綜合評(píng)價(jià)方法綜述

/r/nPAGE/r/n5/r/n//r/nNUMPAGES/r/n5/r/n綜合評(píng)價(jià)方法綜述/r/n現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)方法綜述/r/n

/r/n張晶/r/n

/r/n管理科學(xué)與工程/r/n

/r/n現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)方法綜述/r/n

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/r/n驗(yàn)以及知識(shí)的廣度和深度，主觀性極強(qiáng)，并且其理論性與系統(tǒng)性不強(qiáng)，一般情況下難以保證評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性。/r/n

/r/n1.2運(yùn)籌學(xué)與其他數(shù)學(xué)方法/r/n

/r/n1.2.1層次分析法（AHP）/r/n

/r/n層次分析法（AHP）是1973年美國(guó)學(xué)者T.L.Saaty最早提出的，經(jīng)過多年的發(fā)展現(xiàn)已成為一種較為成熟的，一種定性與定量分析相結(jié)合的多準(zhǔn)則決策方法。其主要步驟為：首先確定明確問題，將決策問題的有關(guān)元素分解為目標(biāo)層，準(zhǔn)則層和方案層。其次兩兩比較，一般采用1－9標(biāo)度及其倒數(shù)的標(biāo)度方法，建立判斷矩陣，求解權(quán)向量。然后層次單排序，歸一化判斷矩陣A的特征根問題AW=λmaxW的解W。并計(jì)算一致性指標(biāo)CI=(λmax–n)/(n-1)，判斷一致性，當(dāng)隨機(jī)一致性比率CR=CI/RI<0.01時(shí)，可認(rèn)為層次單排序的就夠有滿意的一致性，否則需要調(diào)整判斷矩陣的元素取值。最后層次總排序，計(jì)算個(gè)層元素對(duì)系統(tǒng)目標(biāo)的合成權(quán)重，進(jìn)行總排序，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，從而根據(jù)分析計(jì)算結(jié)果，考慮相應(yīng)的決策。/r/n

/r/nAHP的優(yōu)點(diǎn)：首先既有效地吸收了定性分析的結(jié)果，又發(fā)揮了定量分析的優(yōu)勢(shì)；既包含了主觀的邏輯判斷和分析，又依靠客觀的精確計(jì)算和推演，從而使決策過程具有很強(qiáng)的條理性和科學(xué)性。其次，AHP把問題看成一個(gè)系統(tǒng)，整個(gè)過程體現(xiàn)出分解、判斷、綜合的系統(tǒng)思維方式，也充分體現(xiàn)了辯證的系統(tǒng)思維原則。但是也存在不足：（1）在應(yīng)用中仍擺脫不了評(píng)價(jià)過程中的隨機(jī)性和評(píng)價(jià)專家主觀上的不確定性及認(rèn)識(shí)上的模糊性;（2）并且判斷矩陣易出現(xiàn)嚴(yán)重的不一致;（3）AHP方法得出的結(jié)果是粗略的方案排序。/r/n

/r/nAHP已廣泛應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)管理規(guī)劃、能源開發(fā)利用與資源分析、城市產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、企業(yè)管理、人才預(yù)測(cè)、科研管理、交通運(yùn)輸、水資源分析利用的方面。/r/n

/r/n1.2.2模糊綜合評(píng)判法（FCE）/r/n

/r/n1965年，美國(guó)加利福尼亞大學(xué)的控制論專家查德，第一次成功地運(yùn)用精確的數(shù)學(xué)方法描述了模糊概念，宣告了模糊數(shù)學(xué)的誕生。模糊綜合評(píng)判（FCE）是就是以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，應(yīng)用模糊關(guān)系合成的原理，將一些邊界不清，不易定量的因素定量化一種綜合評(píng)價(jià)方法。分為如下步驟：/r/n

/r/n1）給出備擇的對(duì)象集：X=（x1,x2,…,xt）/r/n

/r/n2）找出因素集（或稱指標(biāo)集）：U=﹛u1,u2,…,um﹜,表明從評(píng)判事物的哪些方面進(jìn)行評(píng)判描述。/r/n

/r/n3）找出評(píng)語集：V=﹛v1,v2,…,vn﹜,一般用﹛優(yōu),良,中等,較差,差﹜。/r/n

/r/n4）確定評(píng)判矩陣：R=（rij）m×n/r/n

/r/n5）確定權(quán)數(shù)向量：A=（a1,a2,…,am）/r/n

/r/n6）選擇適當(dāng)?shù)暮铣伤惴ú⒂?jì)算評(píng)判指標(biāo)。/r/n

/r/n模糊綜合評(píng)判方法很好地解決了判斷的模糊性和不確定性問題。所得結(jié)果包含的信息量豐富，克服了傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法結(jié)果單一性的缺陷。模糊綜合評(píng)判法的缺點(diǎn):（1）不能解決評(píng)價(jià)指標(biāo)間相關(guān)造成的評(píng)價(jià)信息重復(fù)問題。（2）各因素權(quán)重的確定帶有一定的主觀性。（3）在某些情況下，隸屬函數(shù)的確定有一定困難。尤其是多目標(biāo)評(píng)價(jià)模型，要對(duì)每一目標(biāo)、每個(gè)因確定隸屬度函數(shù)，過于繁瑣，實(shí)用性不強(qiáng)。/r/n

