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沙特国王大学沙特国王大学学报www.ksu.edu.sawww.sciencedirect.comJournal of King Saud University苏丹大学和学术水平绩效评估的模糊逻辑计算模型Mohamed Khalid Yousifa,Adnan Shaoutb,*a苏丹喀土穆苏丹科技大学计算机科学和信息技术系b美国密歇根州迪尔伯恩市密歇根大学电气与计算机工程系接收日期:2016年4月20日;修订日期:2016年8月6日;接受日期:2016年2016年9月22日在线发布苏丹大学和学术人员的卓越可以通过系统和客观的设计标准进行有效分类,这些标准参与了苏丹学习成果的发展。在本研究的第一阶段,我们审阅了文献,确定并界定了合适的定量和定性标准,然后通过调查设计了成对比较和评估表格,以获得专家对用于衡量大学和学术人员表现的评估标准的意见/偏好。在此基础上,本文提出了一个模糊逻辑计算模型,对苏丹大学和学术人员的绩效进行测量和分类,包括利用AHP和TOPSIS技术计算指标权重和对苏丹大学和学术人员的综合评价。©2016作者。制作和主办由爱思唯尔B.V.代表沙特国王大学。这是CC BY-NC-ND许可下的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。1. 介绍在过去的三十年里,苏丹的大学和高等教育机构的总数有了显著的增长。总数从1980年代的11所增加到127所以上的高等教育*通讯作者。电 子 邮 件 地 址 : mohgdarif12@yahoo.com ( M.K.Yousif ) ,shaout@umich.edu(A. Shaout)。沙特国王大学负责同行审查2000年至2010年(高等教育部,2016年)。图1分别用条形图和组合图表示不同类型的机构总数和公立私立大学这一可观的增长要求在业绩评估方面进行连续的科学研究,以协助以下实体:- 高等教育机构将其目前的资格与标准要求相匹配,并计划未来的改进。- 申请学生的家长,使机构之间的差异,找出最好的高等教育机构。http://dx.doi.org/10.1016/j.jksuci.2016.08.0021319-1578© 2016作者制作和主办由爱思唯尔B.V.代表沙特国王大学。 这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。制作和主办:Elsevier关键词评价标准;绩效评价;苏丹大学;调查设计;模糊计算模型;一致性检验苏丹大学和学术人员的绩效评估81图1.苏丹高等教育机构统计资料(机构类型和大学增长率)。- 苏丹高等教育部遵守和跟踪所需标准,并维持未来计划。目前,大学的组织和资金系统总体上发生了很大变化。社会需要主导着教学和研究的经典活动(Etzkowitz,2003)。让大学和学术人员的评估与大学系统的变化保持一致,已成为一个主要关注的问题,特别是在苏丹和世界上许多其他国家。苏丹大学和学术人员绩效评估中的质量分类决策是基于定量和定性标准,不仅涉及数据,还涉及人的判断。因此,绩效评估和学术人员分类可以被认为是一个MCDM(多准则决策)问题。文献中有许多模糊相关评价技术,AHP是一种使用各种标准对决策备选方案进行排序的定量技术(Russell等人,2003; Shaout and Yousif,2014).层次分析法是解决复杂决策问题的一种方法然而,由于决策者判断的不确定性因此,将模糊逻辑引入到层次分析法的两两比较中,以克服传统层次分析法的这一弱点它被称为模糊层次 分 析 法 ( FAHP ) ( Ayag, 2005;Shaout 和 Yousif ,2014)。通过与理想解的相似性进行顺序偏好的模糊技术(FTOPSIS)是多标准决策(MCDM)技术的另一种技术,其被广泛用于解决MCDM问题(Shaout和Yousif,2014)。TOPSIS技术是基于这样的概念,即所选择的方案是到正理想解的最短几何距离和到负理想解的最长几何距离(AkkocandVatansever,2013;Chen,2000)。图2苏丹大学和学术人员绩效评估的质量分类模型为了减少复合系统的模糊规则数量,已经提出了多级模糊逻辑推理(Shaout和Trivedi,2013)。在模糊规则中,除了输入输出变量外,还引入了反映人类知识的中间变量。