模糊综合评判法 python代码

模糊综合评判法（Fuzzy Comprehensive Evaluation Method）是一种基于模糊逻辑的评价方法，常用于多指标的综合评价和决策分析。在Python中可以使用模糊逻辑库（如scikit-fuzzy）来实现这一方法。

首先，我们需要引入相应的库，并创建一个空模糊控制系统：

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz

# 创建模糊控制系统
ctrl = fuzz.ControlSystem()

接下来，我们需要定义输入和输出的模糊集合以及它们之间的模糊规则。例如，假设我们要评价一个商品的好坏，我们可以定义三个输入变量：价格、质量和口碑，并定义一个输出变量：评价值。

# 定义输入和输出的模糊集合
price = fuzz.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'price')
quality = fuzz.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'quality')
reputation = fuzz.Antecedent(np.arange(0, 11, 1), 'reputation')
evaluation = fuzz.Consequent(np.arange(0, 11, 1), 'evaluation')

# 定义模糊规则
rule1 = fuzz.Rule(price['poor'] | quality['poor'] | reputation['poor'], evaluation['poor'])
rule2 = fuzz.Rule(quality['average'] | reputation['average'], evaluation['average'])
rule3 = fuzz.Rule(price['good'] | quality['good'] | reputation['good'], evaluation['good'])

# 添加规则到模糊控制系统
ctrl.addrules([rule1, rule2, rule3])

然后，我们可以定义输入的模糊集合和模糊控制系统：

# 定义输入模糊集合的隶属度函数
price.automf(names=['poor', 'average', 'good'])
quality.automf(names=['poor', 'average', 'good'])
reputation.automf(names=['poor', 'average', 'good'])

# 定义输出模糊集合的隶属度函数
evaluation.automf(names=['poor', 'average', 'good'])

# 创建模糊控制系统
fuzzy_ctrl = fuzz.ControlSystemSimulation(ctrl)

最后，我们可以输入具体的数值，计算出评价值：

# 输入具体数值
fuzzy_ctrl.input['price'] = 5.5
fuzzy_ctrl.input['quality'] = 6.8
fuzzy_ctrl.input['reputation'] = 7.2

# 运行模糊控制系统
fuzzy_ctrl.compute()

# 获取评价值
evaluation_value = fuzzy_ctrl.output['evaluation']

print("评价值：", evaluation_value)

这就是用Python实现模糊综合评判法的基本步骤。通过定义输入的模糊集合、模糊规则和输出的模糊集合，以及输入具体数值并运行模糊控制系统，我们可以得到一个评价值，用于综合评价和决策分析。当然，具体的业务场景和评价指标需要根据实际情况进行设计和调整。