/r/n模糊綜合評(píng)價(jià)法在消費(fèi)者偏好識(shí)別、決策中的專家系統(tǒng)、證券投資分析、銀行項(xiàng)目貸款對(duì)象識(shí)別等擁有廣泛的應(yīng)用前景。/r/n

/r/n1.2.3數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）/r/n

/r/n數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是1978年由美國(guó)A.Charnes和W.W.Coope等人首先提出來的，是以“相對(duì)效率”概念為基礎(chǔ)，根據(jù)多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出對(duì)相同類型的單位（部門）進(jìn)行相對(duì)有效性或效益評(píng)價(jià)的一種新的系統(tǒng)分析方法。它是處理多目標(biāo)決策問題的好方法。/r/n

/r/nDEA方法應(yīng)用的一般步驟為：明確評(píng)價(jià)目的、選擇決策單元（DMU）、建立輸入輸出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、收集和整理數(shù)據(jù)，DEA模型的選擇和進(jìn)行計(jì)算、分析評(píng)價(jià)結(jié)果并提出決策建議。/r/n

/r/n其優(yōu)點(diǎn)為：在處理多輸入－多輸出的有效性評(píng)價(jià)方面，DEA具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)；在實(shí)際應(yīng)用中，投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)均有不同的量綱，但這并不構(gòu)成使用DEA時(shí)的困難，決策單元的最優(yōu)效率指標(biāo)與投入指標(biāo)值及產(chǎn)出指標(biāo)值的量綱選取無關(guān)；DEA最突出的優(yōu)點(diǎn)是無須任何權(quán)重假設(shè)，每一輸入輸出的權(quán)重是由決策單元的實(shí)際數(shù)據(jù)求得的最優(yōu)權(quán)重，因此，它排除了很多主觀因素，具有很強(qiáng)的客觀性。但是DEA只表明評(píng)價(jià)單元的相對(duì)發(fā)展指標(biāo)，無法表示出實(shí)際發(fā)展水平。/r/n

/r/nDEA方法的應(yīng)用領(lǐng)域也很廣泛,可以用于多種方案之間的有效性評(píng)價(jià)、技/r/n

/r/n術(shù)進(jìn)步評(píng)估、規(guī)模報(bào)酬評(píng)價(jià)及企業(yè)效益評(píng)價(jià)等.。/r/n

/r/n1.3基于統(tǒng)計(jì)和經(jīng)濟(jì)的方法/r/n

/r/n1.3.1TOPSIS評(píng)價(jià)法/r/n

/r/nTOPSIS（逼近于理想解）是由Hwang和Yoon于1981年首次提出的，是有限方案多目標(biāo)決策分析中常用的一種科學(xué)方法。其基本模型為：Ci=Di+/[Di++Di-]{其中Di-為評(píng)價(jià)方案到最劣方案間的距離。Di+為評(píng)價(jià)方案到最優(yōu)方案間的距離。Ci為樣本點(diǎn)到最優(yōu)樣本點(diǎn)的相對(duì)接近度}。Ci接近于1時(shí)評(píng)價(jià)方案越接近于最優(yōu)方案。它的基本思路是：在基于歸一化后的原始數(shù)據(jù)矩陣中，確定出理想中的最佳方案和最差方案，然后分別計(jì)算出評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案和最差方案之間的距離，從而獲得該方案與最優(yōu)方案的接近程度。/r/n

/r/nTOPSIS法對(duì)數(shù)據(jù)分布及樣本量、指標(biāo)多少無嚴(yán)格控制，數(shù)學(xué)計(jì)算亦不復(fù)雜，其應(yīng)用范圍廣，具有直觀的幾何意義；它對(duì)原始數(shù)據(jù)的利用比較充分，信息損失少。但也存在不足：權(quán)重值通常是主觀值，具有一定的隨意性；當(dāng)評(píng)判的環(huán)境及自身?xiàng)l件發(fā)生改變時(shí)，有可能使“最優(yōu)點(diǎn)”與“最差點(diǎn)”發(fā)生變化，導(dǎo)致評(píng)判結(jié)果不具有唯一性；該方法同樣不能解決評(píng)價(jià)指標(biāo)間相關(guān)造成的評(píng)價(jià)信息重復(fù)的問題。/r/n