使用多级结构的主要好处是模糊规则的数量只82M.K. Yousif,A. 沙乌[1/2]¼ ðÞ121212121212随着输入变量和隶属函数的数量二次增长。提出了基于模糊的多因素评估技术,以在具有多个因素的模糊决策环境中提供相对于目标的目标的综合评估(GMeenakshi,2012)。更多技术描述、概念和主要优势见附录A表32。模糊层次分析法(FAHP)(Saaty,1980;Yu和Bai,2010)是一种有效的工具来处理MCDM,因为它的概念清晰。这个问题被重组成一系列简单易懂的子问题.层次结构包括目标层、标准层和备选层。设计并进行了一项调查,以获取专家对用于衡量大学和学术人员绩效的评估标准的意见/偏好。然后,使用成对比较来计算每组中音符的相对权重。最后,人们认识到了最终目标的替代方案的重要性。在现实生活中的大多数问题中,只有一部分决策数据是可以精确测量的。这些问题中存在的不确定性和不确定性可能会导致传统AHP技术中决策者的模糊判断(Bouyssouet al.,2000年)。因此,一些研究人员(Boender等人,1989;Buckley , 1985;Chang , 1996;LaarhovenandPedrycz,1983; Lootsma,1997; Ribeiro,1996)研究了模糊层次分析法,并提出证据表明,与经典层次分析法相比,模糊层次分析法对这类决策过程有足够的描述。隶属函数是模糊集合论的基本模块。MF的选择取决于手头问题的性质。MF可以取0 - 1之间的值。模糊函数的选取影响模糊系统逼近函数的能力。最常见的模糊集(MF)是三角形,椭圆形和高斯钟形曲线(Mitaim,1996)。并对不同隶属函数的预测结果进行了比较。根据数据预测中的最小误差选择MF。 已经观察到,三角化MF已经给出最小误差(Manal等人,2012年)。Barua et al.(2014)对三角隶属函数的实际成功提供了理论解释。我们在本文中使用三角MF,因为它更容易实现并且计算速度更快(Pedrycz,1994; Barua等人, 2014年)。考虑到大量的大学和学术人员(替代品)进行评估和分类,在这项研究中,我们集成了FAHP和模糊TOPISIS,以改善,简化评估过程,并得到最终结果。该集成已被引入并应用于在许多领域(Tor Fiet al., 2010年; Yang等人,二○ ○九年;然后求婚了它包括所有需要的步骤,如一致性检查,聚合,近似和排名。专家/参与者在一系列成对比较方法期间进行的判断的一致性代表了最终输出(性能评价)可靠性的关键评价问题。本研究提出了一种基于模糊一致性算法(FCA )(Shaout和Yousif,2014)的解决方案,以检查和评估专家判断的一致性水平。新算法提出了一种一致的偏好语言值作为专家在评价性能不一致时的选择。在此基础上,提出了一种新的工具,使专家能够追踪和理解不一致性的根源,并选择相关的一致性选项。该算法允许用户确认一致性程度。该研究还将所提出的算法应用于苏丹大学的绩效评估作为实证研究。最后,15所高等教育机构(10所公立大学和5所私立大学)使用所提出的混合计算模型进行了排名。然后,将模型结果与2014/2015和2015/2016年的录取结果进行比较,这些结果由苏丹招生总管理局学位评估验证。本文的结构安排如下:第一部分介绍了苏丹高等教育机构发展的统计信息。第二节介绍了区间的初步算术运算。第3节,提出了苏丹大学和学术人员绩效评估的分类模型。拟定评价标准见第4节。第五部分介绍了模糊层次分析法FTOPSIS在高校教职工绩效评价中的应用。第6节解释了个体专家观点的数据收集和一致性分析(均为离线和在线算法)。第7节和第8节介绍了群体决策的聚集和模糊偏好近似。第9节介绍了最终排名技术。模型测试见第10节。分析观察结果和结论见第11节和第12节。2. 初步在这些定义中解释了区间的初步算术运算、归一化方法和TFN(三角模糊数)的定义及其TOPSIS的相关计算:定义1考夫曼和古普塔一九九一年 为任何x1;x2;y;y2R;其中x1x2;yy设x1/2x1;x2],DagGaddeviren等人,2009;ShaoutandYousif,2014).本文提出了九个主要准则和四十一个次级准则,y y1;y2是两个+ve区间数。 athemic时间间隔可表示如下:将被识别、考虑和加权为绩效苏丹高等学术机构的评价标准。毛皮-x=y/1/2 x=x;y=y];x-y/1/2 x-x;y-y];因此,我们会确定、考虑及衡量三个级别的教学人员评核准则。