模糊综合评价算法代码

模糊综合评价法是一种基于模糊数学理论的决策分析工具，用于处理不确定性和主观性的信息。在编写此类算法的代码时，通常涉及以下几个步骤：

1. **定义模糊集**: 首先，你需要对评价指标赋予模糊度，比如“优秀”、“良好”、“一般”等可以定义为不同的模糊集合。

2. **构建隶属函数**: 对每个模糊集合，设计相应的隶属函数，如S形三角函数或梯形函数，描述各元素与集合之间隶属程度的关系。

3. **建立模糊矩阵**: 将各个评价因素和它们的权重转换成模糊矩阵，其中行代表因素，列表示评价等级，值为对应的隶属度。

4. **计算加权合成**: 使用模糊乘法运算符（通常是Takagi-Sugeno模糊推理模型），将模糊矩阵相乘并累加得到每个评价等级的总合成度。

5. **确定极值和解析结果**: 找出合成度最高的评价等级，这可能是最终的决策结果。

以下是一个简单的Python伪代码示例：

import numpy as np

def calculate_synthesis(matrix, weights):
    def trapezoidal_membership(value, lower, upper):
        if value <= lower[0]:
            return 0
        elif value >= upper[1]:
            return 1
        else:
            slope = (upper[1] - lower[1]) / (upper[0] - lower[0])
            return slope * (value - lower[0])

    # Fuzzification step
    fuzzified_matrix = []
    for factor in matrix:
        fuzzy_factors = [trapezoidal_membership(factor, bounds) for bounds in factor]
        fuzzified_matrix.append(fuzzy_factors)

    # Defuzzification using weighted sum
    synthesis_values = np.array(fuzzified_matrix).dot(weights)
    max_synthesis = np.argmax(synthesis_values)

    return max_synthesis

# 示例数据
factors = [[(2, 6), (8, 12)], [(3, 7), (9, 13)]]  # 模糊矩阵
weights = [0.6, 0.4]  # 权重列表

result = calculate_synthesis(factors, weights)