模糊数学经济管理论文

摘要:模糊数学是一门研究和处理现实世界中广泛存在的一类模糊现象的学科,它应用性强、经济效益高,因而模糊数学一出现就具有强大的生命力,发展异常迅速,应用范围己拓展到工程技术学、经济学、管理学等诸多领域。今天小编为大家精心挑选了关于《模糊数学经济管理论文 (精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

模糊数学经济管理论文 篇1：

试论经济管理中如何运用模糊数学

摘要：经济发展的模式与管理水平俱佳才能够有力地促进经济可持续发展，所以经济管理水平的提升就显得异常重要。经济增长的基础依赖于经济效益评价，所以通过运用模糊数学评价经济效益，可以对经济管理水平高低有一个很好的了解。本文主要探讨模糊数学在经济管理中的运用情况。

关键词：经济管理;模糊数学;运用

在数学方法理论中，模糊数学是重要的模糊性现象的研究途径，也被人们叫做“fuzzy”，即模糊、不明确的含义。1965年美国控制论学者L.A.扎德在论文《模糊集合》中提出模糊数学理论，由此模糊数学诞生。模糊数学是一种集合理论，通过集合里的一组对象来明确其属性，然后在现象叙述中可以指明对象或者描述属性。[1]而与一定概念全部对象相符合的就是集合的概念，由此数学理论与现实理论的结合有了一个很好的契合点。模糊数学诞生前，那些著名的集合论都只是针对有着清楚外延的概念及事物中。而在现代经济管理中，数学的广泛运用已是常态。而模糊数学在经济管理中，尤其在经济效益评价中至关重要。如果能用模糊数学来分析经济管理水平及效益，那么就可以对经济进行有效的监督，对经济发展的现实意义十分明显。

一、经济效益分析中模糊数学的运用

(一)模糊综合评判

模糊综合批判是一种在经济管理中运用的很普遍的模糊数学理论，而且通常模糊综合评判总算运用多元化评价模型分析我国的经济综合效益影响因素。经济效益的综合影响因素涵盖的范围很广，比如资金使用、流动、资产报酬率、不良应收账款周转率等等。所以，关于这些因素导致的影响往往都没有比较清晰的界限，常常以模糊不清的方式发生、变化。以模糊综合评判来分析这些子因素，那么集合评价的结果就会传递到上层母因素，集合评判子因素对资金占用结果进行影响，从而了解母因素的评判结果，这也体现了它在经济管理中所表现出来的重要性。

(二)经济管理中模糊聚类分析运用

关于确定的数值和物体可以运用不一样的区间组合来划分研究，揭示不同事物间的内在联系，而所有规律的研究基础都是以这种聚类分析为主。聚类分析的基本就是分析不同样本实例间的相似与不相似度，比如在经济效益综合评价中，分析资金使用、经营成功以及生产耗费等生产经营成果时需要使用聚类分析，最终以合理的模糊相似矩阵来探讨经济效益影响因素，并根据这些因素来设置相关的权重指标，让那些模糊问题可以用精确的数学语言来进行描述。

(三)经济管理中模糊模型识别的运用

模糊识别主要是根据研究对象的特征来进行识别，然后科学归类。还是将经济效益分析作为例子，在这个复合系统中，综合性指标可以显示它的整体功能，且资金使用、经营成果、生产耗费等都包含在内，所以应该在综合评估中充分考虑到这些不同的因素，然后对比分析，以相关参数与标准模型作为依据。从经济效益的实情来看，相关的影响因素实在很多，所以利用模糊隶属度能够对实例和参数进行较为理想的对比，然后根据择近原则和贴近度计算来探讨经济效益的影响因素。

二、模糊决策在经济管理中的运用

(一)模糊决策的作用

人的看法属于综合评判过程，模糊分析不同因素，然后从整体上模糊综合性评判每个因素，所以，仔细思考模糊分析和模糊综合，它们有一种互为转换与依赖的深刻联系，故而我们应该从多方位的角度去思考事物，以立体思维看待事物。也正因为如此，模糊多属性决策分析在经济管理中有着极为重要的关系，可以有效解决很多的实际问题。

(二)模糊方法运用

决策是管理环节的重要部分，在某个事物的评价中，我们通常要从不同的因素去考虑。而对于评价过程的具体选择，往往不同因素形成的模糊集合是评价目标的基本，按照多个因素去寻找合适的评价等级，再利用评价等级形成模糊集合，以归属分析的方式对每个单一因素进行等级审评，而对于评价目标中的各个因素的权重进行定量计算、评价。[2]在思考把握对象的过程中，我们一般应该有限地对不同因素以及它们的属性进行思考，而且还有思考因素的自身形态，然后进行总体权衡，最终进行综合性评判。利用模糊多属性决策方式，辅之以定量及定性指标相联合的途径，对主观、客观的偏好值进行科学辨别，然后获得正确的指标权重，从而构成科学、正确的模式。