第一个层次由六个标准组成,第二个层次由二十七个标准组成,最后一个层次由五十个标准组成将制定苏丹大学和学术人员业绩评估分类模式xy1/2x1x2;y1y2];x=y1/2x1=x2;y1=y2]:定 义 2Kaufmann andGupta , 199 1. 设 a~ 1/2a1;a2;a3a 1 和b~b1;b2;b3是两个三角数模糊数,定义顶点法计算它们之间的距离如下:苏丹大学和学术人员的绩效评估83图3分类模型的流程工作流程图。84M.K. Yousif,A. 沙乌在该模型中,我们使用了两种方法,模糊层次分析法和模糊TOPISIS方法。 在每种方法中,da~;b~r1ab2ab2b2 2其中xij是第i个备选方案的绩效评级,Þ ¼3½ð1 1 2 2 3 3定义3(Chakraborty and Yeh,2007; Chakraborty andYeh,2009;C.Eschelen,2014)。 向量归一化:在此过程中,决策矩阵的每个评级除以其范数。归一化值rij由下式获得:,sXmrij xijX属性Cj。这种方法的优点是,将所有属性转换为无量纲度量单位,从而使属性间比较更容易。3. 苏丹大学学术人员图4苏丹大学绩效评估标准的层次框架图5教学人员绩效评估标准的层次框架1/12IJ苏丹大学和学术人员的绩效评估85适应和代表,如图中的一般模型所示。 二、所使用的技术如下:运用模糊层次分析法构建了苏丹大学和学术人员绩效评价体系,并确定了各指标的相对权重用模糊TOPSIS法确定高校教职工的最终排名。一般而言,评估大学绩效和学术人员包括以下步骤:(i) 通过确定总体目标(顶层)和影响总体目标的评估标准/要素(底层),构建大学学术人员绩效评估体系。然后从决策目标出发,选择标度法,构建决策层次结构。(ii) 构建一组成对比较矩阵,并设计一项调查,以获得专家对用于衡量大学和学术人员绩效的评估标准的意见/偏好。(iii) 检查和分析个别专家回答的一致性(iv) 聚合一致的视图。(v) 对模糊优先级进行近似,得到准则权重。(vi) 将备选解决方案与理想解决方案的相对距离排序为排序过程。(vii) 最后,进行模型测试。模糊方法的重要性在于用模糊数而不是清晰数来确定测度的相对优先级,从而反映专家的主观意见。模糊方法的细节将在以下部分中解释。图6战略规划标准与同层次其他标准在制度框架标准方面的成对比较3.1. 过程工作流本节以泳道图(即功能带)的形式介绍了拟议分类模型的流程工作流程,其中直观地解释了所有相关任务。如图所示,大学、高等教育部(企业主)和专家之间界定并分担了责任。3 .第三章。3.2. 工艺描述以下是图1所示工艺流程图中各工序的工艺说明。第三节:1. 定义项目:在此阶段,管理员需要定义项目名称、年份等。可以定义几种类型的项目或几个具有相同类型的项目2. 定义备选方案:它允许管理员为特定的相关项目指定备选方案。3. 定义标准:它允许您为相关的特定项目定义标准和子标准。4. 成对比较模板:它允许您为每个标准水平定义成对比较模板。5. 创建评估表模板:此阶段允许您根据相关特定项目的相关底层标准和备选方案定义模板的评估形式。6. 定义尺度:这个过程允许你为每个模板定义一个合适的模糊尺度。它包含了语言值和相关的模糊三角数。7. 项目启动:项目启动流程允许业务所有者通过定义专家/参与者来启动项目,以便启动流程,发送和获取评估反馈。8. 标准比较反馈:此阶段使用相关的语言值获得标准的个人评价偏好反馈。9. 转换为TFN:系统引擎将语言值转换为标度中指定的模糊三角数。10. 一致性检查:系统引擎利用第(7.1至7.4)节中提出的算法来验证专家偏好的一致性,并提供一致的选项。●表1三角模糊尺度(TFN值)。Sr声明TFN1绝对(2/9、1 /4、2/7)2非常强(2/7、1/3、2/5)3相当强(2/5、1/2、2/3)4弱(2/3、1、3/2)5平等(1,1,1)6弱-不太重要(2/3、1、3/2)●86M.K. Yousif,A. 沙乌11. 标准比较汇总:它汇总了所有一致的专家反馈,并可选择使用不同类型的汇总方法。12. 模糊偏好近似:这个过程包括几个步骤,在8.2节中解释13. 权重计算:所有标准的权重计算和保存每个级别。14. 底部重量计算:仅重新计算并保存底部标准。15. 备选评价反馈:该阶段使用相关的语言值获得对备选项的个人评价偏好反馈。