模糊综合评价模型Python代码

模糊综合评价模型是一种基于模糊数学的评价方法，用于处理不确定性和主观性较强的问题。在Python中，可以使用`skfuzzy`库来实现模糊综合评价模型。以下是一个简单的示例：

首先，安装`skfuzzy`库：

pip install scikit-fuzzy

然后，编写代码实现模糊综合评价模型：

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from skfuzzy import control as ctrl

# 定义输入变量
quality = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'quality')
service = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'service')

# 定义输出变量
tip = ctrl.Consequent(np.arange(0, 26, 1), 'tip')

# 定义模糊集和隶属度函数
quality.automf(3)
service.automf(3)
tip['low'] = fuzz.trimf(tip.universe, [0, 0, 13])
tip['medium'] = fuzz.trimf(tip.universe, [0, 13, 25])
tip['high'] = fuzz.trimf(tip.universe, [13, 25, 25])

# 定义模糊规则
rule1 = ctrl.Rule(quality['poor'] | service['poor'], tip['low'])
rule2 = ctrl.Rule(service['average'], tip['medium'])
rule3 = ctrl.Rule(service['good'] | quality['good'], tip['high'])

# 创建控制系统和仿真器
tipping_ctrl = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])
tipping = ctrl.ControlSystemSimulation(tipping_ctrl)

# 输入值
tipping.input['quality'] = 6.5
tipping.input['service'] = 9.8

# 计算输出值
tipping.compute()

print("Tip:", tipping.output['tip'])

在这个示例中，我们定义了两个输入变量（质量和服务）和一个输出变量（小费）。我们为每个变量定义了模糊集和隶属度函数，然后根据这些模糊集创建了模糊规则。最后，我们使用`ControlSystem`和`ControlSystemSimulation`类来计算给定输入值下的输出值。