matlab代码实现模糊综合评判

模糊综合评判是一种基于模糊理论的多因素决策方法，它能够处理不确定性和模糊性的问题。下面我将为您提供一个简单的 MATLAB 源代码示例，用于实现模糊综合评判。

假设我们有三个评价因素：A、B 和 C，它们的取值范围分别为 [0, 10]，[0, 5] 和 [0, 8]。我们将使用三角形的隶属函数来表示它们的模糊集合。

% 定义评价因素的隶属函数
A = 0:0.1:10;
A_low = trimf(A, [0, 0, 5]);
A_medium = trimf(A, [2, 5, 8]);
A_high = trimf(A, [5, 10, 10]);

B = 0:0.1:5;
B_low = trimf(B, [0, 0, 2]);
B_medium = trimf(B, [1, 3, 4]);
B_high = trimf(B, [2, 5, 5]);

C = 0:0.1:8;
C_low = trimf(C, [0, 0, 3]);
C_medium = trimf(C, [2, 4, 6]);
C_high = trimf(C, [4, 8, 8]);

% 输入评价因素的值
value_A = 7;
value_B = 3;
value_C = 6;

% 模糊化
fuzzy_A = [min(max((value_A-5)/3, 0), 1), min(max((value_A-2)/3, 0), 1), min(max((10-value_A)/3, 0), 1)];
fuzzy_B = [min(max((value_B-2)/1, 0), 1), min(max((value_B-1)/1, 0), 1), min(max((5-value_B)/1, 0), 1)];
fuzzy_C = [min(max((value_C-4)/2, 0), 1), min(max((value_C-2)/2, 0), 1), min(max((8-value_C)/2, 0), 1)];

% 规则库
rule1 = min(fuzzy_A(1), min(fuzzy_B(1), fuzzy_C(3)));  % A_low & B_low & C_high
rule2 = min(fuzzy_A(2), min(fuzzy_B(2), fuzzy_C(2)));  % A_medium & B_medium & C_medium
rule3 = min(fuzzy_A(3), min(fuzzy_B(3), fuzzy_C(1)));  % A_high & B_high & C_low

% 模糊推理
output = max(rule1, max(rule2, rule3));

% 反模糊化
defuzzy_output = defuzz(A, output, 'centroid');

disp(['模糊综合评判的结果为：', num2str(defuzzy_output)]);

上述代码中，我们首先定义了评价因素 A、B 和 C 的隶属函数，然后输入了评价因素的具体值，并进行了模糊化处理。接着根据预设的规则库进行模糊推理，最后进行反模糊化得到最终的评判结果。

您可以根据自己的实际情况，调整隶属函数的形状和评价因素的具体值，并扩展更多的规则来适应不同的决策问题。希望这个示例能够帮助到您！