该过程可以在启动过程之后立即开始(即,这意味着在启动过程之后,两个过程815可以同时开始16. 定义备选方案比较矩阵:系统引擎在备选方案和相关的底层标准之间构建一个矩阵。17. 反馈聚合:它聚合专家反馈,并可以选择使用不同类型的聚合方法18. 权重归一化:在此阶段,将对备选矩阵进行归一化 , 并 使 用 过 程 中 获 得 的 权 重 进 行 加 权 ( 步 骤14)。19. 定义FNIS FPIS:它计算每个底部标准的模糊负理想解和模糊正理想解。20. 与理想解的距离:在此阶段,将计算交替21. 接近理想解决方案(排名):在此过程中,引擎系统计算每个备选方案与理想解决方案的接近程度,并相应地对备选方案进行排名。4. 拟议的评价标准作为文献综述的结果,定义了两组标准。第一个是大学绩效评估,另一个是学术人员绩效评估。1. 战略规划2. 愿景3. 特派团4. 目标和目标5. 经营计划1. 战略规划1111.52 2.5 0.671 1.5111 0.29 0.33 0.42. 卢恩0.4 0.5 0.67111111 0.29 0.33 0.4 0.29 0.33 0.43. 米西奥·N0.671 1.5111111 0.29 0.33 0.4 0.29 0.33 0.44. 目标和目的1112.53 3.52.53 3.51111115. 手术2.53 3.52.53 3.52.53 3.5111111图7示出了响应者#25的反馈的部分。图8显示了机构框架标准的子标准的比较矩阵和一致性检查计算过程和结果(针对响应者#25)。苏丹大学和学术人员的绩效评估87图9专家判断汇总4.1. 大学绩效评估标准这些标准是苏丹高等教育质量保证国家标准目录的一部分,该目录由高等教育和科学研究部的评估和认证公司(EVAC)建立(高等教育部,2016年; Yousif和Shaout,2016年a)。九个因素/标准和相关子因素/标准以表格形式列于附录B(表33),并在图4中以AHP的形式进行结构化。以下是 每项标准的简要说明:机构框架(UC1):该因素被用作机构识别,方案,活动和社会角色的指标。教育方面的任何进展研究所应考虑并从制度框架开始。体制框架工作包括以下次级标准:战略规划、远景、任务、目标和业务计划。治理&管理(UC2):这个因素定义和控制机构。其包括以下次级标准:规则及规例、组织及职能架构、董事会、委员会、领导层、对外关系及财务资源管理。基础设施&服务(UC 3):它是帮助机构履行若干职能和实现组织使命的最重要工具之一。该因素包括以下子标准/因素:场地空间,设施和设备,大学服务,信息和通信技术结构。●●●88M.K. Yousif,A. 沙乌人力资源(UC4):人力资源在制定和执行机构的政策和计划中发挥主要作用。它包括人力资源管理、学术人员和帮助框架。学生&和毕业生(UC5):学生和毕业生是教育过程中最重要的投入和产出。它包括以下子标准:入学注册,学生事务管理和毕业生。教与学资源(UC 6):该因素包括学术课程、研讨会、学术建议/咨询、学生学术评估、图书馆、电子图书馆、实验室、研讨会和教育技术中心。科学研究和研究生学习(UC 7):它包括科学管理,研究,科学研究的资金,科学研究的营销,研究生学习的管理,研究生和研究生课程的入学监督&评估。社区服务(UC8):教育机构的重要作用之一是为社区提供关系和服务。它包括以下子标准:社区服务和社区服务项目的管理。质量管理(UC9):该因素涉及可确保符合要求和标准的程序的可用性。该因素包括以下子标准:质量管理和质量管理程序。4.2. 教学人员绩效评估标准作为文献综述的结果,为学术人员评估定义了六个主要标准(Yousif和Shaout,2016 a;) 。 以 下 是 附 录 B ( 表34)表格格式中列出的这些标准和相关子标准的总结,并在图中以AHP的形式进行结构化。 五、卓越的研究和科学活动(AC1):该标准包括子标准,如出版物,学生反馈(AC5):学生在以下方面评估学术人员:教学能力和演讲准备,学生科学成就的材料贡献,材料内容以及与学生的关系。同行反馈(AC6):同行在课程内容,交付和教学方法,学习环境,协作和专业性方面评估学术人员。5. FAHP FTOPSIS法在高校教职工绩效评价中利用上一节中提出的分类模型(图2)来构建一种结构化技术,用于组织和分析复杂的决策,如图2和图3所示。在我们的案例研究中,各种要素/标准是通过一次两个相互比较来评估的,他们对等级制度中高于他们的标准的影响。 