(三)模糊决策主要途径

运用模糊数学可以对经济管理工作以科学的定性和定量分析。其中的模糊排序在具体的模糊环境里可以利用优劣性来排序不同的决策。比如以某个具体的模糊序，或者以某个不传递的普通二次元关系为例。我们可以运用模糊集理论来找到科学的排优次序，然后以多元化的决策来应对决策问题。所谓模糊寻优，就是利用既定的不同方案来对比找出最为优秀的解决方案。要是无法明确约束条件或目标函数，那么最好的优化方案就是通过模糊寻优来获得，目标函数模糊化是一个十分不错的选择，利用模糊集合明确约束定义，并运用线性规划开展研究，从而获得一般的应用规划结果，然后我们就可以实事求是地运用不同的结果。

三、结语

总而言之，在社会中的经济活动中有着数不清的模糊现象存在，要是还机械地利用精确数学来处理这些经济问题，那么结果可能就会出错。在经济管理系统中，模糊数学可以有效解决很多实际问题。科学的经济管理时刻都是运用模糊数学解决经济问题，因为经济管理中模糊现象是无处不在的。因此，运用模糊数学可以更为客观地解决经济管理中的实际问题，提高经济管理水平。

参考文献：

[1]宋冬梅.浅议高等数学理论在经济管理中的应用[J]中国市场，2010(03)：75

[2]朱倍申.例析模糊数学在经济分析中的作用[J]魅力中国，2010(107)：197

作者：施丽娟

模糊数学经济管理论文 篇2：

模糊数学在经济与管理中运用的探索

摘要:模糊数学是一门研究和处理现实世界中广泛存在的一类模糊现象的学科,它应用性强、经济效益高,因而模糊数学一出现就具有强大的生命力,发展异常迅速,应用范围己拓展到工程技术学、经济学、管理学等诸多领域。模糊数学在经济与管理中的应用已经有一段历史,宏观经济具有典型的模糊性质,模糊数学考虑了知识的不完全性和信息的非对称性,并将其予以了量化,在处理宏观经济问题上具有一定优势。

关键词:模糊数学 经济 管理

一、模糊数学的内涵

模糊数学就是研究和处理模糊性现象的数学。所谓的模糊性主要指客观事物的差异的中介过渡时所呈现的“亦此亦彼”性。模糊数学以模糊集合论为展开前提,以隶属度概念和浮动截集为途径实现模糊性向精确性转化。隶属度是对经典集合论加以改造的结果。经典集合论阐明:对于给定集合A,任一元素X,要么X属于A,要么不属于A,两者必居其一而模糊集合论用隶属度来刻划元素属于集合的程度,它阐明:对于给定的模糊集A,在论域U中每一元素X,对A的隶属度度,用区间[0,1]中取不同实数值来描述。0表示不属于,1表示完全属于,而0,1,0.2,…,0.9分别表示隶属程度的高低。而浮动裁集的思想,就是在模糊集A中,按照隶属程度的高低,取一定的阀值(在[0,1]上)进行截割,凡隶属度达到或超过者,便划入模糊集的元素,这个由隶属度数值达到或大于某一阀值的元素所组成的普通集合A,叫——水平集。其思维方法把模糊集转换成普通集,从而借助量的分析达到质的把握,沟通人类模糊化自然思维和数学性精确思维。

二、模糊数学的应用范围

由于模糊数学具有其特殊性,即既认识到事物“非此即彼”的明晰性形态,又考虑到事物“亦此亦彼”的过渡性形态,因而它具有很强的生命力和渗透力,其适用面比经典数学的更为广泛。模糊数学的应用范围相当广泛,一般可以从以下两个层次(或层面)来看:

(一)理论层面上的应用

这主要是指模糊数学中的模糊集论被广泛应用于解决其他方面的理论层次上的问题。例如模糊集的扩张L——模糊集,R——模糊集,2型模糊集,概率模糊集等等,还有被应用于算法论、自动控制论、语义论、范畴论、几何学、逻辑、博弈论等等。模糊数学在这些问题中的应用,较好地解决了这些问题的理论问题,收到了良好的效果。

(二)实践层面上的应用

这主要是指模糊数学被应用于解决实践应用中的技术、方法、工具等问题。这方面的应用广泛地涉及到工程、机械、医学、社会、经济、管理、气象、地质、历史、语言、政治等等各个领域,具体例子很多,如模拟控制电器、机械故障诊断、人工智能、医疗诊断、公害问题研究、工作评价、天气预报、地震研究、人才评价、动态规划、图像识别等等,在这些实践问题中都在一定程度上应用了模糊数学。

