分析法在涉及自然保护区公路建设环境影响综合评价中的应用
该文探讨了改进的层次分析法在涉及自然保护区公路建设环境影响综合评价中的.应用,以济晋高速公路穿越河南太行山猕猴国家级自然保护区为例,建立了基于层次分析法的涉及自然保护区公路建设环境影响综合评价模型,并对该方法的实际应用进行实例分析,这一研究结果在我国涉及自然保护区公路建设环境影响中,有重要的参考价值.
作 者：陈雪珍 作者单位：福建省环境科学研究院刊 名：海峡科学英文刊名：CHANNEL SCIENCE年，卷(期)：“”(4)分类号：X8关键词：自然保护区 公路建设 层次分析法
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇13
由于噪声及其感受主体均具有不确定性的特点,拟采用模糊综合评价方法对声环境质量进行评价,从而使评价结果更具客观性和合理性.本文通过对S大学声环境质量的现状监测并结合在校师生主观感受调查结果,运用模糊矩阵法对校园声环境质量进行综合评价,并对校园声环境质量与教学生活的适宜度进行了分析论证.
作 者：温小乐 林征峰 作者单位：温小乐(福州大学环境与资源学院,福州,350002)
林征峰(福建省环境保护设计院,福州,350003)
模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇14
一、青年创业项目可扶持性评价概述
1. 青年创业项目可扶持性评价的界定。
随着国家越来越重视青年创业, 并积极扶持青年创业, 扶持青年创业的民间组织和非政府组织也将越来越多。青年创业扶持机构对创业青年的扶持不是无条件的, 而是通过竞争机制, 着眼于项目的市场发展前景, 筛选具备创业能力的青年。因此, 扶持机构要对青年创业项目进行综合评价, 通过一系列评价指标来评估创业青年是否可以得到扶持, 这一过程便称为青年创业项目的可扶持性评价。
2. 模糊综合评价法。
自20世纪80年代初问世以来, 模糊综合评价法在社会、工程及经济等领域得到了较为广泛的应用, 并取得了显著成效。该方法可以解决由于事物的复杂性、系统性和层次性, 以及很多评价因素的模糊性和主观性, 造成一些评价指标很难量化问题。模糊综合评价法可以最大程度地降低评价过程中的不确定性, 能够更好地结合定性与定量因素, 扩大信息量, 使评价结论更具客观性及可信性。
3. 青年创业项目模糊综合评价的必要性。
目前, 青年创业扶持机构在对创业项目的评审活动中存在诸如评审者对项目评审带有较强的主观性、缺乏统一的评价标准、缺乏有效地评价方法等问题。这些问题使得青年创业项目可扶持性的评价结果缺乏可信度与可靠度。
青年创业项目的可扶持性评价涉及到多因素的综合评价, 由于各因素的影响程度是由人们的主观判断确定的, 并且这种评价不可避免的带有结论上的模糊性。因此, 要提高青年创业项目可扶持性的评价结论的可靠性, 必须找到能够处理多因素、模糊性及主观判断等问题的评价方法。模糊综合评价法可以进行多级模糊综合运算, 不但考虑到了各种因素对所研究问题的影响, 综合了多个评价主体的意见, 最大限度地减少个人主观判断所产生的不利影响, 而且有效地解决了评价过程中出现的模糊性问题, 比简单的评比打分等方法更符合实际, 因此, 使得青年创业项目可扶持性的评价结果更具可靠性。
二、青年创业项目可扶持性模糊综合评价的步骤
1. 确定青年创业项目可扶持性评价指标体系。
本文依据指标体系的设计原则, 在国内外相关研究的基础上, 结合青年创业扶持机构的实际情况, 通过咨询该领域专家意见, 对指标进行初选与筛选, 构建出能够比较全面地对青年创业项目可扶持性评价的指标体系。该指标体系包括6个一级指标20个二级指标, 包括创业者特质X1 (创业精神、风险倾向、成就需要、内控制源) 、创业能力X2 (机会识别与开发能力、关系能力、组织管理能力、战略能力) 、行业与市场因素X3 (市场需求与接受度、市场增长潜力、产品的技术优势) 、经济因素X4 (预期投资回报率、投资回收期、现金流运转良好程度、销售增长率) 、政治因素X5 (社会效益、政策支持度) 、人与项目匹配度X6 (项目熟悉度、技能专长匹配度、资源匹配度) 。
2. 确定青年创业项目可扶持性评价的评语集。
在青年创业项目可扶持性评价中, 取评语集为V={y1, y2, y3, y4, y5}, 其中y1, y2, y3, y4, y5分别代表好、较好、一般、较差以及差五个等级。模糊综合评价的目的就是在综合考虑所有因素的基础上, 从评语集中选出一个最符合实际的评价结果, 也就是说, 评价结果是从V中得出一种最合乎青年创业项目实际的可扶持性状况。