例如,我们将(UC 11:战略规划)标准与以下标准(UC 12:愿景)、(UC 13:使命)、(UC 14:目标和目的)和(UC 15:运营计划)相对于(UC 1:机构框架)标准进行比较,如图6所示。使用相关的语言值,在几个水平上对所有标准设计和执行类似的比较,这些语言值将被转换成三角模糊数,如表1中的标度所示(Tolga等人,2005年)。6. 数据收集在配对比较和评估调查中纳入了一套适当的大学和学术人员评估标准。图6示出了一个级别的计算公式和相关的答题卡的示例。70份调查问卷中有44份被退回。剔除不一致的问卷,我们在一致性检查后剩下三十五份一致的问卷,如下表所示。研究质量,邀请重要会议讲师,参加研究生论文考试讨论和担任期刊编辑委员会成员。教学质素(AC2):教学质素评估教学方面,例如有效涵盖不同材料的能力、对学术工作的承担、学术辅导及办公时间、教学态度、教授进阶课程及设计教学计划及教学大纲。服务&管理(AC3):该标准评估所有相关的管理服务,如参与教师技术委员会,参与管理角色和参与苏丹的科学社区。知识转移/交流和社区参与绩效(AC 4):该标准评估&与公共团体合作的活动,应用知识改善商业/工业/商业,提高社区生活质量以及教师/大学支持的专业人员的参与。6.1. 单个专家意见的一致性分析回应者╱专家在一系列成对比较方法中所作判断的一致性,是最终表现评估输出可靠性的关键评估问题。有时候,专家/参与者无法在几个标准的情况下表达一致的偏好。在我们的例子中,大多数层都有几个标准。在本研究中,在46份答复中,有11份答复被排除在研究之外。除了在收到回应后查核及分析专家●●●●●●●●●●●●发放调查问卷70返回46返回百分比百分之六十六一致返回35苏丹大学和学术人员的绩效评估89联系我们 - -RI算法来检测专家判断的不一致性该算法还提供了一致性选项。6.1.1. 离线一致性检验为了验证每个判断的可靠的卓越水平,对回答进行了分析,并计算了一致性比率(CR)(Saaty,1995),并检查了每个专家一致性比(CR)被描述为给定评价矩阵的一致性(CI:一致性指数)与随机矩阵的一致性之间的比率因此,我们仅纳入符合条件(CR =0.1)的应答如Saaty,1980,我们可以通过kmax近似CR如下:CI<$4k最大值--n= 10n-1和CR<$4CI=RC601: 0所有超过容许水平(0.1)的两两比较判断的受访者被排除在进一步分析。本研究选择Excel作为智能的判断一致性检查工具,开发了一组功能,用于检查比较一致性,并对一致性判断进行汇总。以下步骤是用于检查专家观点一致性的算术运算1. 在此基础上,将专家偏好从语言变量转换为数值区间(即,模糊三角形数:FTN)使用Excel函数,如[=IF ( X=1 , 0.22 ) , IF ( X=2 , 0.29 ) , IF(X=3,0.4),IF(X=4,0.67),IF(X=5,1),2. IF(X= 6,0.67)、IF(X= 7,1.5)、IF(X=8,2.5)、IF(X= 9,3.5,0)]其中X是用于定位语言值的数值的单元格。3. 对倒数矩阵的每一列求和,并将矩阵的每个元素除以其列的总和(归一化相对权重)。4. 对所有行求平均值以获得主特征向量(优先向量)。5. 通过乘积相加获得主本征值(k特征向量的每个元素与互逆矩阵的列的和之间的关系(来自步骤2)。6. 计算稠度指数(CI):CIkmaxn=n1其中n是判断矩阵的阶数/维数。专家通过使用预定义的语言值进行离线调查,表明他在这些次级标准中的偏好为了在我们进一步的评估过程中接受这个响应,我们必须检查一致性程度。在图8中,首先构造比较矩阵,并将语言值转换为模糊三角数,然后进行列求和和归一化等。在最后阶段,计算了一致性比,发现专家(i.e. CR =0.1)。计算中使用Excel函数和预定义公式,以简化过程。对所有应答者的判断进行相同的检查。由于比较评价的不一致性,24%的回答被排除在进一步评价过程6.1.2. 在线一致性检验模糊一致性算法我们在分析调查数据时面临的挑战之一是专家对大学和学术人员标准评估的两两比较的不一致性。不一致的原因是专家/参与者在几个标准的情况下经常不能表达一致的偏好。由于不容易允许专家再次重做评估,这将花费精力和时间,因此将从评估中删除不一致的评估。为此,本文提出了一种新的模糊一致性算法(FCA)来在线检测专家判断的不一致程度。新算法提出了一个一致的偏好语言值作为不一致判断情况下专家的选择此外,它允许专家追踪和理解评价绩效不一致的根源。