你可以分别了解一下他们的原理.
线性结构可以这样理解：这种结构里的东西是一个挨着一个是，象排队一样，想要查找，就要从头到尾找。
而节点指的是某个对象，在整体中把这个对象看做一个点，如果其他对象（节点）和它本身有一定的关系的话，就用线来把他们连接起来。
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于"随机数"的计算方法。这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划"。该计划的主持人之一、数学家冯?诺伊曼用驰名世界的赌城-摩纳哥的Monte Carlo-来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。
Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。早在17世纪，人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率"。19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。本世纪40年代电子计算机的出现，特别是近年来高速电子计算机的出现，使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。
考虑平面上的一个边长为1的正方形及其内部的一个形状不规则的"图形"，如何求出这个"图形"的面积呢？Monte Carlo方法是这样一种"随机化"的方法：向该正方形"随机地"投掷N个点落于"图形"内，则该"图形"的面积近似为M/N。
可用民意测验来作一个不严格的比喻。民意测验的人不是征询每一个登记选民的意见，而是通过对选民进行小规模的抽样调查来确定可能的优胜者。其基本思想是一样的。
科技计算中的问题比这要复杂得多。比如金融衍生产品（期权、期货、掉期等）的定价及交易风险估算，问题的维数（即变量的个数）可能高达数百甚至数千。对这类问题，难度随维数的增加呈指数增长，这就是所谓的"维数的灾难"(Course Dimensionality)，传统的数值方法难以对付（即使使用速度最快的计算机）。Monte Carlo方法能很好地用来对付维数的灾难，因为该方法的计算复杂性不再依赖于维数。以前那些本来是无法计算的问题现在也能够计算量。为提高方法的效率，科学家们提出了许多所谓的"方差缩减"技巧。
另一类形式与Monte Carlo方法相似，但理论基础不同的方法-"拟蒙特卡罗方法"(Quasi-Monte Carlo方法)-近年来也获得迅速发展。我国数学家华罗庚、王元提出的"华-王"方法即是其中的一例。这种方法的基本思想是"用确定性的超均匀分布序列(数学上称为Low Discrepancy Sequences)代替Monte Carlo方法中的随机数序列。对某些问题该方法的实际速度一般可比Monte Carlo方法提出高数百倍，并可计算精确度。
http://www.chinainfo.gov.cn/data/200108/1_20010830_13234.html 在建立以上实施整合管理体系企业的绩效模糊综合评价模型和引入模糊数学理论的基础上，我们可以开始对企业绩效的指标进行下列步骤的分析，最终得到企业管理体系整合绩效评价等级。
步骤一：依据所建立的企业绩效综合评价指标体系，使用层次分析法计算，获得首层各个评价方面的权重 wA、wB、wC和wD，并得到二层三个方面的各个指标的权重 wij(i=A、B、C、D, j=1,2,…10)。
步骤二： 根据的实施质量、环境和职业健康安全整合管理体系的企业实际情况和对评定指标的模糊集规定，请专家评审团对四个方面指标的各个分指标进行评定，列出评定表。
步骤三： 首先对于财务评价评价指标，用 ri 表示专家对于这个方面的影响企业绩效评价等级的各个指标 i 的评定等级，wi 表示该项指标的权重等级（i=1,2…10）。按照表 4-8 和表 4-10 所列出的参数确定其各自的隶属函数 f(x)。对每一项 f(x)，用积分法计算其累积函数 F(x)，并计算 F(x)的最大值 max(F(x))。假设 x 服从β分布，应用蒙特卡罗模拟方法，对每一项所求出的 F(x)，随机生成一个均匀随机数，其生成范围为[0, max(F(x))]，然后令 F(x)=所生成的随机数，这样可以反解得到一个 x，这样得到的 x 是一个随机值，代表其模糊集合。这样就可以得到一组随机的 x 值，分别代表专家评审的各项因素的权重和评定等级的随机模拟值。
步骤四：按下面的公式(1)计算企业绩效评价等级在财务评价指标方面的等级 R 其 ri、wi 分别为上一步中所计算的 x 值。
R= (1)
