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模糊综合评价模型的构建
模糊综合评价模型的根本原理
模糊性是指某些事物或概念的边界不清楚，这种边界不清的模糊概念，不是由于人的主观认识到不到客观实际所造成的，而是事物的一种客观属性，是事物的与事物差异之间存在着的一种中间过渡过程的结果，是由于评定事物的标准不明确或者事物本身的定义没有明确的“边界〞从而造成不确定性。
模糊数学最早是由美国控制论专家Zadeh教授1965年在Information and Control 杂志上发表的一篇题为Fuzzy Sets 的论文中提出的，他第一次提出了模糊集合的概念，由此开创了一门新的数学分支——模糊数学。从集合论的观点看，模糊性导致的不确定性是因为某些因素的排中律〔排列规律？〕被破坏而造成的。可以简单的理解为，在普通集合中，任一元素只能是或只属于该集合，或不属于该集合，二者必居其一，各元素具有非此即彼的性质。但是，对于一个模糊集合来说，我们就很难明确确定某一元素是属于该集合或者是不属于该集合。
模糊评价设评判对象为P，其数学模型包括以下三个要素， 其因素集；评判等级集 。对U中每一因素根据评判集中的等级指标进展模糊评判，得到评判矩阵：
(4-1)
对于因素集U上的权重模糊向量，可通过变换为决断集 V上的模糊集，于是构成一个综合评价模。假设输入一权重分配，那么输出一个综合评价。
评价指标权重确实定——层次分析法
层次分析法〔The Analytic Hierarchy Process，建成 AHP〕是指将决策问题的有关元素分解成目标、准那么、方案等层次，在此根底上进展定性分析和定量分析的一种决策方法。这一方法的特点，是在对复杂决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进展深入分析之后，构建一个层次构造模型，然后利用较少的定量信息，把决策的思维过程数学化，从而为求解多目标、多准侧或无构造特性的复杂决策问题，
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提供一种简便的决策方法。
用层次分析法球解决策问题的根本过程：
〔1〕构建层次构造模型
第一层是目标层，表示决策者所要到达的目标；第二层是准侧层，表示衡量是否到达目标的判别准那么；第三层是方案层，表示可供选择的方案。层与层之间的连线表示上、下级之间各元素的相关关系。
对于复杂的决策问题，其目标可能不止一个，这时可将目标层扩展成两层，第一层为总目标，第二层为并列的分目标；其准那么也可能不止一层，须划分成准那么层和子准那么层。
从第二层开场，针对上一层某个元素，对下一层与之相关的元素，即层间有连线的元素，进展两两比照，并按其重要程度评定等级。记为 i 元素比 j 元素的重要性等级。
按两两比拟结果构成的矩阵 ，称为判断矩阵。易见 ， 且 ，即 A 是正互反矩阵。
〔3〕计算权重向量
为了从判断矩阵群中提炼出有用的信息，到达对事物的规律性认识，为决策提供科学的依据，就需计算每个判断矩阵的权重向量和全体判断矩阵的合成权重向量。
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