DAGF
1.DAGF算法的理论基础
DAGF算法是将改进的Delphi法、层次分析法(Analytic hierarchy process)、灰色关联分析(Gray correlation analysis)、模糊评判综合法(Guzzy comprehensive judgement)集合而成的。DAGF算法的理论基础是灰色理论、模糊数学和钱学森教授提出的从定性到定量的综合集成方法。灰色系统理论是从信息的非完备性出发研究和处理复杂系统的理论，它不是从系统内部特殊的规律出发去研究系统，而是通过对系统某一层次的观测资料加以数学处理，达到在更高层次上了解系统内部变化趋势、相互关系等机制。它的数学方法是非统计方法，在系统数据较少和条件不满足统计要求的情况下，更具有使用性。模糊数学是一种处理模糊信息的工具，是描述和加工模糊信息的数学方法。它使数学进入模糊现象这个客观存在的世界。它在传统的经典数学与模糊的现实世界之间架起了一座桥梁，用数学的方法抽象描述模糊现象，揭示模糊现象的本质和规律。钱学森教授提出的从定性到定量的综合集成，是将专家群体、数据和多种信息与计算机结合起来，把各种学科的理论与人的经验知识结合起来，发挥它们的整体优势和综合优势。其特点是:定性分析与定量分析结合，最后上升到定量分析:自然科学与社会科学相结合、科学理论与经验知识相结合、宏观与微观相结合、各类人员的结合、人与计算机的结合。
2.DAGF算法思路
运用改进的Delphi法匿名讨论及统计，结合具体的研究项H，优化待评研究项目指标，拟定出具体研究项目的综合评价指标体系:建立评价指标递阶层次结构:计算指标体系低层元素的组合权重:给出评价指标评估值矩阵:运用灰色系统理论确定评估灰类:计算灰色评估系数，得出灰色评估权向量和权矩阵;取得专家评判数据，依据模糊数学理论形成评判矩阵:进行模糊运算，得出综合评价结果