3. 确定二级指标隶属度, 建立模糊关系矩阵Ri。
因素Xij隶属于第n个评语的程度可以通过专家调查法或随机调查法得到。本研究选择了专家调查法, 请10位专家进行了专业的评价。比如, 有50%的人认为该创业项目在Xij方面表现为“好”;20%的人认为在该方面表现为“较好”;20%的人认为在此方面为“一般”;10%的人认为在此方面“较差”;0%的人认为在此方面“差”, 则因素Xij对于评语集的模糊向量为{0.5, 0.2, 0.2, 0.1, 0}, 这样就可以构造出模糊判断矩阵Ri。
4. 确定各指标的权重。
本文中指标权重的确定采用了层次分析法。本研究确定的一级指标权重为A= (0.30, 0.28, 0.15, 0.09, 0.04, 0.14) 。二级指标权重为A1= (0.46, 0.16, 0.11, 0.27) ;A2= (0.5, 0.18, 0.15, 0.17) ;A3= (0.64, 0.19, 0.17) , A4= (0.16, 0.21, 0.41, 0.22) ;A5= (0.53, 0.47) ;A6= (0.52, 0.21, 0.27) 。
5. 进行第一级综合评价。
将各因素层指标的权重矩阵与隶属度矩阵相乘, 得到各二级指标矩阵的第一级评价向量为:B 1=A 1 R 1={b 1 1, b 1 2, b 1 3, b 1 4, b 1 5};B2={b 2 1, b 2 2, b 2 3, b 2 4, b 2 5};B 3={b 3 1, b 3 2, b 3 3, b 3 4, b 3 5};B 4={b 4 1, b 4 2, b 4 3, b 4 4, b 4 5};B 5={b 5 1, b 5 2, b 5 3, b 5 4, b 5 5};B={b61, b62, b63, b64, b65}。
6. 进行第二级综合评价。
将U={X1, X2, X3, X4, X5, X6}作为一个因素集, 则U的单因素模糊评判矩阵为:R= (B1, B2, B3, B4, B5, B6) T。
根据U={X 1, X 2, X 3, X 4, X 5, X 6}, 各层次的权重{A 1, A 2, A 3, A 4, A 5, A 6}, 则可得到第二级评判向量为:B=AR={b1, b2, b3, b4, b5}。
7. 计算综合评价值。
取赋值向量C={C1, C2, C3, C4, C5}分别对应于指标评语集向量{好, 较好, 一般, 较差, 差}, 本文赋值为C={5, 4, 3, 2, 1}。根据公式W=B·CT计算便可得出综合评价值。
三、模糊综合评价的应用案例
XX网络科技有限公司是以互联网络技术为核心的电子商务运营服务商, 将电子商务模式与传统性零售业进行创新性融合, 为厂商提供以网络平台为基础的电子商务运营服务, 辅助其建立网络销售渠道。
本文以所选取的青年创业项目作为评价对象, 为得到相对真实、客观的评价结果, 笔者设计了评价打分表, 对于该创业项目, 邀请了10位专家对评价指标体系中各因素对于评语集中各因素的模糊隶属度进行打分。专家对评价指标体系中各因素的打分数据的采集方法为:创业者特质与创业能力不易被观察及测量, 对其进行评价比较困难。本文采用专家组面试和创业者书面自测评相结合的方法, 判断创业者具有的创业者特质及创业能力。首先在前文中对国内外创业者特质及创业能力测量标准进行综述的基础上, 设计出创业者自测评的李克特量表, 该问卷包括两部分即创业者特质与创业能力自测评, 由创业者根据自身情况进行自测评。然后, 每位专家参考创业者自测评结果, 并结合创业者的面试表现, 对创业者进行打分评价。对创业项目的评价则结合商业计划书与对创业者的面试进行。
由专家打分结果可以得出指标的等级隶属度, 通过指标等级隶属度有各指标的模糊判断矩阵如下所示:
由B=AR通过运算可得一级综合评价结果:
B1, B2, B3, B4, B5, B6又构成了二级评价矩阵:R= (B1, B2, B3, B4, B5, B6) T。
一级指标各因素权重分配结果为:A= (0.30, 0.28, 0.15, 0.09, 0.04, 0.14)
则可得二级综合评价结果:B=AR= (0.22, 0.20, 0.43, 0.14, 0.01)
通过公式W=B·CT, 本文取赋值向量C= (5, 4, 3, 2, 1) , 分别对应于指标评分等级向量 (好, 较好, 一般, 较差, 差) , 计算可得该创业项目可扶持性评价的综合评价值得分如下:W=B·CT=3.48。