/r/nTOPSIS法適用于工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)價(jià)，由于上述的優(yōu)點(diǎn)，它即適用于少樣本資料，也適用于多樣本的大系統(tǒng)，評(píng)價(jià)對(duì)象既可以是空間上的，也可以是時(shí)間上的。尤其適用于數(shù)值型的效益性指標(biāo)的分析。/r/n

/r/n1.3.2主成分分析法/r/n

/r/n主成分分析法是由卡爾和皮爾遜最早在1901年提出，只不過當(dāng)時(shí)是應(yīng)用于非隨機(jī)變量。1933年霍林將這個(gè)概念推廣到隨機(jī)變量。它是一種數(shù)學(xué)變換方法，把給定的一組相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)為另一組不相關(guān)的變量，這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列。各主因子的線性轉(zhuǎn)換模型為：Fi=UiTX(i=1,2,…..m){Uij是協(xié)方差陣的第i大特征值λi對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化特征向量。在進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)，首先以累計(jì)貢獻(xiàn)率≥85為界限，據(jù)此定出主因子個(gè)數(shù)。再根據(jù)公式Z=∑CRi*Fi作出最后評(píng)價(jià)。/r/n

/r/n主次分析法是根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)中存在著一定相關(guān)性的特點(diǎn)，用較少的指標(biāo)來代替原來較多的指標(biāo)，并使這些較少的指標(biāo)盡可能地反映原來指標(biāo)的信息，從根本/r/n

/r/n上解決了指標(biāo)間的信息重疊問題，又大大簡(jiǎn)化了原指標(biāo)體系的指標(biāo)結(jié)構(gòu);在主成份分析法中，各綜合因子的權(quán)重不是人為確定的，而是根據(jù)綜合因子的貢獻(xiàn)率的大小確定的。這就克服了某些評(píng)價(jià)方法中人為確定權(quán)數(shù)的缺陷，使得綜合評(píng)價(jià)結(jié)果唯一，而且客觀合理。但是主成分分析法的計(jì)算過程比較繁瑣，且對(duì)樣本量的要求較大；主成分分析法是根據(jù)樣本指標(biāo)來進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的，所以評(píng)價(jià)的結(jié)果跟樣本量的規(guī)模有關(guān)系。主成分分析法假設(shè)指標(biāo)之間的關(guān)系都為線性關(guān)系。但在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，若指標(biāo)之間的關(guān)系并非為線性關(guān)系，那么就有可能導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果的偏差。/r/n

/r/n1.3.3費(fèi)用效益法/r/n

/r/n1.4新型評(píng)價(jià)方法/r/n

/r/n1.4.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方法（ANN）/r/n

/r/nANN是模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理，建立能夠“學(xué)習(xí)”的模型，并能將經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)積累和充分利用，從而使求出的最佳解與實(shí)際值之間的誤差最小化。在綜合評(píng)價(jià)領(lǐng)域研究較多是反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是一種多層次反饋型網(wǎng)絡(luò)，所使用的是有“導(dǎo)師”的學(xué)習(xí)算法?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)價(jià)方法的步驟如下：/r/n

/r/n1)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)集，指標(biāo)個(gè)數(shù)為BP網(wǎng)絡(luò)中輸入節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。/r/n

/r/n2)確定BP網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，一般采用具有一個(gè)輸入層，一個(gè)隱含層和一個(gè)輸出層的三層網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。/r/n

/r/n3)明確評(píng)價(jià)結(jié)果，輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)為1。/r/n

/r/n4)對(duì)指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。/r/n

/r/n5)用隨機(jī)數(shù)（一般為0~1之間的數(shù)）初試化網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值與網(wǎng)絡(luò)閾值。/r/n

/r/n6)將標(biāo)準(zhǔn)化以后的指標(biāo)樣本值輸入網(wǎng)絡(luò)，并給出相應(yīng)的期望輸出。/r/n

/r/n7)正向傳播，計(jì)算各層節(jié)點(diǎn)的輸出。/r/n

/r/n8)計(jì)算各層節(jié)點(diǎn)的誤差，反向傳播，修正權(quán)重。/r/n

/r/n9)計(jì)算誤差。當(dāng)誤差小于給定的擬合誤差，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束，否則轉(zhuǎn)到（7），繼/r/n

/r/n續(xù)訓(xùn)練,訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重就可以用于正式的評(píng)價(jià)。/r/n