三、模糊数学在经济与管理中的运用

(一)经济周期的模糊数学分析

1825年后,经济周期波动引起经济学界的广泛兴趣,在.G.Hawtrey的纯货币理论?F.A.Hayek和E.Mises的投资过度理论?J.A.Hobson的消费不足理论?J.M.Keynes的心理理论?J.A.Schumpeter的创新理论和H.S.Jevons的太子黑子理论到诸多理论中直观上,和中国的经济周期波动比较相符的是投资过度理论与创新理论。不管是何种理论,从理论经济学方面考虑:如果一国的经济从波谷走向波峰,从波峰走向波谷,都与体制上的弊端和本来稀缺的资源又配置不好有关的话;如果一国的经济周期波动的上限(即峰值)取决于社会已经达到技术水平和一切生产资源的可以被利用的限度的话;如果一国的经济周期波动的下限(即谷值)是指社会总产品的产量和国民总收入无论出现任何原因都不会收缩到再往下降的一个界限的话;那么无论是从国家的宏观调节上还是微观企业的自我协调上,只能相对地掌握短期内的上下限的大致原因和范围。况且投资中的资金沉淀是难以控制的,生产资源的不被闲置也是难以控制的,否则加速原理就不起作用,更何况战争、天灾、人祸、政治不稳定、领导人更迭等情况随时都会发生,这都将直接影响经济发展的稳定程度,因此,经济周期波动的上下限的存在所依据的其他情况不变就无人担保。这就是说,经济波动本身是一种复杂的不精确的模糊现象。

(二)在财务综合评价中的运用

模糊数学是研究和处理模糊性现象的一门数学分支,模糊性是指客观事物或现象类属的不清晰性和非确定性。财务数据本身不是精确的数据,而是带有模糊性,主要体现在:①财务数据具有近似性。美国财务会计准则委员会指出,财务信息仅可能做到近似,而不可能做到精确。在按历史成本核算时,财务数据的模糊性主要表现在由经济业务引起的会计要素变动的实际数据与会计计量所生成的数据之间的差异,也就是会计核算所生成的数据围绕经济业务实际数据上下波动。②财务数据具有不确定性。市场价格的不断变化对会计要素计量和反映的相对准确性有很大影响。随着社会经济的发展,经济活动日益复杂化,类似于物价变动、自创商誉、金融衍生工具等都会对会计数据的计量产生影响。另外,财务报表分析本身带有主观性。主要体现在财务比率的选择、财务比率的确切定义以及财务比率的解释在很大程度上带有主观判断和假设的色彩。

四、结论

经济活动和管理科学中存在着大量的模糊现象,如果还用精确数学方法处理这些现象,有时就会出现偏差。模糊数学方法解决了大量的经济系统和管理系统中的实际问题。科学管理中无时无处不在使用模糊数学方法解决问题,这是由于科学管理中存在着大量的模糊现象的缘故。而且用这种模糊数学方法解决实际问题更加符合客观现实。

(一)财务数据的模糊性与模糊数学思想的一致性

(二)模糊数学应用领域的适应性

模糊数学在财务分析评价过程中,由于财务数据构成要素和形成因素的复杂性,因此,财务分析的这种评价过程是模糊的,既无法用精确的数学语言定量描述分析对象,又难以准确的确定综合修正结果。但模糊理论的研究成果表明,客观事物的模糊性并不是杂乱无章的,而是有其特殊规律的。在财务综合评价中运用科学的模糊手段,并结合计算机处理其模糊性问题,将会使企业的财务综合评价更真实、更准确、更合理。

参考文献:

[1] 江瑞侠.高等数学知识在经济中的应用探讨,商场现代化[J]. 2008.

2宋冬梅.浅议高等数学理论在经济管理中的应用, 中国市场[J]. 2008.

3张敬哲 应用模糊数学方法对农业经济类型进行划分与分析, 吉林农业科技学院学报,[J] .2007.

(李慧群, 女,讲师, 研究方向:高等数学及物业管理方向, 秦皇岛广播电视大学. )

作者：李慧群

模糊数学经济管理论文 篇3：

浅谈数学建模的思想融入模糊数学教学

[摘 要] 主要讨论模糊数学的教学现状，以及数学建模的思想融入模糊数学教学的必要性和实例。这种教学方式使学生建立的模型更符合实际，并且可以有效培养学生的创新精神。

[关 键 词] 数学建模;模糊数学;模糊综合评判

目前，许多高等院校开设了模糊数学这门课，而针对各个高等院校的专业有所侧重，人们为了解决实际问题需要建立实用的数学模型，因此，在模糊数学的教学过程中融入数学建模的思想迫在眉睫。