根据最大隶属度原则, 同时考虑最大隶属度数值前后相邻的隶属度值, 可得该创业项目所在评价等级为一般与较好之间。该项目于2010年7月通过了青年创业扶持机构的项目审核, 获得了5万元的扶持资金, 成为创业扶持的典型项目。该项目不仅获得了扶持, 更重要的是在获得扶持后得到了很好的发展。目前, 该创业青年旗下拥有两个服装品牌, 2012年该公司的整体营业额700多万, 2013年年底预计突破2000万。该项目带动就业人数25人, 已经有6家成熟客户。由此可知, 该评价结果与实际比较符合, 故本案例验证了评价过程的可行性。
四、结论
对于青年创业扶持机构来说, 从众多的申报项目中选择成功几率大的创业项目, 为创业项目的扶持做好入口把关, 是极其重要的。选择符合青年创业项目特点的评价方法, 才能较为准确的评价青年创业项目是否具有可扶持性, 从而有效地筛选项目。模糊综合评价法既能够很好地反映出评价因素及评价过程的模糊性, 又能够最大限度地减少个人主观判断所产生的不利影响, 比简单的评比打分等方法更符合实际, 因此, 使得青年创业项目可扶持性的评价结果更具可靠性。
摘要：项目筛选是项目扶持的第一步, 也是青年创业扶持机构扶持项目成功的关键所在。本文基于模糊综合评价法理论, 在评价指标体系的基础上, 对青年创业项目可扶持性的评价方法进行探讨, 以期为青年创业扶持机构对创业项目的筛选提供方法及一种可行的思路。
关键词：青年创业项目,扶持,模糊综合评价
参考文献
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模糊综合评价模型在交通建设项目管理中的应用 篇15
(上海海事大学 商船学院，上海 201306)
0 引言
经济全球化进程的不断加快和国际贸易的不断扩大，促进船舶与港口工程的繁荣和进步、海上交通流量不断增加;与此同时，各种海损事故(船舶碰撞与搁浅、沉船、火灾、爆炸等)也不断发生.［1］由于此类事故大多发生在港口水域，因此对港口水域通航风险的评价分析受到广泛重视.
港口水域的交通风险主要是由港口水域通航环境的开放性和不确定性造成的.目前，用于通航风险评价的方法很多，主要有模糊综合评价法和灰色聚类分析法［2］、物元分析法［3］、未确知测度模型分析法［4］等，这些方法可以有效解决所获信息中的不确定性问题，但是由于在表达对象间关系时仅用一个定量指标描述，难以反映对象间的关系结构和不确定性关系的动态特征.
本文采用基于熵权的模糊集对分析模型，从同、异、反3个方面刻画事物的属性，用联系度衡量事物的各种属性特征，引入信息熵确定权重，从而对港口通航风险作出合理、客观的评价.
1 港口水域通航风险成因分类
影响港口水域通航风险的因素很多，本文采用文献［4］所确立的指标体系作为港口水域通航风险指标体系，见图1.
图1 港口水域通航风险指标体系
依据台州港实际情况，采用风和流影响程度、航道长度、航道最浅水深、航道宽度、助航设施状况、航道交叉点数、航道弯曲状况、与碍航物的距离、与泊位的距离以及VTS 服务等10 项指标，对台州港港口水域航行环境进行评价.
2 基于熵权的模糊集对模型
集对分析(SPA)是基于对立统一观点和事物普遍联系的观点建立的.SPA 通过联系度表达式展示关系的整体和局部结构，表达多种不确定性关系.基于SPA 的优良特性，其在哲学、数学、信息管理、人工智能、水利、资源环境等领域得到广泛应用.
2.1 SPA 基本原理
SPA 理论是我国学者赵克勤［5］于1989 年提出的处理不确定性问题的系统理论方法，其核心思想是把确定和不确定视为一个系统，将确定性分为“同一”和“对立”两个方面，将不确定性称为“差异”，从同、异、反3 方面分析事物及系统.集对是指有一定联系的两个集合构成的对子.在具体的问题背景下，分析由集合A和集合B 所组成集对的特性，在得到的N个特性中，有S个为集对中两个集合所共有，在另外P个特性上两个集合相对立，在其余F个特性上关系不确定，则两个集合的联系度
式中:u为联系度;S/N为集合A 与集合B 的同一度，简记为a;F/N为差异度，简记为b;P/N为对立度，简记为c;i为差异度因数，在［-1，1］区间视情况取值，i 也可仅起标记作用;j为对立度因数，其值为-1，j 同样也可仅起标记作用.根据定义，a，b和c应满足归一化条件［6］:
进一步将式(1)中的 bi 拓展为 bi=b1i1+b2i2+…+bk-2ik-2，可以得到多元(k 元)联系度:
式中:b1，b2，…，bk-2为差异度分量，即差异度有不同的级别和层次.该理论可以描述随机、模糊、灰色等常见的不确定性问题.
