（3）确定各层因素的权重向量W。由判断矩阵计算同一层次的各因素针对上一层次的相对权重，并进行判断矩阵的一致性检验。

　　按式CR=■计算一致性比率，其中，CI=■叫做一致性指标（n为判断矩阵的阶数）。当CR≤0.1时，接受判断矩阵，否则，修改判断矩阵。

　　（4）根据专家打分，求得底层每个指标的评价量化值r■。如果有n个专家分别打分，用第i个二级指标在第j个得分的频率作为隶属度，即r■=■，n为给j打分评委人数。j=1，2，3，4，分别代表优、好、一般、差。在对该指标完成评价后，得到了评价矩阵R为：R=r■■。

　　（5）找到对应的指标权重向量W=W■，W■，…，W■，计算出最后目标层的评价结果，确定综合评价的评价集B=W*R。

　　（6）最后，进行模糊综合评判断。按照评价水平V的值，计算出最高层目的评价结果P=B*V■。

　　3实例验证

　　3.1确定决策层权重和指标层权重

　　（1）决策层权重。第三方物流企业合作伙伴的评估项目，即一级指标，包括运作能力评价、管理能力评价、发展潜力评价、合作稳定性评价。综合评估各方专家意见，认为运作能力评价和管理能力评价最为重要，发展潜力评价次之，合作稳定性评价弱于发展潜力水平评价。笔者采用1～9标度法确定一级指标的权重，权重比例见表2所示。

　　所以得到判断矩阵A=■

　　用Matlab程序计算判断矩阵A，求得特征向量■=0.6768，0.6768，0.2645，0.1179，进行归一化处理后得到W

　　=0.3899，0.3899，0.1523，0.0679。同时，求得最大特征值为λ■=4.0435，进行一致性检验，CI=0.0145，CR=0.0163。判断矩阵

　　具有满意一致性，赋权合理。则一级指标的权重分布情况和最大特征值及一致性检验结果如表3所示。

　　（2）指标层权重。按照上述方法可以求得指标层二级指标的相对权重，全部二级指标判断矩阵都具有满意一致性。其计算结果如下：

　　对于运作能力如表4所示：

　　对于管理能力如表5所示：

　　对于发展潜力如表6所示：

　　对于合作保密性如表7所示：

　　由上述数据，得到各二级指标的权重向量：

　　W■=0.0982，0.1440，0.4460，0.0534，0.2584W■=0.1600，0.0972，0.4185，0.2625，0.0618

　　W■=0.0684，0.1342，0.2681，0.5292W■=0.4097，0.3500，0.1579，0.0824

　　3.2各个决策层的模糊综合评价

　　建立等级评估，本文分为4个等级V=优，好，一般，差。等级评估依据是根据各评估方案的实际情况，并结合有关规定和技术参数要求，以及为做到公平、公正、客观地评价每一个方案，事先制定的统一评价标准。通常选取15位专家对各项评价指标进行独立打分，以每个测定等级所占百分数作为隶属度，构造模糊评判矩阵。

　　对运作能力评价方面，根据专家打分的结果，建立模糊评价矩阵：R■=■

　　权重W■=0.0982，0.1440，0.4460，0.0534，0.2584

　　则：B■=W■*R■=■

　　类似，管理能力B■，发展潜力B■，合作稳定性B■的模糊评判矩阵分别为：

　　B■=■B■=■

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