R值代表企业绩效评价等级在管理者及员工评价方面的综合等级,指数β用公式(2)计算:
β = (2)
至此完成了一步迭代计算．
步骤五：大量重复计算步骤二和步骤三，为了得到理想结果所需的循环次数或模拟次数可以通过试算程序来估计.基于专家所进行的试验，模拟 1000 次结果比较理想，该蒙特卡罗模拟可由在个人计算机上运行的 VB 程序运行，速度很快。
步骤六：确定步骤三所得的 R 的最小值、最大值、平均值和标准偏差，然后根据所选用的 5 点尺度进行归一化，归一化后的上述 4 个参数分别用 a、b、μ、σ来表示。然后，将这几个参数代入β-M 隶属函数，如下所示：
g(x)=C(x-a)a(b-x)β (3)
C= aaββ[ ]a+β –1 (4)
a=P2 (5)
β= (6)
p= (7)
q= (8)
这里 g(x)定义了代表专家对于影响指标的综合评价的模糊数字。β-M 隶属函数是一个隶属函数，而不是一个概率密度函数。然而，它具备β概率密度分布函数的理想性质，即它是一个有界函数，可以被偏移至右边，偏移至左边，或表示成对称形式。在β-M 函数的现有形式中，参数α和β是非整数，并不需要复杂计算，这是一个优势。
步骤七：计算衡量专家对于影响指标的综合评价模糊数字的实用数。按上述步骤得到了关于每个方面的影响指标等级的模糊集合，但没有直接计算模糊数字的办法。因此需要一个实用数来表示影响企业绩效评价等级的百分比，该实用数包含模糊性，采用图 4-3 所示的实用数模型：
1.0
g(x) AL AR
0 a b 1.0 x
β-M隶属函数
按下面的公式计算企业绩效综合评价在财务评价方面的评价值 LA：
LA=( AL– AR+1)/2 (9)
这里 AR是非模糊实数，AL是以坐标域为界，位于所得到模糊集隶属函数左侧的区域面积，AR是右侧的区域面积。R 的数值分布在 0~1 范围内。
步骤八：对于管理者及员工评价方面、顾客评价方面、社会环境评价方面的指标，按照以上步骤三到步骤七所示，分别计算 LB、 LC和LD。
步骤九：按照财务评价、管理者及员工评价、顾客评价及社会环境评价的权重（wA，wB，wC，wD）,计算最后的企业绩效评价等级指数：
EPEI＝wALA＋wBLB＋wCLC+wDLD (10)
四 企业实施管理体系整合绩效评价模型的计算机实现
根据上文提到的计算方法与步骤可以编写相应的计算机程序，自动评定待评企业的管理体系整合绩效综合评价等级。该企业绩效综合评价模型的计算过程所示,通过使用 Visual Basic 6.0 以及 Matlab 5.3 ，可以设计和实现该企业绩效综合评价模型。
步骤一：只需在 VB 程序中输入财务评价方面的各个评价指标的权重等级（wi）与评价等级（ri）,就能利用该程序自动得到计算 R 的最小值 a、最大值 b、平均值μ和标准偏差σ；
步骤二：将所得的 a、b、μ、σ输入到已设定好的 EXCEL 表中，可得α、β以及 C 值；
步骤三：在 Matlab 程序中输入所得的 R 的最小值 a、最大值 b、α、β以及C 值,得到企业绩效综合评价在财务评价方面的评价值 LA，按照以上步骤分别得到 LB、 LC、LD；
步骤四：将所得的 LA、LB、 LC、LD 代入公式（10）中得到企业绩效评价等级指数 EPEI。
http://www.madio.net/Article/Class3/Class12/200509/1049.html蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于"随机数"的计算方法。这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划"。该计划的主持人之一、数学家冯?诺伊曼用驰名世界的赌城-摩纳哥的Monte Carlo-来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。
Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。早在17世纪，人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率"。19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。本世纪40年代电子计算机的出现，特别是近年来高速电子计算机的出现，使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。
考虑平面上的一个边长为1的正方形及其内部的一个形状不规则的"图形"，如何求出这个"图形"的面积呢？Monte Carlo方法是这样一种"随机化"的方法：向该正方形"随机地"投掷N个点落于"图形"内，则该"图形"的面积近似为M/N。
