数学建模入门-python实现单目标模糊综合评价法
文章目录
- 算法简介
- 调用示例
- 例题
- 代码
- 具体实现
- 常用算子1
- 算法理论
- 算法代码
- 常用算子2
- 算法理论
- 算法代码
- 常用算子3
- 算法理论
- 算法代码
- 常用算子4
- 算法理论
- 算法代码
算法简介
模糊综合评价方法,是应用模糊关系合成的原理,从多个因素(指标)对被评价事物隶属等级状况进行综合性评判的一种方法
调用示例
例题
代码
根据不同的算子合成结果
具体实现
常用算子1
算法理论
算法代码
def min_max_operator(A, R):'''利用最值算子合成矩阵:param A:评判因素权向量 A = (a1,a2 ,L,an ):param R:模糊关系矩阵 R:return:'''B = np.zeros((1, R.shape[1]))for column in range(0, R.shape[1]):list = []for row in range(0, R.shape[0]):list.append(min(A[row], R[row, column]))B[0, column] = max(list)return B
常用算子2
算法理论
算法代码
def mul_max_operator(A, R):'''利用乘法最大值算子合成矩阵:param A:评判因素权向量 A = (a1,a2 ,L,an ):param R:模糊关系矩阵 R:return:'''B = np.zeros((1, R.shape[1]))for column in range(0, R.shape[1]):list = []for row in range(0, R.shape[0]):list.append(A[row] * R[row, column])B[0, column] = max(list)return B
常用算子3
算法理论
算法代码
def min_mymin_operator(A, R):'''利用最小值最小值算子合成矩阵:param A:评判因素权向量 A = (a1,a2 ,L,an ):param R:模糊关系矩阵 R:return:'''B = np.zeros((1, R.shape[1]))for column in range(0, R.shape[1]):list = []for row in range(0, R.shape[0]):list.append(min(A[row], R[row, column]))B[0, column] = mymin(list)return B
其中为了代码便于理解,单独封装了一个mymin来求那个特殊的最小值
def mymin(list):for index in range(1, len(list)):if index == 1:temp = min(1, list[0]+list[1])else:temp = min(1, temp+list[index])return temp
常用算子4
算法理论
算法代码
其中的mymin依旧是之前封装的
def mul_mymin_operator(A, R):'''利用乘法最小值算子合成矩阵:param A:评判因素权向量 A = (a1,a2 ,L,an ):param R:模糊关系矩阵 R:return:'''B = np.zeros((1, R.shape[1]))for column in range(0, R.shape[1]):list = []for row in range(0, R.shape[0]):list.append(A[row] * R[row, column])B[0, column] = mymin(list)return B
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