简单模糊综合评判方法优化

若bj0=max｛b1，b2，…，bm｝，则得到综合评价为yj0。

例7.7.1　服装评判问题。

假定考虑三种因素：x1=花色式样，x2=耐穿程度，x3=价格，于是构成因素集X=｛x1，x2，x3｝；评价分为四等：y1=很欢迎，y2=较欢迎，y3=不太欢迎，y4=不欢迎，这样就得到评价集Y=｛y1，y2，y3，y4｝。

对于某类服装，我们先做单因素评价。例如，请若干专门人员或顾客单就花色式样（x1）表态；若有70%的人很欢迎，20%的人较欢迎，10%的人不太欢迎，没有人不欢迎，则关于x1的评价为（0.7，0.2，0.1，0）。类似可以得到：

对耐穿程度x2的评价为（0.2，0.4，0.3，0.1）；

对价格x3的评价为（0.1，0.3，0.4，0.2）。

这样就得到一个该衣服各因素评价的关系矩阵

对不同类的顾客而言，诸因素的权重不同。假设某类顾客对诸因素的考虑权重为(www.xing528.com)

则由模糊合成运算可得综合评判向量如下：

因0.5在中是最大的，故这类服装对该类顾客而言是“很欢迎”的。

例7.7.2　教师教学质量评价

通过调查统计，得到单因素评价矩阵为

若各因素的权重分配为=（0.5，0.2，0.2，0.1），问对教师甲的教学情况作出何种综合评价？

解　按式（7.7.1），综合评价的结果为

由于b2=max｛b1，b2，b3，b4｝，故该教师讲课质量定为较好。