[发明专利]基于IAHP-F法的系统评价方法

说明书

系统评价是根据影响系统总体性能的重要因素，在通过搜集有效信息的基础上，建立系统的主要指标体系，最终通过评估算法得到系统的综合评判等级。系统评价常用的算法有模糊综合评价法、层次分析法(AHP)、ADC法等。 

1改进的层次分析法 

层次分析法的一般步骤具体包括： 

1)按照因素层对目标层的影响，构造评估指标体系； 

2)根据1-9标度法，构建判断矩阵； 

3)计算判断矩阵的特征向量及特征值λ_max； 

4)进行一致性检验，步骤如下所示： 

计算一致性指标：

计算一致性比率式中n为矩阵的阶数，RI可通过表1获得： 

表1不同阶数的平均随机一致性指标RI 

当CR＜0.1时，认为判断矩阵是一致性的，否则认为判断矩阵不符合一致性要求，需要重新选择判断矩阵。 

目前层次分析法普遍运用数值1-9作为衡量标度，这具有模糊性和不确定性。例如对A比B“稍好”进行量化时，9标度法数值由于过于接近，不同人可能给出相近却又不同的判断数值。为了使标度取值具有唯一性，本发明改用三标度法，即将准则的按照重要等级由低到高分为{普通，重要，很重要}，并依次赋值{1，3，5}，最后邀请专家对指标重要等级进行评分。 

根据各指标准则评分情况计算第一层准表相对于目标层的权重值，令B_i对目标层E影响的重要程度数为U_i(i＝1，2，3)，则：式中W_i是B_i关于目标层E的权重。同理，令C_ij对第一层的指标B_i影响的重要程度数为U_ij，则式中V_ij是C_ij相对于第一层指标B_i的权重。最终得到最底层指标相对于目标层的综合权重，即A_ij＝V_ij×W_i(i，j＝1，2，...，n)； 

2评估模型 

本发明首先采取IAHP法对各指标对目标层的重要程度进行量化，再利用模糊综合评价 法对系统的指标进行评估和量化。 

因素集是由可能对评估对象产生影响的因素所构成的集合，本发明根据影响目标的因素将因素集划分为一级指标{B₁，B₂，B₃}，将影响一级指标的因素集划分为二级指标，记为{C_i1，C_i2，…，C_im}，i∈(1，n)。其中C_ij表示B_i因素指标集的第j个子指标。， 

评语集就是在评估某一项指标时，将可能出现的评估结果划分为若干个等级，这些等级构成的集合就是评语集。评价等级一般由高到低的表示为V＝{v_j}，j∈(1，n)。例如{优秀、良好、及格、不合格}、{满意、一般、很差}等。 

建立单因素评价矩阵，即因素集与评语集的模糊关系矩阵：其中r_ij＝D_ij/N，其中D_ij表示第i个因素被评为等级v_j的人数，N是评估成员总人数。 

可以采用专家打分法来确定因素的隶属度矩阵，假设二级指标的综合权重A＝(a_ij)_m×n，R＝(r_ij)_n×m为二级指标中第i个因素对评语集V中等级v_j的隶属度，因此系统模糊综合评估公式为：E＝A·R＝(b₁，b₂，...，b_n)，其中b_i表示评估结果被评为v_i的隶属度，其中A＝{A_ij}，(i，j＝1，2，...，n)。综合评价值公式为P＝E·V^T，式中V^T为评语等级量化向量。 

3举例分析 

以动力定位系统RAM指标评价为例，根据上图的评价指标，本发明将评价结果分为：V＝{好、较好、一般、差}四个等级，同时将评语等级量化，如表3所示。 

表3评语赋值表