基于模糊优先关系矩阵的系统评价方法

为处理系统评价中各评价指标的一致无量纲化问题,避开模糊综合评价方法中建立隶属度函数的困难,探讨了用模糊优先关系矩阵A的优度值作为各评价指标的一致化和无量纲化值的新途径。为充分利用A的一致性信息和提高A的优度值计算结果的可信程度,提出了A的最优模糊一致性判断矩阵、一致性指标函数和一致性指标临界值。研制了用加速遗传算法检验、修正A的一致性,并同时计算A各评价对象优度值的新的系统评价方法(AGA-FPRM)。理论和实例分析的初步结果表明,AGA-FPRM方法直观、实用,矩阵修正幅度较小,计算结果稳定、精度高,可在模糊层次分析法理论与实践中推广应用。