FuzzyMathematicalModel模糊数学模型-2-多目标模糊综合评价案例分享
主函数:
clc, clear
% 输入模糊矩阵的原型
x = [4700 6700 5900 8800 7600
5000 5500 5300 6800 6000
04.0 06.1 05.5 07.0 06.8
0030 0050 0040 0200 0160
1500 0700 1000 0050 0100];
r = muti_objective_fuzzy_analysis(x);
% 各指标在决策中占的权重(专家系统,自己给出)
A = [0.25, 0.20, 0.20, 0.10, 0.25];
% 各方案(等级)的综合评价结果
b = A*r;
子函数:muti_objective_fuzzy_analysis(x)
function f = muti_objective_fuzzy_analysis(x)
% 建立各项指标的隶属度函数,这一部分是建模的内容
% 案例中有5项指标,如下
f(1,:) = x(1,:) / 8800;
f(2,:) = 1 - x(2,:)/8000;
f(3,:) = 0;
f(3,find(x(3,:)<=5.5) == 1);
flag = find(x(3,:)>5.5 & x(3,:)<=8.0);
f(3,flag) = (8-x(3,flag)) / 2.5;
f(4,:) = 1 - x(4,:)/200;
f(5,:) = (x(5,:)-50) / 1450;
end
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主函数:clc, clear% 输入模糊矩阵的原型x [4700 6700 5900 8800 76005000 5500 5300 6800 600004.0 06.1 05.5 07.0 06.80030 0050 0040 0200 01601500 0700 1000 0050 0100];r muti_objective_fuzzy_analysis(x);% 各指标在决策中占的权重(专家系统,自…...

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