基于动态粒度的多方法评价结论一致性研究

构建了多方法评价结论的动态粒度模型,给出了构建多方法评价结论动态粒度模型的算法.这里的动态粒度主要考察方案数量增减的粒度变化.当数量减少的方案构成子评价问题并重新进行评价时,方案间属性值的差距被拉大,更易于各种评价方法分辨方案间的优劣,给出更加精确的评价结论.根据构建的多方法评价结论动态粒度模型,对广东省主导产业选择的评价问题进行了演算,给出了有意义的结果,证实了模型的可行性.

解决多方法评价结论非一致性问题的模型构建

由于主客观等方面的原因,研究者在对同一研究对象进行评价时会由于使用的评价方法不同而导致评价结果出现较大差异,即存在"多方法评价结论非一致性问题",文章提出一种解决多方法评价结论非一致性问题的组合规划模型,并使用我国国有大中型企业的统计数据对该模型进行实证检验。该方法的主要特点表现在:第一,强调客观性,用统计数据得出评价结论,尽量避免人为因素的影响;第二,考量综合性,使用不同的评价方法进行组合评价,从而使评价结果更接近实际;第三,注重便捷性,评价过程可以在计算机上实现,评价过程更为简捷实用。

函数一致性结论的引伸

本文在数分结论的基础上对等度连续，一致连续，一致收敛等概念间的关系进行了再度探讨，得到了若干新的结果．