模糊综合评价法又称模糊综合决策或模糊多元决策，它是一种基于模糊数学的综合评价方法。该评价法根据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评价，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，适合各种不确定性问题的解决。
模糊综合评价主要考虑到人们对一个受多因素影响的事物评价应分成不同的等级，它注重各因素在评价目标中的重要性排序，评价的数学模型可分为一级模型和多级模型。与模糊综合评价有关的术语有：
（1）评价因素（指标）。为便于权重分配和评议，可以按评价因素的属性将其分成若干类，把每一类都视为单一评价因素集，并称之为第一级评价因素集X，表示为X=｛x1，x2，…，xm｝。评价因素集可以只有一个级别，也可以设置多种级别。
（2）评语集V。其用来刻画因素集中每一因素所处状态的n种评判，对因素的评判构成一个评语集，表示为V=｛v1，v2，…，vn｝。
（3）模糊权重向量ω。其用来衡量评价因素集中各因素的重要性，表示为：ω=（ω1，ω2，…，ωm）。(www.xing528.com)
（4）模糊变换f。其是对某一个单因素单独做出模糊评价的过程，并由此构造出模糊矩阵。每一个评价对象都应该建立一个综合评价矩阵，而矩阵中的任一个因素uij表示因素xi在第j个评语vj上的频率分布。最后得到如下模糊综合识别矩阵：
求解模糊矩阵的过程要求对每一个评价指标分别构造出它隶属于决断集V中各状态的隶属函数，然后求得隶属度。
（5）模糊集B。其表征综合评价结果，表示为：B=ωU，对于该综合评价结果可以直接按最大隶属度原则划分等级。
应用模糊评价法的主要步骤如下：①组成专家评价小组；②确定系统评价指标集；③利用专家评价或其他方法确定各评价指标的权重；④按照制定的评价尺度对各评价指标进行评定；⑤计算比选方案的综合评定向量；⑥计算比选方案的优先度，并根据各比选方案优先度的大小对各方案进行排序，为决策者提供有用信息。模糊综合评价法应用的关键在于权重向量的确定和隶属函数的构造。在实际应用中，权重向量的确定可以采用层次分析法、专家评分法、熵权法等，而隶属函数的构造应该根据具体的实际问题特征进行选取。
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