則將係統方案集中第j方案的優異度與次異度分別表示為：
d(Rj,G)=［∑ni=1(wi|rij-gi|)p］1/p
d(Rj,B)=［∑ni=1(wi|rij-bi|)p］1/p（5166）
式（5165）表示方案j與優向量、次向量的偏差程度，p為廣義距離參數。
（6）權優異度與次權優異度。
D(Rj,G)=ujd(Rj,G)
D(Rj,B)=ucjd(Rj,B)（5167）
式（5167）表示方案j以權重uj、ujc從屬於優向量和次向量，其幾何意義為權距離。
現采用模糊優化技術求解向量u*j，將經典數學中的最小二乘準則擴展為權距離平方和最小準則，在等權條件下，兩者是一致的。根據這一擴展理論，係統的目標函數可表示為：方案集中任一方案的權優異度與權次優異度平方的總和為最小，即：
min{F(uj)=∑mj-1［D(Rj,G)2+D(Rj,B)2］=∑mj=1［(ujd(Rj,G))2+(ucjd(Rj,B))2］}（5168）
注意到ucj=1-uj，令dF(uj)/d(uj)=0，解式（5167）得到：
uj=11+∑ni=1(wi|rij-gi|)p∑ni=1(wi|rij-bi|)p2/p（5169）
式（5169）中，當p=1時，相當於取用海明距離；當p=2時，相當於取用歐氏距離。實際應用時，取用海明距離不僅應用上較方便，而且還克服了模糊綜合評價加權平均模型的評價值趨於均化的缺點，特別在多層評判中不易產生合理的評判結果的困難。
2.模型求解的方法
在模糊多目標問題中，一般問題都具有層次或是各因素分別具有某種相同或較接近的屬性。例如在用可能滿意度理論求解節水灌溉工程綜合評價問題時，指標歸結為一些小類或稱次子類，然後歸並為子類，最後歸並為大類U1～U6。如果各指標可以劃分出相應的大類，這裏一個指標可以劃歸一個以上的大類，這樣不僅在概念上很明確，而且為考慮各大類間不同的權重而提供方便，使得的計算結果將更合理。
具體而言，如果得到了係統的隸屬度矩陣Rn×m，就可以根據指標的不同屬性將Rn×m分解成若幹大類或分係統。嚴格說來，這種分法很多，但是實際問題由於其物理性質和主要屬性的存在，其大類或分係統不會太多。假定將Rn×m分解為Rn1×m,Rn2×m,…,Rns×m，即有s個大類或分係統，由於有的指標可重複劃歸幾個大類，則∑si=1ni≥n，將各大類或分係統分別應用式（5169）求解，可得到s個uj，再將s個uj重新組成新的解算矩陣，即各大類或分係統隸屬度矩陣：
Rs×m=(uij)s×m（5170）
在式（5170）中，可考慮各大類或分係統的權重指標，仍運用式（5168）進行求解，即可得到係統各方案的最終綜合評價的模糊優化值ulj：
uij=(uij),l=1;j=1,2,…,m（5171）
(三)綜合評價的合理度理論與模型
1.可能度與滿意度
（1）可能度。如果一個事物或事情肯定可以辦到或完全可能的話，那麼它的把握最大，其“可能度”為最高,記之為P，並規定為P=1。反之“可能度”最小，規定為P=0。因此以P從0到1之間的實數就可以表示相應的各種不同的可能程度，即P∈［0，1］。在區間［0，1］的端點上，往往事物比較明確，而在0～1之間，往往就會有較多的爭論，而給P在0～1之間的定量描述，恰恰就反映了這種把握不大的特點。
例如，采用節水灌溉技術比不灌溉或地麵灌水技術能夠增產的可能性是一定存在的。事實上，產量在18~21t/hm2之間是有爭議的，如果采取對爭議算術折中的辦法，那可能是一種無奈的作法。