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user: 3. 基于ANP和DS方法的高职教育社会服务能力评价模型 上述构建的高职教育社会服务能力评价指标兼有定量指标和定性指标共存特征，且呈现出一定的层次性和相互影响性等特征。ANP方法在确定评价指标权重时能够充分考虑各评价指标间的内在关系，而DS方法对于构建指标层级间的确定性信度分析具有较好优势，由此基于ANP方法和DS证据合成理论和方法来分析评价指标的权重和指标可信度水平，构建评价模型以更科学地评价高职教育社会服务能力。 3.1. 基于ANP的指标权重的计算 运用ANP方法计算高职教育社会服务能力评价指标权重，步骤如下： 1) 构建评价网络结构。根据ANP方法，结合评价指标内涵及相互间的内在关系，构建网络层次分析模型。其中，第一层：评估准则层 U ，即控制层；第二层是网络层包括涉及各具体指标。 2) 计算超矩阵。以 U 为准则，以 U i 中元素 U i j 为次准则( i = 1 ， 2 ， 3 ； j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， N )，对 U i 中的元素按照各自对 U i j 的影响大小进行间接优势度比较，构建判别矩阵并得出排序向量 ( w i 1 ( j k ) ， ⋯ ， w i n i ( j k ) ) ′ ，记为 ： w i j = [ w i 1 ( j 1 ) w i 1 ( j 2 ) ⋯ w i 1 ( j n j ) w i 2 ( j 1 ) w i 2 ( j 2 ) ⋯ w i 2 ( j n j ) ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ w i n i ( j 1 ) w i n i ( j 2 ) ⋯ w i n i ( j n j ) ] 。 w i j 的列向量就是 U i 中的元素两两之间影响程度排序向量。若 U i 中元素两两之间没有影响，则 w i j = 0 ，可得超矩阵 W ，记为： W = [ w 11 w 12 ⋯ w 1 N w 21 w 22 ⋯ w 2 N ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ w N 1 w N 2 ⋯ w N N ] 。 3) 计算加权超矩阵。超矩阵的每个子块 w i j 为列向量的归一化，但 W 并不是归一化矩阵。为此以 U 为准则将各个元素组对次准则 U i j 的重要性进行比较，从而得到相应的归一化排序向量，得到加权矩阵 A ， 记为： A = [ a 11 a 12 ⋯ a 1 N a 21 a 22 ⋯ a 2 N ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ a N 1 a N 2 ⋯ a N N ] 。 利用加权矩阵 A 对超矩阵 W 进行加权，得到加权超矩阵 W ¯ = ( W i j ¯ ) ，其中 W i j ¯ = a i j w i j 。 3.2. 基于证据理论的全实数指标评价模型 针对高职教育社会服务能力评价中定性和定量指标共存的特点，将不确定问题分解为子命题问题，利用证据合成理论和方法，获取不确定综合性命题的解；同时集合运用ANP方法，形成全实数的评价指标权重体系，并以此建立评价模型。 1) 评价指标权重和测度集。针对评价指标间相互影响的差异性，设 λ i 、 λ i j 和 λ i j k 分别为三层级指标 p i 、 p i j 和 p i j k 的权重，采用ANP方法对各层级指标权重值进行归一化处理；根据专家对关键性指标的 偏好系数 α ( 0.9 ≤ α ≤ 1 )，调整基本信任度的分配函数为： M ′ i ( A i ) = λ i j k max i ( λ i j k ) ⋅ α ⋅ M ″ i ( A i ) 。 对于高职教育社会服务能力，假设其评价等级为 H = { H 1 ， H 2 ， H 3 ， H 4 } ，其中 H 1 表示服务能力很强， H 2 表示服务能力强， H 3 表示服务能力不强， H 4 表示服务能力差；同时，根据高职教育社会服务能力指标属性的特征状态设定各类等级 H i 的常规性主观认定的评价值 V i 。 2) 构建基本可信度分配。基于证据理论和方法，令 P i j ( H h ， p ) 为评价主体 p 对指标 u i j 评估等级的置信度，构造二级指标基本可信度分配。假设 u i l 为 U i 下的权重最大二级指标，可采用 m ( H h | u i l ) = α i l p P i l ( H h ， p ) 和 m ( H Θ | u i l ) = 1 − ∑ h = 1 4 m ( H h | u i l ) 方法构造其基本可信度分配。其中， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， p = 1 ， 2 ， ⋯ ， q ， h = 1 ， 2 ， 3 ， 4 。 m ( H Θ | u i l ) 表示完全不可确知的基本可信度分配， α i l p 表示确定利益主体 p 对于 U i 中关键子指标 u i l 的偏好系数( 0.9 ≤ α i l p ≤ 1 )。对于非关键性子指标 u i k ，构造其基本可信度分配如下： m p ( H h | u i k ) = ( w i k / w i l ) α i l p P i k ( H h ， p ) ， m p ( H Θ | u i k ) = 1 − ∑ h = 1 4 m ( H h | u i k ) 。 3) 计算证据合成结果。基于ANP方法中评价高职教育服务能力体系的层次结构，最底层的信度由咨询专家直接给出，并由Dempster-Shafer公式逐级进行证据合成运算，最后得到顶层的信度解。 ① 第二层指标的可信度分配合成。通过 q 位专家对二级指标 u i j 的基本可信度分配，构建如下矩阵： m ( i ， j ) = [ m 10 m 11 ⋯ m 1 h m 20 m 21 ⋯ m 2 h ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ m q 0 m q 1 ⋯ m q h ] 。其中： m p 0 = m p ( H Θ | u i j ) ， m p h = m p ( H h | u i j ) 。采用根据证据合成对 q 位专家关于第二层级指标 u i j 的基本可信度分配进行证据合成，结果为 m ( H h | u i j ) = m I ( q ) ， h 和 m ( H Θ | u i j ) = m I ( q ) ， 0 。 ② 第一层级指标的证据合成。采用上述同样的方法，对第一层级指标进行证据合成，从而得到第一层级指标的基本可信度分配，结果为 m ( H h | U i ) ， m ( H Θ | U i ) 。 4) 计算高职教育社会服务能力评价等级信度。高职教育社会服务能力各评价等级的信度和似然度 B e l ( H i ) = m ( H i ) 和 P l ( H i ) = 1 − B e l ( H i ¯ ) ，由此可获得各评价等级的置信区间 [ B e l ( H i ) ， P l ( H i ) ] (表示证据支持服务能力为 H i 的信任区间)。其中， B e l ( H i ) 表示支持服务能力为 H i 的精确概率， P l ( H i ) 表示支持服务能力为 H i 的最大可能概率。计算各等级的信任度： E ( H i ) = B e l ( H i ) + [ 1 − ( P l ( H i ) − B e l ( H i ) ) ] ( P l ( H i ) − B e l ( H i ) ) 。其中， P l ( H i ) − B e l ( H i ) 表示证据支持满 意度为 H i 的不确定性。最终，各评价等级信任度最大等级即为高职教育社会服务能力的综合测度。 5) 计算服务能力评价值。若假设高职教育社会服务评价等级 H i 的评价值为 V i ，则可得到第一层级 指标 U i 的评价值 Q i = ∑ h = 1 4 V h ∗ m ( H h | U i ) ；由此，根据第一层指标的权重获得高职教育社会服务能力评价的综合值 Q = ∑ i = 1 n w i ∗ Q i 。