通常,该算法 作 为 不 一 致 性 检 测 。 算 法 的 细 节 在 Yousif 和 Shaout(2016 b)中解释。7. 群体决策在检查苏丹大学和学术人员评估标准的每个单独的成对比较响应并排除/修改不一致的判断之后,作为第二步,我们需要聚合一致的模糊比较矩阵。由于每个矩阵都是一位专家(即决策者)的评估,因此汇总对于实现专家群体共识至关重要。有两种基本7. 计算 一致性 比 (CR):CR¼CI随机索引。其中r1是将个人偏好汇总为群体偏好的方法:个人判断汇总(AIJ)8. 对TFN进行反模糊化并比较输出的清晰值0.1(如果结果=0.10,则不一致性水平可接受)。Example.这个例子演示了比较制度框架标准的子标准的成对判断反应的一致性检查过程。图7是一位专家对这些等式的实际回答(#25):&“与愿景、使命、目标和目的运营计划相比,战略规划有多重要?”“&当愿景与使命、目标和目标运营计划相比时,愿景有多重要”等等。和个别优先事项汇总(AIP)(forman和Peniwati,1998年)。在AIJ方法中,从个体比较矩阵中建立聚集/组比较矩阵。该方法将聚集矩阵作为新专家(即新个体)的判断矩阵,并将该专家的优先级作为群体解来求解在AIP方法中,专家单独行动。首先,从个体比较矩阵中获得个体优先级,然后根据所需模糊算术运算的复杂程度以及专家是否具有共同的价值观并为同一组织工作,从这些矩阵中得出组优先级。Forman和Peniwati(1998年)指出,共同执行活动最经常是90M.K. Yousif,A. 沙乌.Y.Y.Y!XM.XXGiG.XX.,X,X,X第1页Gij/1j第1页Jj/1j!JXX!J使用几何平均操作操作;而AIP通常使用数学平均操作执行。我们如何选择更精确的聚合方法在我们的案例研究中,更精确的方法是共同执行活动,其中专家为同一个组织(HE)工作,并分享相同的价值观。由于非均匀响应(即,宽范围的上带宽和下带宽),最好排除Min和Max算法(Chang等人,2009年),以结合不同的决策者的评价。 相反,我们使用了通常用于AHP聚合组的几何平均值(Iij)(Davies,1994)。lij¼Kk¼1勒伊克1K;mij¼Kk¼1米伊克1K;uij¼1KK乌伊克k¼1其中(lijk,mijk,uijk)是样本数k(k = 1,2.. . K)。例如,我们取层次结构中的一个节点(UC1),通过计算几何平均值(如图9所示)来聚合六个一致的个体判断响应。 假设Iij=0: 54(即单元E40)是通过计算这些值(1.00,0.29,1.00,0.40,0.40)的几何平均值而聚集单元(E4,E11,E18,E25,E32)mi j20: 61(即,单元格F40)和ui j1/40: 71(即,细胞G40)。因此,综合判断对 于 六 个 响 应 者 , 战 略 规 划 和 愿 景 之 间 的 关 系 如 下(0.54,0.61,0.71)。8. 模糊偏好近似在一个组合结果中汇总一致的决策后,我们需要使用综合范围分析来估计偏好/优先级(Chang,1996)。相对于第i个标准的模糊综合程度值Si被定义为:第四季Mjgi第1页nM1jgi联系我们其中g 是目标和Mj 表示决策矩阵,i = 1,2.. . n和j = 1,2.. . M模糊偏好近似使用以下步骤完成:步骤1:在组合比较矩阵中,我们需要对矩阵的每行求和(即,模糊加法运算)和将产生新的Fuzzy三角数。PmMj 1/4Pm l;Pm m;Pm 其中l是下限m是最有希望的值,u是上限值。步骤2:计算Mj的模糊加法运算我 (j=1,2,三... . m)值Xn Xmgi¼.Xnnli;nmi;ui!联系我们1/11/11/1然后求出上述方程的逆nM联系我们-1ngi¼11/1nui;11/1nmi;11/1我我!第3步:通过比较每对(即隶属度值/可能性程度)来确定交点。特定标准的最小可能性程度就是该标准的权重。