对方案、人才或成果进行评价要考虑的因素很多,而且有些描述很难给出确切的表达,这时可采用模糊评价方法。它用隶属程度代替非此即彼的概念,可对一些边界不清、难以量化的因素进行比较,用精确的数学语言描述。确定事物的隶属范围,是提高领导决策能力和管理水平的一种有效方法。针对国际商务人员的跨文化能力水平是否满足需求,结合采用模糊评价法和层次分析法进行综合评价,能够弥补层次分析法的不足。
(一)模糊评价的适用性
模糊评价法既可以按综合分值的大小对评价对象进行评价和排序,也可按最大隶属度原则根据模糊评价集上的值去评定对象所属的等级。模糊评价法主要特点如下:
1.模糊评价法简单易操作,非常适合长期、反复进行的指标评价,能满足成本最小、效益最大的要求。
2.模糊评价的结果能较准确地刻画对象本身的模糊状况。模糊评价结果本身是一个模糊子集,提供的评价信息比其他方法丰富,更能体现评价的优越性。
3.模糊综合评价方法具有较强适用性。把定性指标转化为定量指标是模糊评价的优势,能够模糊化处理主观因素,能够依据评价集各等级来确定各单个因素的模糊隶属度。
4.模糊综合评价具有可调整性。作为独立参数的权重数值能够依照评价者的目标差异变化来评价各因素的权数,在确定指标权重方法上具有较高自由度,以便测评者能够依照不同的目的采用不同的权重确定方法,获得不同的评价结果。
5.模糊综合评价法的评价过程可以循环。模糊综合评价前一过程的综合评价结果,能够当作后一评价过程的录入数据,可以有效解决多层级评价指标带来的复杂问题。将复杂系统中过多的评价因素放在同一集合中确定权重会影响判断的准确性,因为每个评价因素的权重值所占比例过小从而不能形成有效差异。而按照因素的特点将其分为不同的集合和层级,有利于确定其差异的隶属度和权重。
(二)评价步骤
模糊评价过程就是模糊变换的转化过程,也是从因素集到评语集的转化过程。每一组因素的权重向量A的输入,就有一组相应的评判结果B的输出,如图7-1所示。
图7-1模糊综合评价过程
模糊综合评价的一般步骤如下:(www.xing528.com)
1.根据评价目的确定评价对象的因素集合,即由p个评价指标组成,记为u={u1,u2,…,up}。
2.确定评价等级集合,即评语等级域v={v1,v2,…,vp},每一个等级可对应一个模糊子集。
3.做出单因素评价。首先建立模糊关系矩阵R,也就是逐个对被评事物从每个因素ui=(i=1,2…p)上进行量化,求得模糊关系矩阵R。另外,还需确定评价因素的权向量A,可采用层次分析法进行确定。然后将R和A进行合成得出模糊评判集B。计算方法主要有以下三种:
(1)M(∧,∨)运算
该方法简记为M(∧,∨),即“O”取“∧”和“∨”运算。其中“∨”表示“取大”运算符号,“∧”表示“取小”运算符号。也就是ai与rij比较取较小值,再从几个较小值中取最大值作为bj。
(2)M(·,⊕)运算
该算法简记为M(·,⊕),即“O”取“·”和“⊕”算子:表示对n个数在⊕下求和,a·b=ab乘算子,a⊕b=(a+b)∧1闭合加法算子。
(3)普通矩阵乘法
普通矩阵乘法取“O”为M(·,⊕)算子。值得提醒的是,若综合评价结果B中的各元素相加不等于1,那么要采取归一化处理。
4.综合评价。一般采用加权平均或最大隶属度原则方法,对多个被评事物进行排序。若给定评判集上的考核评分列向量C,则评价结果就是一个确切的代数值,即可得出:Q=B·C,然后以Q的数值大小排序为依据,就可以对多个被评事物水平高低作出判断。
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