模糊综合评判法
一级模糊综合评判多层次模糊综合评判一级模糊综合评判模型的建立
（1)确定因素集
将因素集 U按属性的类型划分为 k个子集，或者说影响 的k 个指标，记为U = U（U1，U2，… ，Uk）
且满足
（2）确定评语集
由各种不同决断构成的集合被评为评语集
权重 的确定方法很多，在实际运用中常用的方法有：Delphi法、专家调查法和层次分析法。
通过专家打分或实测数据，对数据进行适当的处理，求得归一化指标关于等级的隶属度，从而得到单因素评判矩阵 R。
单级综合评判 B = A 。R
多层次综合评判模型
一般来说，在考虑的因素较多时会带来两个问题：一方面，权重分配很难确定；另一方面，即使确定了权重分配，由于要满足归一性，每一因素分得的权重必然很小。无论采用哪种算子，经过模糊运算后都会“淹没”许多信息，有时甚至得不出任何结果。所以，需采用分层的办法来解决问题。
例：
解答：
因素集U分为3层：
假设某区域有8个候选地址，决断集V={A，B，C，D，E，F，G，H}代表8个不同的候选地址，数据进行处理后得到诸因素的模糊综合评判
（1）分层做评判
u51={u511，u512, u513}, 权重A51={1/3 ,1/3 ,1/3}
由表对U511，u512, u513的模糊评判构成的单因素评判矩阵：
类似：
（2）高层次的综合评判
由此可知，8块候选地的综合评判结果的排序为：D,A,C, ,G,H,F,E,选出较高估计值的地点作为物流中心。
应用模糊综合评判方法进行物流中心选址，模糊评判模型采用层次式结构，把评判因素分为三层，也可进一步分为多层。这里介绍的计算模型由于对权重集进行归一化处理，采用加权求和型，将评价结果按照大小顺序排列，决策者从中选出估计值较高的地点作为物流中心即可，方法简便。