表2评价与主要目标(UC)相关的绩效评价标准UC1(1,1,1)(0.52、0.61、0.71)(0.71、0.85、1.04)(0.77、0.9、1.08)(0.77,0.87,0.99)UC3(0.96、1.17、1.42)(0.73、0.85、1.01)(1,1,1)(1.23、1.45、1.71)(1,1.24,1.54)UC2(1.42、1.64、1.91)(1,1,1)(0.99、1.17、1.38)(0.77,0.85,0.97)(0.82,1,1.22)UC5(1.01、1.15、1.3)(0.82,1,1.22)(0.65,0.8,1)(1.28、1.43、1.55)(1,1,1)UC4(0.93、1.1、1.3)(1.03、1.17、1.3)(0.59,0.69,0.82)(1,1,1)(0.64,0.7,0.78)UC7(0.75,1,1.33)(0.96、1.17、1.43)(1.26、1.49、1.69)(1.62、1.92、2.2)(0.83,1,UC6(0.73,0.85,0.99)(0.57、0.66、0.78)(0.85,1,1.15)(1.36、1.57、1.77)(0.94,1,UC9(0.79,0.89,1.01)(0.84、0.94、1.06)(1.08、1.17、1.27)(1.34、1.49、1.61)(1.02、1.29、UC8(1.14、1.42、1.77)(1.29、1.64、2.06)(1.29、1.51、1.77)(1.45、1.74、2.04)(1,1.1,UC1UC2UC3UC4UC5UC6UC7UC8!!MMM苏丹大学和学术人员的绩效评估91ðÞ ¼½ ðÞðÞ[2019 - 04 - 25]ð ¼ÞXJX XXð Þ ð Þ表3 评价体制框架次级标准(UC1)。UC11UC12UC13UC14UC15UC11(1,1,1)(1.41、1.64、1.85)(1.09、1.32、1.56)(1.18、1.32、1.44)(0.72、0.8、0.9)UC12(0.54、0.61、0.71)(1,1,1)(1.39、1.52,1.62)(0.85,0.92,1)(0.6,0.7,0.83)UC13(0.64,0.76,0.92)(0.6、0.66、0.72)(1,1,1)(0.78,0.92,1.08)(0.55、0.7、0.9)UC14(0.69,0.76,0.85)(1,1.08,1.19)(0.92、1.08、1.29)(1,1,1)(0.77,0.87,1)UC15(1.11、1.25、1.39)(1.2、1.43、1.67)(1.11、1.43、1.81)(1、1.15、1.3)(1,1,1)表4评价治理管理次级标准(UC2)。UC21UC22UC23UC24UC25UC26UC27UC21(1,1,1)(1.18、1.32、1.44)(1、1、21、1、44)(1,1.32,1.7)(0.73,0.87,1.02)(1.51,2,2.54)(0.92、1.15、1.41)UC22(0.69,0.76,0.85)(1,1,1)(0.72,0.92,1.18)(0.78,0.92,1.08)(0.56,0.64,0.75)(0.93、1.21、1.59)(0.67,0.8,0.98)UC23(0.69,0.82,1.01)(0.85、1.08、1.39)(1,1,1)(0.79,1,1.28)(0.65,0.8,1)(1.54、1.89、2.26)(0.83、1、1.2)UC24(0.59,0.76,1)(0.92、1.08、1.29)(0.79,1,1.28)(1,1,1)(0.59,0.76,1)(1.19、1.52,1.91)(0.59,0.76,1)UC25(0.99、1.15、1.35)(1.33、1.55、1.79)(1,1. 25,1.54)(1,1.32,1.7)(1,1,1)(1.53,2,2.58)(0.92、1.15、1.41)UC26(0.39,0.5,0.67)(0.62,0.82,1.09)(0.43,0.53,0.65)(0.51,0.66,0.85)(0.37,0.5,0.66)(1,1,1)(0.6、0.8、1.09)UC27(0.71、0.87、1.09)(1.02、1.25、1.51)(0.83、1、1.2)(1,1.32,1.7)(0.71、0.87、1.09)(0.92、1.25、1.68)(1,1,1)表5评价基础设施服务次级标准(UC3)。UC31UC32UC33UC34UC31(1,1,1)(1.09、1.32、1.56)(0.93、1.09、1.28)(0.72、0.95、1.27)UC32(0.64、0.76、0.92)(1,1,1)(0.9、1.08、1.28)(0.91、1.05、1.2)UC33(0.79、0.91、1.07)(0.78、0.93、1.11)(1,1,1)(0.72、0.88、1.09)UC34(0.79、1.05、1.39)(0.83、0.95、1.09)(0.92、1.13、1.39)(1,1,1)第四步:凸模糊数大于k凸M ii 1的可能性程度。. k可以定义为:V MPM1. M1V MPM1和MPM2和.. . 