2.2 模糊集对模型
假设评价指标集A={a1，a2，…，am}和评价标准集B={b1，b2，…，bn}构成评价矩阵H=(A，B)=(hlk)，其中1≤l≤m，1≤k≤n，评价矩阵为
式(3)中取k=5，建立5 元联系度u=a +b1i1+b2i2+b3i3+ cj，根据港口环境评价指标的特性，将其分为越小越优型和越大越优型.对越小越优型指标，其联系度［7］
对越大越优型指标，其联系度
式中:s1，s2，s3和s4分别为评价指标的门限值;k为第k 项评价指标;l为第l个待评价测点;x为测点l的第k 项评价指标的实测值.
2.3 熵权法确定指标权重因数
在信息论中，熵是系统无序度的度量.熵权反映各指标向决策者提供的有用信息量，通过信息熵构建指标权重，可以尽量消除各指标权重计算的人为干扰，使评价结果更符合实际，其计算步骤［8］如下:
(1)假定有m个被评价对象，每个被评价对象有n个评价指标，构建判断矩阵
(2)将判断矩阵R 归一化，得到归一化矩阵B，B 的元素为
式中:rmax和rmin分别为同一评价指标下不同事物的最大值和最小值.
(3)根据传统的熵概念可定义各评价指标的熵
(4)计算评价指标的熵权
判断危险度等级标准，最终可得出评价结果.
3 实例应用
根据所建立的基于熵权的模糊集对模型，采用文献［4］中的台州港水域的通航环境指标分类标准(见表1)和通航环境指标(见表2)进行分析.
表1 通航环境指标分类标准
表2 台州港通航环境指标
表2中:T1为1 号浮到牛头颈航段;T2为牛头颈到三江口航段;T3为三江口到红光码头航段;T4为健跳港进港航道;T5为大麦屿进港航道;T6为龙门进港航道;T7为全清进港航道;T8为大陈岛进港航道.
3.1 单一航段各指标联系度的计算
根据表1和2，用公式(5)或(6)计算台州港任一航段T3各指标的联系度，结果见表3(限于篇幅，不再列出其他航段指标的计算结果).
表3 T3航段各指标联系度
3.2 计算各指标权重及各航段联系度
利用式(8)～(11)计算各指标的权重
根据式(12)计算各航段联系度，见表4.
表4 台州港各航段联系度
3.3 分析评价计算结果
根据式(13)，取置信度λ=0.60，计算各航段危险度等级.对于T1航段，取k=3 时，h3=0.599 ＜0.60，考虑到其同一度a1=0.423，因此判定该航段危险度等级为中;对于T3航段，取k=3 时，h3=0.482 ＜0.60，取k=4 时，h4=0.792 ＞0.60，因此判定该航段危险度等级为较高.用相同的方法判定其他航段的危险度，各航段评价结果见表5.
根据表5 所列结果，建立基于熵权的模糊集对模型计算结果P1与文献［4］中基于熵权的未确知测度计算结果P2的集对H1=(p1，p2)，计算其联系度up1-p2，同时建立基于熵权的模糊集对模型计算结果P1与文献［9］中基于组合赋权的未确知测度计算结果P3的集对H2=(p1，p3)，计算其联系度up1-p3.将P1和P2的排序结果按符号进行对比，统计符号相同的个数S，差异一(差1 级)的个数F1，差异二(差2 级)的个数F2，差异三(差3 级)的个数F3和相反(差4 级)的个数P，由公式(1)和(3)得up1-p2=0.625 +0.125i1+0.125i2+0.125i3+0j，其中同一度a=0.625(强同一性)，对立度c=0，说明两种方法的评价结果基本一致.同理，up1-p3=0.625 +0.25i1+0.125i2+0i3+0j，其中同一度a=0.625(强同一性)，对立度c=0，说明这两种方法的评价结果也基本一致.
表5 台州港各航段交通风险的评价结果
4 结束语
应用集对分析理论建立港口水域通航环境影响因素的评价模型，基于SPA 原理，将通航环境与其安全标准构成一个集对，运用信息熵确定指标权重，分析各航段指标的同一、对立和差异，根据计算的联系度以及置信度判别准则，对台州港口水域的通航环境进行危险度评价.计算表明，本文的评价结果与文献［4］和［9］的评价结果具有较好的一致性，所用方法有利于针对原始数据进行数据挖掘和数值分析，与未确知度数学方法相比，可以较好地剔除主观信息，获得非人为因素控制下的评价结论.
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