耕作制度的模糊综合决策.doc
精品论文耕作制度的模糊综合决策张晓颖 辽宁工程技术大学理学院，辽宁阜新 (123000) E-mail: xiaoyinglanxi摘要：在生产与社会实践生活中，人们经常需要从诸多的可以供选择的策略（如方案、对象、条件）中去抉择一个最佳的策略，这就是决策问题。在农业生产过程中，生产效率有多 种因素，本文选择几个因素，例如粮食亩产量、产品数量、每亩用工量、每亩出收入、对生 态平衡影响程度等因素，通过建立一个合理、有效的评价模型，通过诸多因素与评判集之间 的相关因素求出隶属度函数，并通过隶属度函数建立评判矩阵和建立一个合理、有效的评价 模型，再通过综合评价得出正确的决策，本文所讨论的内容虽然简单，但对提高农业生产效 率有着重要的作用，对农业生产决策方面也是一个创新。 关键词：综合决策；隶属度；评判矩阵1. 问题提出某产粮区拟对耕作制度进行改革，制定了 X、Y、Z 等 3 种方案。所使用的评价指标有： 粮食亩产量、产品质量、每亩用工量、每亩纯收入、对生态平衡影响程度，评价标准见表 1。 经过研究获得 3 种方案的评价数据，列于表 2。对 5 种评价指标给定权重，一次为 0.2、0.1、0.15、0.3、0.25 1 .表 1 耕作制度改革的评价指标分数亩用产量（kg）产品质量（级）亩用工量（工日）亩纯收入（元）对环境的影响（级）5550600120 以下130 以上1450055022030110130234505003304090110324004504405070904135040055060507050350 以下660 以上50 以下6表 2 耕作制度改革评价数据方案XYZ亩用产量（kg）592.5529412产品质量（级）321亩用工量（工日）553832亩纯收入（元）7210585对环境影响（级）5322. 模型建立2.1 建立因素集- 5 -U = u 1 , u2 , u3 , u4 , u 5 ，其中 u 1为亩产量，u2 为产品质量，u3为亩用工量，u4 为亩纯收入，u5 为对环境的影响程度。2.2 给定权重向量上述 5 个因素的权重向量为A = (0 . 2 , 0 . 1，0 . 15 ，0 . 3，0 . 25 ) 3 。2.3 确定评判集V = v1, v2, v3， v1， v2， v3分别对应于耕作方案 X ，Y ， Z 。2.4 建立评判矩阵因素集与评判集之间的关系可以通过隶属度函数 4 用模糊关系矩阵 R =来表示：(r)ij 5 x 3 0 u1 350z 产量的隶属函数： µ (u 1 ) = u 1 350350< u 1< 600 6001 3501u 1 600u2 1z 产品质量的隶属度函数： µ (u 2 ) =1 u 2 11 < u2 < 6 06 1u2 6z 用工的隶属度函数： µ (u 3 ) =11 u 3 20u3 120 < u3 < 60 060 20u3 60 0 u4 50z 纯收入的隶属度函数： µ (u 4 ) = u 4 5050 < u4 < 130 1301 501u4 130u5 1z 对环境影响程度的隶属度函数： µ (u 5 ) =1 u 5 11 < u5 < 6 06 1u5 6将表二中的调查数据代入各隶属函数公式中，可以得到相应的隶属度 5 。例如， X 方案的亩产量为 592.5kg，隶属度为：r= µ (u) = 592 .5 350= 0 .97111产品质量为 3 级时，这时：600 350同理有：r21= µ (u 2) = 1 3 1 = 0 .66 1r31= µ (u 3) = 1 5560 20 20= 0 . 125r 41= µ (u 4 ) =72130 50 50= 0 . 275r51= µ (u 5) = 1 5 1 =6 10 . 2按类似的方法可以求出Y 方案和 Z 方案的隶属度，合并后可以得到如下的评判矩阵 6 ： 0.97R = 0.1250.550.7 0.2750.68750.43750.60.8 0.7150.248 0.60.8 1 3. 综合评判计算3.1 模糊变换ib j = (a5i 1 r ij ) ， j =(1 , 2 , 3 )B = A × R= ( 0 . 275, 0 . 3 , 0 . 3 )从计算结果中无法对都为 0.3 的Y 方案和 Z 方案的优劣做出评判。3.2 以乘代替取小b j =5iiji 1(a r ) ， j =(1 , 2 , 3 )B = A × R= ( 0 . 194，0 . 207，0 . 2 )可知Y 方案优于 Z 方案， Z 方案优于 X 方案，但差别不太明显。3.3 以加代替取大b j =5ii = 1(ar ij ) ， j =(1 , 2 , 3 )B = A × R= ( 0 . 9 ,1 ,1 )从计算的结果中无法对都为 1 的Y 方案和 Z 方案的优劣做出评判。3.4 加权平均b j =5i = 1， j =(a r)i ij(1 , 2 , 3 )B = A × R= ( 0 . 405，0 . 622，0 . 583 )进行归一化处理得： B= ( 0 . 245 , 0 . 400 , 0 . 355 )从计算的结果可以很清楚的看到，Y 方案优于 Z 方案， Z 方案优于 X 方案。4. 结果分析通过以上的讨论，我们有效的分析出结果，即Y 方案优于 Z 方案， Z 方案优于 X 方案 2 ，此案例的分析也可以看到我们现在对农业生产耕作方案的选择与策划，这种方法也逐 渐应用到实际的实践生活当中,也为农业有效的节约反复试验的时间。参考文献1 郭嗣琮，陈刚. 信息科学中的软计算方法M. 沈阳: 东北大学出版社，2001 2 李鸿吉. 模糊数学基础及实用算法M. 北京: 科学出版社，20053 贾旭，王欣，董丽军. 模糊数学在标准评估中的应用J. 石油工业技术监督，2007 4 刘纪辉. 模糊数学方法M. 赣南师范学校学报，20075 刘立新. 模糊数学的产生与应用J. 克山师专学报，1997 6 林革. 模糊现象与模糊数学J. 中学数学杂志，2004.Integrated Farming System of Fuzzy Decision-makingZhang XiaoyingLiaoning Engineering Technology University College, Liaoning Fuxin (123000)AbstractIn the practice of social production and life, people often need to be a lot of the alternative strategy (for example, programs, targets, conditions), to choose the best strategy, which is the decision-making. Inagricultural production, productivity has a number of factors, the paper choose a number of factors, such as grain yield, the number of products, labor units per mu, the income per mu, the impact on theecological balance and other factors, through the establishment of a reasonable, Effective evaluation ofthe model by many factors and the judge set between the relevant factors derived membership function and membership function through the establishment of evaluation matrix and the establishment of a reasonable and effective evaluation model, and then come right through the comprehensive evaluation of the decision-making, This article discussed the contents of simple, but to improve the efficiency of agricultural production has an important role in decision-making on agricultural production is also an innovation.Keywords: Integrated decision-making; membership; the evaluation matrix