可用民意测验来作一个不严格的比喻。民意测验的人不是征询每一个登记选民的意见，而是通过对选民进行小规模的抽样调查来确定可能的优胜者。其基本思想是一样的。
科技计算中的问题比这要复杂得多。比如金融衍生产品（期权、期货、掉期等）的定价及交易风险估算，问题的维数（即变量的个数）可能高达数百甚至数千。对这类问题，难度随维数的增加呈指数增长，这就是所谓的"维数的灾难"(Course Dimensionality)，传统的数值方法难以对付（即使使用速度最快的计算机）。Monte Carlo方法能很好地用来对付维数的灾难，因为该方法的计算复杂性不再依赖于维数。以前那些本来是无法计算的问题现在也能够计算量。为提高方法的效率，科学家们提出了许多所谓的"方差缩减"技巧。
另一类形式与Monte Carlo方法相似，但理论基础不同的方法-"拟蒙特卡罗方法"(Quasi-Monte Carlo方法)-近年来也获得迅速发展。我国数学家华罗庚、王元提出的"华-王"方法即是其中的一例。这种方法的基本思想是"用确定性的超均匀分布序列(数学上称为Low Discrepancy Sequences)代替Monte Carlo方法中的随机数序列。对某些问题该方法的实际速度一般可比Monte Carlo方法提出高数百倍，并可计算精确度。
http://www.chinainfo.gov.cn/data/200108/1_20010830_13234.html 在建立以上实施整合管理体系企业的绩效模糊综合评价模型和引入模糊数学理论的基础上，我们可以开始对企业绩效的指标进行下列步骤的分析，最终得到企业管理体系整合绩效评价等级。
步骤一：依据所建立的企业绩效综合评价指标体系，使用层次分析法计算，获得首层各个评价方面的权重 wA、wB、wC和wD，并得到二层三个方面的各个指标的权重 wij(i=A、B、C、D, j=1,2,…10)。
步骤二： 根据的实施质量、环境和职业健康安全整合管理体系的企业实际情况和对评定指标的模糊集规定，请专家评审团对四个方面指标的各个分指标进行评定，列出评定表。
步骤三： 首先对于财务评价评价指标，用 ri 表示专家对于这个方面的影响企业绩效评价等级的各个指标 i 的评定等级，wi 表示该项指标的权重等级（i=1,2…10）。按照表 4-8 和表 4-10 所列出的参数确定其各自的隶属函数 f(x)。对每一项 f(x)，用积分法计算其累积函数 F(x)，并计算 F(x)的最大值 max(F(x))。假设 x 服从β分布，应用蒙特卡罗模拟方法，对每一项所求出的 F(x)，随机生成一个均匀随机数，其生成范围为[0, max(F(x))]，然后令 F(x)=所生成的随机数，这样可以反解得到一个 x，这样得到的 x 是一个随机值，代表其模糊集合。这样就可以得到一组随机的 x 值，分别代表专家评审的各项因素的权重和评定等级的随机模拟值。
步骤四：按下面的公式(1)计算企业绩效评价等级在财务评价指标方面的等级 R 其 ri、wi 分别为上一步中所计算的 x 值。
R= (1)
R值代表企业绩效评价等级在管理者及员工评价方面的综合等级,指数β用公式(2)计算:
β = (2)
至此完成了一步迭代计算．
步骤五：大量重复计算步骤二和步骤三，为了得到理想结果所需的循环次数或模拟次数可以通过试算程序来估计.基于专家所进行的试验，模拟 1000 次结果比较理想，该蒙特卡罗模拟可由在个人计算机上运行的 VB 程序运行，速度很快。
步骤六：确定步骤三所得的 R 的最小值、最大值、平均值和标准偏差，然后根据所选用的 5 点尺度进行归一化，归一化后的上述 4 个参数分别用 a、b、μ、σ来表示。然后，将这几个参数代入β-M 隶属函数，如下所示：
g(x)=C(x-a)a(b-x)β (3)
C= aaββ[ ]a+β –1 (4)
a=P2 (5)
β= (6)
p= (7)
q= (8)
这里 g(x)定义了代表专家对于影响指标的综合评价的模糊数字。β-M 隶属函数是一个隶属函数，而不是一个概率密度函数。然而，它具备β概率密度分布函数的理想性质，即它是一个有界函数，可以被偏移至右边，偏移至左边，或表示成对称形式。在β-M 函数的现有形式中，参数α和β是非整数，并不需要复杂计算，这是一个优势。
步骤七：计算衡量专家对于影响指标的综合评价模糊数字的实用数。按上述步骤得到了关于每个方面的影响指标等级的模糊集合，但没有直接计算模糊数字的办法。因此需要一个实用数来表示影响企业绩效评价等级的百分比，该实用数包含模糊性，采用图 4-3 所示的实用数模型：
1.0
g(x) AL AR
0 a b 1.0 x
β-M隶属函数
按下面的公式计算企业绩效综合评价在财务评价方面的评价值 LA：
LA=( AL– AR+1)/2 (9)