/r/n基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)價(jià)方法具有運(yùn)算速度快、問題求解效率高、自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、容錯(cuò)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，較好地模擬了評(píng)價(jià)專家進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的過程，/r/n

/r/n因而具有廣闊的應(yīng)用前景,但其精度不高，需要大量的熟練樣本等。/r/n

/r/n基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，涉及銀行貸款項(xiàng)目、股票價(jià)格的評(píng)估、城市發(fā)展綜合水平的評(píng)價(jià)等。/r/n

/r/n1.4.2灰色綜合評(píng)價(jià)法/r/n

/r/n灰色系統(tǒng)理論主要是利用已知信息來確定系統(tǒng)的未知信息，使系統(tǒng)由“灰”變“白”。其最大特點(diǎn)是對(duì)樣本量沒有嚴(yán)格的要求，不要求服從任何分布?；疑P(guān)聯(lián)度便是灰色系統(tǒng)理論應(yīng)用的主要方面之一。它是針對(duì)少數(shù)據(jù)且不明確的情況下，利用既有數(shù)據(jù)所潛在之訊息來白化處理，并進(jìn)行預(yù)測(cè)或決策的方法。/r/n

/r/n灰色關(guān)聯(lián)度分析的基本原理：灰色關(guān)聯(lián)度分析認(rèn)為若干個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)列所構(gòu)成的各條曲線幾何形狀越接近，即各條曲線越平行，則它們的變化趨勢(shì)越接近，其關(guān)聯(lián)度就越大。因此，可利用各方案與最優(yōu)方案之間關(guān)聯(lián)度的大小對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行比較、排序。該方法首先是求各個(gè)方案與由最佳指標(biāo)組成的理想方案的關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣，由關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣得到關(guān)聯(lián)度，再按關(guān)聯(lián)度的大小進(jìn)行排序、分析，得出結(jié)論。/r/n

/r/n灰色關(guān)聯(lián)度分析的優(yōu)點(diǎn)是：計(jì)算簡(jiǎn)單，通俗易懂，數(shù)據(jù)不用進(jìn)行歸一化處理;無需大量樣本，也不需經(jīng)典的分布規(guī)律，只要具有代表性少量樣本即可。缺點(diǎn)：現(xiàn)在常用的灰色關(guān)聯(lián)度量化模型所求出的關(guān)聯(lián)度總為正值，不能全面反映事物之間的關(guān)系;該方法不能解決評(píng)價(jià)指標(biāo)間相關(guān)造成的評(píng)價(jià)信息重復(fù)問題，因而指標(biāo)的選擇對(duì)評(píng)判結(jié)果影響很大；灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的綜合評(píng)價(jià)具有“相對(duì)評(píng)價(jià)”的全部缺點(diǎn)，另外還需要確定“分辯率”，而它的選擇沒有一個(gè)合理的標(biāo)準(zhǔn)。/r/n

/r/n灰色系統(tǒng)理論應(yīng)用領(lǐng)域包括企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評(píng)估、國(guó)防競(jìng)爭(zhēng)力測(cè)算、工程領(lǐng)域等。/r/n

/r/n1.4混合方法/r/n

/r/n混合方法是將幾種方法混合使用的情況。每種方法都有自身的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，他們的適用場(chǎng)合也并不完全相同，通過將具有同種性質(zhì)綜合評(píng)價(jià)方法組合在一起，就能夠使各種方法的缺點(diǎn)得到彌補(bǔ)，而同時(shí)又具有各方法的優(yōu)點(diǎn)。例如：（1）AHP與DEA的集成：AHP法的一致性會(huì)受到有關(guān)人員的知識(shí)結(jié)構(gòu)，判斷水平及個(gè)人偏好等許多主觀因素的影響。DEA以各決策單元的輸入輸出指標(biāo)的權(quán)重為變量，避免了實(shí)現(xiàn)確定各指標(biāo)在優(yōu)先意義下的權(quán)重，使之受不確定的主觀因素的/r/n

/r/n影響比較小。充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，將使綜合評(píng)價(jià)方法更加完善。（2）AHP與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法的集成：層次分析法設(shè)法通過一定模式使決策思維過程規(guī)范化，使之適用于定性與定量因素相結(jié)合特別是定性因素起主導(dǎo)作用的評(píng)價(jià)問題。然而如何在人的參與過程中，盡量減少主觀上的隨意性，思維上的不定性以信認(rèn)識(shí)上的模糊性等不利的主觀因素影響，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可有效地彌補(bǔ)解決上述問題。/r/n

/r/n面對(duì)單一綜合評(píng)價(jià)方法的不足，人們的想法自然就是