当前课程知识点：数学建模 > 6 层次分析法 > 6-3 其他评价方法 > 其他评价方法
同学们好
这一节我们来了解下
其他的评价方法
评价往往是决策的前提条件
没有科学的评价
就没有科学的决策
我们为了一个特定的目的
要在若干个备选方案中
按照优劣程度进行排序
而方案的优劣往往是由若干属性
给出定性或定量的描述
这些属性一般是方案固有的特性
或者它的性能
比如在几个典型的
学生宿舍设计方案中
做出综合量化的评价和比较的时候
需要考虑经济性、适用性、安全性
又比如在几个品牌型号中
选择购买电脑
需要权衡电脑的主机性能
显示器的大小、价格等等
人们在从事经济
社会的许多领域活动中
常常会遇到这样一些
需要根据多个因素
进行综合评价而进行决策的实际问题
那么解决综合评价
实际问题的一般步骤有哪些呢
第一步 需要清晰综合评价的实际问题
确定综合评价的目标
明确被综合评价的对象
第二步 要建立完整的评价体系
要收集评价的数据并进行做预处理
第三步 要确定各评价指标的权重系数
第四步 选择或者建立综合评价模型
计算各个被评价对象的
综合评价指标值
并且依此作出合理的决策
在第一步中
我们需要对实际问题进行分析
确定综合评价的目标
和被评价的对象
第二步 根据评价的目标
建立完整的评价指标体系
首先我们要用发散思维
将评价目标相关的评价指标全部收集
然后根据评价指标的重要性
合理的选择主要目标
忽略次要目标
选用的评价指标
还要具有科学性、系统性
可测性、独立性的特征
常用的指标筛选方法有
专家调研法
最小均方差法
极小极大离差法
来源于实际问题的指标数据
往往是各种各样的
经常会遇到不同类型、不同单位
不同数量级的数据
因此在使用之前
需要对数据进行一定的预处理
常用指标数据的预处理方法
有评价指标类型的一致化处理
评价指标的的无量纲化处理等等
第三步 确定各评价指标的权重系数
综合评价权重系数的确定方法有
基于“指标功能”的赋权法
基于“指标差异”的赋权法
基于“综合集成”的赋权法
第四步 选择或建立综合评价模型
综合评价的过程就是要通过数学模型
将多个评价指标合成一个
整体性的综合评价指标
常用方法有
线性加权综合法
非线性加权综合法
逼近理想点法
动态加权综合法
根据这些数学模型
计算各被评价对象的综合评价指标
并且依次排序或者分类
做出而合理的决策
这一节我们介绍了综合评价方法的
一般步骤和思路
同学们下节见
-1-1 数学建模无处不在
--数学建模无处不在
-1-2 从现实对象到数学模型
-1-3 数学建模的基本方法和步骤
-1-4 如何学习数学建模
--如何学习数学建模
-1 数学建模无处不在--本章测验
-2-1 数学建模思维
--数学建模思维
-2-2 几种创新思维
--几种创新思维
-2-3 问题的提出与分析
--问题的提出与分析
-2-4 建模目标
--建模目标
-2-5 建模计划
--建模计划
-2-6 建立数学模型
--建立数学模型
-2 数学建模思维与过程--本章测验
-3-1 储蓄存单和抵押贷款买房
-3-2 单车租赁调度
--单车租赁调度
-3-3 最佳出售时机
--最佳出售时机
-3-4 名额的公平分配
--名额的公平分配
-3-5 汽车的油耗
--汽车的油耗
-3-6 传染病模型
--传染病模型
-3 数学建模初等方法--本章测验
-4-1 线性规划——生产计划
-4-2 线性规划——运输问题
-4 数学规划I--本章测验
-5-1 整数规划问题
--整数规划问题
-5-2 指派问题
--指派问题
-5-3 非线性规划
--非线性规划
-5-4其他规划模型
--其他规划模型
-5 数学规划II--本章测验
-6-1 层次分析法I
--层次分析法I
-6-2 层次分析法II
--层次分析法II
-6-3 其他评价方法
--其他评价方法
-6 层次分析法--本章测验
-7-1 线性回归I
--线性回归I
-7-2 线性回归II
--线性回归II
--线性回归III
-7-3 数据的自相关I
--数据的自相关I
-7-4 数据的自相关II
--数据的自相关II
-7-5 非线性回归
--非线性回归
-7 回归分析--本章测验
-8-1 数学建模方法综述
--数学建模方法综述
-8-2 数学建模报告
--数学建模报告
-8 数学建模方法与报告--本章测验