和其中i1;. . ; k:假设,我们计算最小度可能性dA i为dA i min VS iP Sk,其中k 1; 2;. ; n和k-i则权重向量为W = dA;dA;. . ;dAT1 2N其中A i= 1; 2;. ;n是n个元素:表7学生毕业生(UC5)的子标准评价。第5步:对所有标准的权重进行标准化,等级中标准或备选方案的最终权重(即重要程度/优先级权重)。UC51UC52UC53实证例子:(第一部分-标准权重):让我们采取UC51(1,1,1)(1.31、1.59、1.84)(2.36(见第2.88、3.4段)相同的汇总比较矩阵,如表4所示UC52(0.54、0.63、0.77)(1,1,1)(1.84(见第2.08、2.31段)并计算出主要绩效评价指标UC53(0.29、0.35、0.43)(0.44、0.48、0.54)(1,1,1)苏丹大学的标准。从判断矩阵出发,给出了模糊三阶和假设M1 1/4l1;m1;u1n;M2/4l2;m2;u2n是两个TFN,则M2/4l2;m2;u2nPM1/4l1;m1;u1n与其他标准相比,(UC1:体制框架)的角度数如下:被定义为VMPMsup½minlx嗯嗯嗯Mgi<$lj;mj;uj2 1yP xM1M 2第1页联系我们其中lM1x和lM2y是每个标准的隶属函数轴上它也同样可以表述如下:表6评价人力资源次级标准(UC4)。UC41UC42UC43UC41(1,1,1)(0.69、0.82、0.99)(0.84、0.96、1.1)UC42(1.01、1.21、1.46)(1,1,1)(1.45、1.78、2.17)UC43(0.91、1.04、1.19)(0.46、0.56、0.69)(1,1,1)92M.K. Yousif,A. 沙乌V MP M h M\Ml0如果l1Pu2如果m2Pm1,则8>1-沪ICP备16004888号-1电话:+86-021- 8888888传真:+86-021-88888888粤ICP备16018888号-11: 00002121米2L1 u2>:m2-u 2-m 1-l1否则粤ICP备16018888号-1是最高交点D的纵坐标,lM1 和lM2。沪公网安备31010502000114号沪公网安备31011502000112号联系我们其中d苏丹大学和学术人员的绩效评估93表8教学资源次级标准的评价(UC6)。UC61UC62UC63UC64UC65UC66UC67UC68UC69UC61(1,1,1)(1.08、1.15、1.2)(1、1.15、1.3)(1、1.15、1.3)(1.2、1.43、1.67)(0.92、1.15、1.41)(0.92,1,1.08)(0.79,1,1.28)(1.11、1.43、1.81)UC62(0.83,0.87,0.92)(1,1,1)(1.19、1.52,1.91)(0.92,1,1.08)(1.33、1.55、1.79)(0.92、1.15、1.41)(0.92,1,1.08)(0.92、1.15、1.41)(1.02、1.25、1.51)UC63(0.77,0.87,1)(0.52,0.66,0.85)(1,1,1)(0.92、1.15、1.41)(0.92、1.08、1.29)(1.1、1.52,2.07)(0.71、0.87、1.09)(0.94、1.25、1.64)(0.83、1、1.2)UC64(0.77,0.87,1)(0.92,1,1.08)(0.71、0.87、1.09)(1,1,1)(1.31、1.64、2.04)(1.02、1.43、1.97)(1.02、1.25、1.51)(1.13、1.55、2.11)(0.93、1.32、1.87)UC65(0.6,0.7,0.83)(0.56,0.64,0.75)(0.78,0.92,1.08)(0.49、0.61、0.76)(1,1,1)(0.61、0.8、1.06)(0.52,0.66,0.85)(0.73,1,1.38)(0.85、1.06、1.32)
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