一、数学建模思想融入模糊数学教学的必要性

第一，数学建模的思想融入模糊数学的教学的意义在于理论应用于实际。针对不同专业的实际问题，利用模糊数学理论，建立解决专业实际问题的数学模型。目前，在模糊数学的教学中很少融入数学建模思想，基本上都是利用现有的模型在授课，由于很多授课老师都是数学系老师，对工科的很多专业方向和实际遇到的问题不太了解，这就需要授课教师和学生进行充分互动，让授课教师了解学生遇到的专业研究方向和遇到的实际问题，让学生了解这些问题如何通过建立模糊数学的数学模型来解决。

第二，数学建模思想融入模糊数学的教学使建立的模型与实际问题尽可能相符。模糊数学走出了传统二值逻辑的框架，树立了隶属度的思想，为一些含糊不清的语言变量进行识别、分析、推理乃至决策。我们遇到的很多实际问题是很难用清晰的界限来说明集合的概念，模糊数学把数学的应用范围从确定性的领域扩大到了模糊领域。

第三，数学建模的思想融入模糊数学的教学可以培养学生的创新精神。创新能力其基础是创造性思维的发展，是与创造性活动联系在一起的，因而为学生创造有利于创新的客观环境是十分重要的。现在的学生思维活跃，接触的信息量大，自身有很大的潜能，关键在于如何激发他们的潜能使他们在完成任务的前提下营造创新氛围，捕捉教学良机，逐步培养创新思维能力。

二、数学建模思想融入模糊数学教学的实例

例.陕西省商品住房库存消化能力的模糊综合评判

(一)问题的提出

商品住房库存消化能力状况为房地产市场风险评价和健康发展提供了很重要的依据。

(二)模型建立及解法

1.确定评价等级：高消化能力、较高消化能力、一般消化能力、较低消化能力、低消化能力，分别对应分值：9，7，5，3，1，介于两级之间的值：8，6，4，2.

2.确定评价因素，主因素有：商品住房库存供给、居民商品住房购买能力、居民商品住房购买意愿，主因素里含有很多分因素，因此构建分层模糊关系矩阵R=(rij)m×n，其中rij=.

分层模糊关系矩阵：

R1=0.32 0.26 0.16 0.18 0.080.38 0.36 0.12 0.10 0.040.26 0.34 0.20 0.14 0.060.18 0.30 0.24 0.16 0.120.46 0.34 0.12 0.04 0.040.70 0.10 0.14 0.06 00.14 0.26 0.30 0.20 0.10

R2=0.16 0.30 0.34 0.16 0.040.30 0.24 0.16 0.16 0.140.12 0.18 0.50 0.16 0.140.24 0.40 0.16 0.14 0.060.12 0.28 0.40 0.16 0.04

R3=0.16 0.28 0.40 0.28 0.080.10 0.46 0.28 0.12 0.040.08 0.32 0.44 0.14 0.020.08 0.16 0.52 0.20 0.040.20 0.36 0.24 0.12 0.08

3.確定每一层的指标权重：每一层的模糊关系矩阵正交化，求出所对应的最大特征值的特征向量，再归一化，确定指标层的权重ωi，再利用同样的办法计算主因素的权重。

ω1=(0.14，0.15，0.14，0.12，0.16，0.18，0.11)

ω2=(0.21，0.17，0.22，0.19，0.21)

ω3=(0.22，0.20，0.21，0.20，0.17)

(4)通过A=ω×R计算评价结果，最终得出评价分数。

A1=ω1×R1=(0.37，0.28，0.17，0.12，0.06)

A2=ω2×R2=(0.18，0.28，0.32，0.16，0.08)

A3=ω3×R3=(0.12，0.31，0.38，0.17，0.05)

R=A1A2A3，而ω=(0.32，0.33，0.35)

A=ω×R=(0.22，0.29，0.29，0.15，0.06)

得出评价结论：

B=A×V=(0.22，0.29，0.29，0.15，0.06)×(9，7，5，3，1)T=5.99

说明陕西省库存消化能力处于中等水平。

(三)模型的评价

此模型在原有模糊综合评判的基础上对权重的确定进行改进，使模型更加符合实际，因此模糊数学有很多建立模型的方法，我们可以在实际应用中进行调整。

到目前为止，模糊数学教学中数学建模的案例还需要不断地扩充，因此，需要授课教师和学生大力努力使数学建模的思想在模糊数学教学中发挥积极有效的作用。

参考文献：

[1]李尚志.数学建模竞赛教程[M].南京：江苏教育出版社，1996.

[2]常大勇，张丽丽.经济管理中的模糊数学方法[M].北京经济学院出版社，1995.

[3]谢季坚，刘承平.模糊数学方法及其应用[M].华中科技大学出版社，2013.

[4]陈伟.模糊数学在数学建模中的应用[J].数学的实践与认识，2005，35(4).

作者：王婷　刘勇