基于层次分析法的模糊综合评价在会展业中的研究
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基于层次分析法的模糊综合评价在会展业中的研究
李霞1程晓红2董艳荣1
(1、河北科技师范学院数信学院,河北秦皇岛066000
2、河北科技师范学院欧美学院,河北秦皇岛066000)
能使定性与摘要:对会展业的质量评估具有重要的理论和现实意义。将层次分析法和模糊综合评价方法结合起来运用到会展中,
定量分析相融合,克服了会展质量评价工作中的主观随意性。整个评估步骤清晰,评判规则简单,可操作性强。
关键词:会展业;层次分析法;模糊综合评价Abstract:,thatover-comessbjectiveoption.Thewholeevaluationstepsareclear,evaluationrulesareSimple,andoprationsarestrong.
Keywords:MeetingsandExhibitions;AnalyticHierachyProcess;theMultipleDecision-Making深会展业质量评估是对会展环境、工作效果等方面进行系统、人地考核和评价,是会展整体运作管理中的一个重要环节,而传统的评价方法在对会展“价值”或“服务质量”等无法定量计算的模糊指标进行评价时往往无能为力,而层次分析法和模糊评价技术结合
模起来却能很好地解决这类问题。因为它们都善于处理不精确的、
糊的信息,模拟人的综合判断推理能力,在定性分析与定量分析之间建立联系,克服了会展质量评价工作中的主观随意性。
1模糊综合评价的基本理论[1]1.1建立因素集,评定集和考核集设主因素层指标集为,对应的权重向量为
,其中表示指标Xk在X中的比重,且
,
在Xk中的比重,且其中
。设子因素层指标集为
,其中,
。设评定集
,
表示指标
,
对应的权重集为
表示各级评语。
表1
表2
1.2建立隶属度矩阵
按照评定集的评价尺度,建立从Xk到评定集V的隶属度矩阵
:(i=1,2,…m;j=1,2…P)式中rij表示子因素层指标Xki
对第j级评语Vj的隶属度。若指标Xki有Vil个Vl评语,Vi2个V2评语,……,ViP个VP评语,则有
。
1.3矩阵的模糊运算
首先对各子因素层的指标集Xk属度矩阵Rk糊矩阵运算,得到
。子因素层指标Xk对于评定集V的隶属度向量
则主因素层各指标组成的隶属度矩阵为。再对R进行模糊矩阵运算,即得到目标层指标X于评定集V隶属度向量B
若
,,则需做归一化处理,令
,得
,
因此,本文用层次分析验条件,从而影响了整个评价系统的准确性。
法代替传统的权重直接取定法,建立模糊综合评价的多级模型,从而使模糊综合评价更具有客观性。
层次分析法的步骤如下:
第一步建立指标体系。根据评价对象,确定评价指标,并把各评价指标分类,形成一种层次结构,一般层次结构分为3层。
Ã第二步构造两两比较判断矩阵C cÁ。ÂÁÃ
第三步指标权重的计算。指标权重的计算可以归结为计算判
计算满足断矩阵的特征值和特征向量的问题,即对判断矩阵C,
的特征根和特征向量,并将特征向量正规化,将正规化
后所得到的特征向量W [wÁ作为本层次元素X1,X2,…Xn,wÂ, ,wÂ]Á对于其隶属元素X的权重值。
第四步一致性检验,因此得到 Á后,还需要对判断矩阵的一ÂÃ
致性进行检验,将偏离一致性指标CI与平均随机一致性指标RI进行比较。其中
RI的取值见表1。定义判断矩阵
,若CR<0.10,则称此判断矩阵具有满意
的一致性,否则就需要对判断矩阵进行调整。
3基于层次分析法的模糊综合评价在会展业服务质量综合评价中的具体应用
3.1评价指标体系的建立
根据文献[4]建立了如下的指标体系,详细情况见文献[4]。该评价指标体系分为三个层次:目标层、因素层和子因素层。主因素层指标集X=(有形性,可靠性,保证性,响应性,移情性),每一个指标又可分为多个指标。子因素层有20个评价指标,它们是影响评价结果客观、准确的关键所在。评价等级,即评价标准=(好,较好,一般,差,较差)。
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分别表示目标层指标X于评语的隶属度。最
终可以得到的某会展质量的模糊综合评价结果,通常可根据最大隶属原则对其进行评判,从而识别出该事物的最终
也可以对评语进行定量化处理,从而得到一个具体的评判值。属性。
例如设评判集中各等级所对应的数值为,计算即为评价结果。
2用层次分析法[2-3]确定各个指标的权重
权重是各个指标在指标总体中的重要程度的度量。目前,对于权重的确定,常用的方法诸如专家打分法,但是在应用中也发现了一些不足,打分时不可避免的存在一些人为因素,再加上一些评价指标难以定量给分,仅采用大致约定的方法打分,又缺乏相应的检
论文来源:秦皇岛社科联课题:秦皇岛市会展业现状及对策研究。课题编号:201105072
作者简介:李霞(1980-),女,河北石家庄人,讲师,硕士,研究方向为非线性方程组的数值解。
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本文编号:187296
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