计算综合评价向量

由于涉及到的计算量非常大，本文将使用R作为计算工具。R作为一个开源的统计计算项目，一直以来以其免费性在学术界广泛运用。R支持多种系统平台，比如Linux，windwos和mac OS X。R提供了大量的程序包实现各种功能，也很方便自己编写程序。本文中用于计算的数据将从excel表格中导入，使用的相关函数需要RODBC程序包。将分别使用6种模型对每辆候选车进行计算，进行不同模型间的对比。评价矩阵为ma（见附录），权重向量为A。

下面将分别使用6种模型对每辆车进行评价，比较不同模型得出的数据，最后综合6种模型的结果。

总结

在轿车选购问题上，目前已有的数学方法还比较少。大多数消费者选车还是通过主观感觉，主观感觉是人脑通过对大量信息综合处理后的感受，确实具有不错的可信度，其缺点就是缺乏统一的理论。买车就是买个喜欢，确实，只要自己觉得喜欢，这些数学方法也没有太大必要，本文提供的数学方法，主要是提供了一种主观判断之外的方法，可以用于在主观判断失效的时候提供一个参考，并不代表绝对权力。

实际情况下，我们买车的时候都缺少不了实际上车体验的过程，现在很多车商还提供了试驾活动。不同的人还有不同的个性需求，这些个性需求并不能统一的做出评价。按照国别来分，普遍来说，纯国产车的配置由于合资品牌车，合资品牌车优于进口车；然而国产车普遍存在一些细节问题，这些细节体现在质量控制的不稳定、关键技术的缺乏（只能依靠进口）。总的来说，近几年国产汽车发展良好，越来越多的用户选择国产汽车，虽然国产汽车还存在诸多不足，但是有了民众的支持，祖国的汽车产业一定会更快更好的发展。

本人对课题任务书提出的任务要求及实现目标的可行性分析

模糊综合评判属于综合评判的一种，适用于对多个因素影响的事物进行整体评价。轿车的选购问题实际上就是对轿车的评价，然后择优选择。轿车的各个属性具有模糊性。选购问题应该因人而异，所以权重将由用户决定。车辆数据可以通过相关网站获取。用户信息需要通过问卷调查获取。

本课题的关键问题及解决问题的思路

关键问题：与普通的模糊综合评判不同的是，轿车选购问题是一个双变量的问题，购车者和汽车都是变量。因此在评判方法问题上与常规的风险评估或者质量评价有所区别。

解决思路：拟定一套方法，通过这个方法可以实现对不同用户确立不同的权重集。这个方法需要统计大量用户的信息和对应的普遍看法。通过建立大量的数据基础，就能够对任意个体用户建立权重集。进而使用这个权重集对车辆进行模糊综合评判。