这里 AR是非模糊实数，AL是以坐标域为界，位于所得到模糊集隶属函数左侧的区域面积，AR是右侧的区域面积。R 的数值分布在 0~1 范围内。
步骤八：对于管理者及员工评价方面、顾客评价方面、社会环境评价方面的指标，按照以上步骤三到步骤七所示，分别计算 LB、 LC和LD。
步骤九：按照财务评价、管理者及员工评价、顾客评价及社会环境评价的权重（wA，wB，wC，wD）,计算最后的企业绩效评价等级指数：
EPEI＝wALA＋wBLB＋wCLC+wDLD (10)
四 企业实施管理体系整合绩效评价模型的计算机实现
根据上文提到的计算方法与步骤可以编写相应的计算机程序，自动评定待评企业的管理体系整合绩效综合评价等级。该企业绩效综合评价模型的计算过程所示,通过使用 Visual Basic 6.0 以及 Matlab 5.3 ，可以设计和实现该企业绩效综合评价模型。
步骤一：只需在 VB 程序中输入财务评价方面的各个评价指标的权重等级（wi）与评价等级（ri）,就能利用该程序自动得到计算 R 的最小值 a、最大值 b、平均值μ和标准偏差σ；
步骤二：将所得的 a、b、μ、σ输入到已设定好的 EXCEL 表中，可得α、β以及 C 值；
步骤三：在 Matlab 程序中输入所得的 R 的最小值 a、最大值 b、α、β以及C 值,得到企业绩效综合评价在财务评价方面的评价值 LA，按照以上步骤分别得到 LB、 LC、LD；
步骤四：将所得的 LA、LB、 LC、LD 代入公式（10）中得到企业绩效评价等级指数 EPEI。
http://www.madio.net/Article/Class3/Class12/200509/1049.html方法
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法，或称计算机随机模拟方法，是一种基于"随机数"的计算方法。这一方法源于美国在第一次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划"。该计划的主持人之一、数学家冯?诺伊曼用驰名世界的赌城-摩纳哥的Monte Carlo-来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。
Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。早在17世纪，人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率"。19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。本世纪40年代电子计算机的出现，特别是近年来高速电子计算机的出现，使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。
考虑平面上的一个边长为1的正方形及其内部的一个形状不规则的"图形"，如何求出这个"图形"的面积呢？Monte Carlo方法是这样一种"随机化"的方法：向该正方形"随机地"投掷N个点落于"图形"内，则该"图形"的面积近似为M/N。
可用民意测验来作一个不严格的比喻。民意测验的人不是征询每一个登记选民的意见，而是通过对选民进行小规模的抽样调查来确定可能的优胜者。其基本思想是一样的。
科技计算中的问题比这要复杂得多。比如金融衍生产品（期权、期货、掉期等）的定价及交易风险估算，问题的维数（即变量的个数）可能高达数百甚至数千。对这类问题，难度随维数的增加呈指数增长，这就是所谓的"维数的灾难"(Course Dimensionality)，传统的数值方法难以对付（即使使用速度最快的计算机）。Monte Carlo方法能很好地用来对付维数的灾难，因为该方法的计算复杂性不再依赖于维数。以前那些本来是无法计算的问题现在也能够计算量。为提高方法的效率，科学家们提出了许多所谓的"方差缩减"技巧。
另一类形式与Monte Carlo方法相似，但理论基础不同的方法-"拟蒙特卡罗方法"(Quasi-Monte Carlo方法)-近年来也获得迅速发展。我国数学家华罗庚、王元提出的"华-王"方法即是其中的一例。这种方法的基本思想是"用确定性的超均匀分布序列(数学上称为Low Discrepancy Sequences)代替Monte Carlo方法中的随机数序列。对某些问题该方法的实际速度一般可比Monte Carlo方法提出高数百倍，并可计算精确度。
http://www.chinainfo.gov.cn/data/200108/1_20010830_13234.html 在建立以上实施整合管理体系企业的绩效模糊综合评价模型和引入模糊数学理论的基础上，我们可以开始对企业绩效的指标进行下列步骤的分析，最终得到企业管理体系整合绩效评价等级。
