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模糊综合评价法及其应用陈勇(新华学院)摘要:模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。模糊集合理论(fuzzysets)的概念于1965年由美国自动控制专家查德(L.A.Zadeh)教授提出,用以表达事物的不确定性。关键字:模糊评价法、应用、评价因素、评价值、特点正文:为了便于描述,依据模糊数学的基本概念,对模糊综合评价法中的有关术语定义如下:1.评价因素(F):系指对招标项目评议的具体内容(例如,价格、各种指标、参数、规范、性能、状况,等等)。为便于权重分配和评议,可以按评价因素的属性将评价因素分成若干类(例如,商务、技术、价格、伴随服务,等),把每一类都视为单一评价因素,并称之为第一级评价因素(F1)。第一级评价因素可以设置下属的第二级评价因素(例如,第一级评价因素“商务”可以有下属的第二级评价因素:交货期、付款条件和付款方式,等)。第二级评价因素可以设置下属的第三级评价因素(F3)。依此类推。2.评价因素值(Fv):系指评价因素的具体值。例如,某投标人的某技术参数为120,那么,该投标人的该评价因素值为120。3.评价值(E):系指评价因素的优劣程度。评价因素最优的评价值为1(采用百分制时为100分);欠优的评价因素,依据欠优的程度,其评价值大于或等于零、小于或等于1(采用百分制时为100分),即0≤E≤1(采用百分制时0≤E≤100)。4.平均评价值(Ep):系指评标委员会成员对某评价因素评价的平均值。平均评价值(Ep)=全体评标委员会成员的评价值之和÷评委数5.权重(W):系指评价因素的地位和重要程度。第一级评价因素的权重之和为1;每一个评价因素的下一级评价因素的权重之和为1。6.加权平均评价值(Epw):系指加权后的平均评价值。加权平均评价值(Epw)=平均评价值(Ep)×权重(W)。7.综合评价值(Ez):系指同一级评价因素的加权平均评价值(Epw)之和。综合评价值也是对应的上一级评价。模糊综合评价法的最显著特点是:一、相互比较。以最优的评价因素值为基准,其评价值为1;其余欠优的评价因素依据欠优的程度得到相应的评价值。二、可以依据各类评价因素的特征,确定评价值与评价因素值之间的函数关系(即:隶属度函数)。确定这种函数关系(隶属度函数)有很多种方法,例如,F统计方法,各种类型的F分布等。当然,也可以请有经验的评标专家进行评价,直接给出评价值。在招标文件的编制中,应依据项目的具体情况,有重点地选择评价因素,科学地确定评价值与评价因素值之间的函数关系以及合理地确定评价因素的权重。在物流中心选址中的应用物流中心作为商品周转、分拣、保管、在库管理和流通加工的据点,其促进商品能够按照顾客的要求完成附加价值,克服在其运动过程中所发生的时间和空间障碍。在物流系统中,物流中心的选址是物流系统优化中一个具有战略意义的问题,非常重要。基于物流中心位置的重要作用,目前已建立了一系列选址模型与算法。这些模型及算法相当复杂。其主要困难在于:(1)即使简单的问题也需要大量的约束条件和变量。(2)约束条件和变量多使问题的难度呈指数增长。模糊综合评价方法是一种适合于物流中心选址的建模方法。它是一种定性与定量相结合的方法,有良好的理论基础。特别是多层次模糊综合评判方法,其通过研究各因素之间的关系,可以得到合理的物流中心位置。在人事考核中的应用:随着知识经济时代的到来,人才资源已成为企业最重要的战略要素之一,对其进行考核评价是现代企业人力资源管理的一项重要内容。人事考核需要从多个方面对员工做出客观全面的评价,因而实际上属于多目标决策问题。对于那些决策系统运行机制清楚,决策信息完全,决策目标明确且易于量化的多目标决策问题,已经有很多方法能够较好的将其解决。但是,在人事考核中存在大量具有模糊性的概念,这种模糊性或不确定型不是由于事情发生的条件难以控制而导致的,而是由于事件本身的概念不明确所引起的。这就使得很多考核指标都难以直接量化。在评判实施过程中,评价者又容易受人际关系、经验等主观因素的影响,因此对人的综合素质评判往往带有一定的模糊性与经验性。这里说明如何在人事考核中运用模糊综合评判,从而为企业员工职务的升降、评先晋级、聘用等提供重要依据,促进人事管理的规范化和科学化,提高人事管理的工作效率。模糊综合评判在人事考核中的应用:在对企业员工进行考核时,由于考核的目的、考核对象、考核范围等的不同,考核的具体内容也会有所差别。有的考核,涉及的指标较少,有些考核,又包含了非常全面丰富的内容,需要涉及很多指标。鉴于这种情况,企业可以根据需要,