本文研究的是在无法对餐饮生命周期阶段各特征因子做精准判断的前提下，研究如何对企业所处生命周期阶段进行综合评价。由于涉及多个目标，即8个特征因子，需要对各特征因子进行评价等级的分类，为此引入特征模糊子集D i
D i ＝﹙0，0，…，0，1，0，…，0﹚（3）
其中第i个分量为1。
即通过D i 对它所对应的决策对象进行决策时，应无可争议的将决策对象分在V i 等级，因而D i 是最体现决策对象特征的模糊子集。
研究表明用贴近度分析法进行决策分类时，对称贴近度按择近原则所得到的结果与用最大隶属原则进行决策的结果相同；而只有采用非对称贴近度才能避开最大隶属原则抛弃非最大分量而丢失信息的缺陷 [5] 。与常见的对称贴近度如格贴近度、欧氏贴近度、海明贴近度相比较 [9] ，不对称贴近度的定义为：
N（A，B）＝1－  （4）
设决策对象在目标u i （u i ∈U）下与各评价等级对应的特征模糊子集的非对称贴近度为
Z i ＝（Z 1i ，Z 2i ，……Z ni ） T
＝（N（r i ，D 1 ），N（r i ，D 2 ），…，N（r i ，D n ）） T （5）
注在计算N（r i ，D j ）中，需要r i 和D j 进行标准化处理：首先将r ij 放在第一位，若  ＜  ，则将  放在  之前；若 ＝ ，且j 1 ＜j 2 ，则将 放在 之前，变换后的r i 记为r i j ，D j 变为D 1 ，N（r i ，D j ）＝N（r i j ，D 1 ） [4] 。
则在多目标U＝＝｛u 1 ，u 2 ，…，u m ｝下的决策矩阵为
Z＝（Z ij ） n × m ＝（Z 1 ，Z 2 ，…，Z m ）（6）
取参考等级v * 与v － ，使
C v* ＝（C 1 * ，C 2 * ，…，C m * ）
式（7）、式（8）定义的参考等级v * 与v － 都是一种虚拟的评价等级，分别表示在每个目标下将决策对象分到虚拟等级v * 中是最贴切的（理想等级）和分到虚拟等级v － 中是最不贴切的（负理想等级） [5] 。论文大全。同时记
C i ＝（（Z i1 ，Z i2 ，……Z im ）
＝（N（r 1 ，D i ），N（r 2 ，D i ），…，N（r m ，D i ）（9）
从式（7）、（8）、（9）中可以看出，当C i 与C*越贴近同时与C － 越不贴近，则将决策对象分到第i个评价等级vi就越合适；反之则越不合适。而比较C i 与C*、C － 的差别和是否接近，同样可用贴近度的方法来确定 [4][5] 。
 ＝  （10）
 ＝  （11）
然后比较 / ，若
 （12）
则决策对象在多目标下应分在等级类v p 中，即在多个特征因子下共同作用下生命周期阶段被评价为v p 。
四、应用示例
设某餐饮企业在生命周期阶段评价中共有10名专家对8个特征因素进行了评价，其评价情况为表。
表2 某餐饮企业生命周期特征因子的等级评价表
| 等级 特征因子 |
非常低 |
比较低 |
一般 |
比较高 |
非常高 |
| 规模化程度A1 |
0 |
1 |
2 |
4 |
3 |
| 细分市场程度A1 |
1 |
1 |
1 |
3 |
4 |
| 产品的特色化程度 |
3 |
4 |
2 |
1 |
0 |
| 与消费者的紧密程度A1 |
4 |
2 |
2 |
1 |
1 |
| 决策中承受风险的程度A1 |
3 |
3 |
2 |
2 |
0 |
| 创新进取程度A1 |
2 |
4 |
3 |
1 |
0 |
| 管理规范化程度A1 |
0 |
0 |
2 |
3 |
5 |
| 权利集中程度A1 |
1 |
2 |
4 |
2 |
1 |
注：表中数字为评价的人数。
依据表中数据，用模糊统计法，得
R= 
根据非对称贴近度定义求得决策矩阵为
Z＝ 
根据式（9），求得决策对象到各个评价等级的贴近度向量为
C 1 ＝（0.6733 0.6933 0.83330.8333 0.8200 0.8067 0.6467 0.7467）
C 2 ＝（0.6933 0.6933 0.85330.7933 0.8200 0.8467 0.6467 0.7667）
C 3 ＝（0.7533 0.7067 0.79330.7600 0.7867 0.8267 0.7200 0.8333）
C 4 ＝（0.8467 0.8000 0.70670.7067 0.7400 0.7267 0.8267 0.7867）
C 5 ＝（0.8333 0.8400 0.67330.7000 0.6867 0.6867 0.8867 0.7467）
根据式（7）和式（8），求得正、负理想点为
C*＝（0.8467 0.8400 0.8533 0.8333 0.8200 0.84670.8867 0.8333）
C － ＝（0.67330.6933 0.6733 0.7000 0.6867 0.6867 0.64670.7467）
在式（10），式（11）定义的贴近度下，求得
 =0.9843
 =1.0039
 =1.0260
 =1.0128
 =0.9844
可以看到，其中  /  是最大，该企业应判定为处于生命周期的成熟期，这和模糊关系矩阵的直接观测是一直的。由此可以说明，本文所提出的评价方法是可行的，具有一定程度的有效性。
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