步骤一：依据所建立的企业绩效综合评价指标体系，使用层次分析法计算，获得首层各个评价方面的权重 wA、wB、wC和wD，并得到二层三个方面的各个指标的权重 wij(i=A、B、C、D, j=1,2,…10)。
步骤二： 根据的实施质量、环境和职业健康安全整合管理体系的企业实际情况和对评定指标的模糊集规定，请专家评审团对四个方面指标的各个分指标进行评定，列出评定表。
步骤三： 首先对于财务评价评价指标，用 ri 表示专家对于这个方面的影响企业绩效评价等级的各个指标 i 的评定等级，wi 表示该项指标的权重等级（i=1,2…10）。按照表 4-8 和表 4-10 所列出的参数确定其各自的隶属函数 f(x)。对每一项 f(x)，用积分法计算其累积函数 F(x)，并计算 F(x)的最大值 max(F(x))。假设 x 服从β分布，应用蒙特卡罗模拟方法，对每一项所求出的 F(x)，随机生成一个均匀随机数，其生成范围为[0, max(F(x))]，然后令 F(x)=所生成的随机数，这样可以反解得到一个 x，这样得到的 x 是一个随机值，代表其模糊集合。这样就可以得到一组随机的 x 值，分别代表专家评审的各项因素的权重和评定等级的随机模拟值。
步骤四：按下面的公式(1)计算企业绩效评价等级在财务评价指标方面的等级 R 其 ri、wi 分别为上一步中所计算的 x 值。
R= (1)
R值代表企业绩效评价等级在管理者及员工评价方面的综合等级,指数β用公式(2)计算:
β = (2)
至此完成了一步迭代计算．
步骤五：大量重复计算步骤二和步骤三，为了得到理想结果所需的循环次数或模拟次数可以通过试算程序来估计.基于专家所进行的试验，模拟 1000 次结果比较理想，该蒙特卡罗模拟可由在个人计算机上运行的 VB 程序运行，速度很快。
步骤六：确定步骤三所得的 R 的最小值、最大值、平均值和标准偏差，然后根据所选用的 5 点尺度进行归一化，归一化后的上述 4 个参数分别用 a、b、μ、σ来表示。然后，将这几个参数代入β-M 隶属函数，如下所示：
g(x)=C(x-a)a(b-x)β (3)
C= aaββ[ ]a+β –1 (4)
a=P2 (5)
β= (6)
p= (7)
q= (8)
这里 g(x)定义了代表专家对于影响指标的综合评价的模糊数字。β-M 隶属函数是一个隶属函数，而不是一个概率密度函数。然而，它具备β概率密度分布函数的理想性质，即它是一个有界函数，可以被偏移至右边，偏移至左边，或表示成对称形式。在β-M 函数的现有形式中，参数α和β是非整数，并不需要复杂计算，这是一个优势。
步骤七：计算衡量专家对于影响指标的综合评价模糊数字的实用数。按上述步骤得到了关于每个方面的影响指标等级的模糊集合，但没有直接计算模糊数字的办法。因此需要一个实用数来表示影响企业绩效评价等级的百分比，该实用数包含模糊性，采用图 4-3 所示的实用数模型：
1.0
g(x) AL AR
0 a b 1.0 x
β-M隶属函数
按下面的公式计算企业绩效综合评价在财务评价方面的评价值 LA：
LA=( AL– AR+1)/2 (9)
这里 AR是非模糊实数，AL是以坐标域为界，位于所得到模糊集隶属函数左侧的区域面积，AR是右侧的区域面积。R 的数值分布在 0~1 范围内。
步骤八：对于管理者及员工评价方面、顾客评价方面、社会环境评价方面的指标，按照以上步骤三到步骤七所示，分别计算 LB、 LC和LD。
步骤九：按照财务评价、管理者及员工评价、顾客评价及社会环境评价的权重（wA，wB，wC，wD）,计算最后的企业绩效评价等级指数：
EPEI＝wALA＋wBLB＋wCLC+wDLD (10)
四 企业实施管理体系整合绩效评价模型的计算机实现
根据上文提到的计算方法与步骤可以编写相应的计算机程序，自动评定待评企业的管理体系整合绩效综合评价等级。该企业绩效综合评价模型的计算过程所示,通过使用 Visual Basic 6.0 以及 Matlab 5.3 ，可以设计和实现该企业绩效综合评价模型。
步骤一：只需在 VB 程序中输入财务评价方面的各个评价指标的权重等级（wi）与评价等级（ri）,就能利用该程序自动得到计算 R 的最小值 a、最大值 b、平均值μ和标准偏差σ；
步骤二：将所得的 a、b、μ、σ输入到已设定好的 EXCEL 表中，可得α、β以及 C 值；
步骤三：在 Matlab 程序中输入所得的 R 的最小值 a、最大值 b、α、β以及C 值,得到企业绩效综合评价在财务评价方面的评价值 LA，按照以上步骤分别得到 LB、 LC、LD；
步骤四：将所得的 LA、LB、 LC、LD 代入公式（10）中得到企业绩效评价等级指数 EPEI。
http://www.madio.net/Article/Class3/Class12/200509/1049.html