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        基于灰色關(guān)聯(lián)度的組合賦權(quán)方法研究

        2010-01-01 00:00:00杜俊慧李晉紅
        經(jīng)濟師 2010年5期

        摘 要:屬性權(quán)重的確定是多屬性決策中的非常重要的問題之一,文章針對現(xiàn)有主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法的不足,提出了基于灰色關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)方法。該方法以主觀偏好值和客觀偏好值與決策值之間的灰色關(guān)聯(lián)度最大為原則,通過一個最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型求出組合賦權(quán)系數(shù)。避免了主觀性, 增加了合理性。最后,通過一個算例說明方法的有效性和可行性。

        關(guān)鍵詞:屬性權(quán)重 組合賦權(quán) 灰色關(guān)聯(lián)度

        中圖分類號:C934文獻標識碼:A

        文章編號:1004-4914(2010)05-031-02

        一、引言

        多屬性決策是多目標決策的一種,它是指對具有多個屬性的有限方案,按照某種決策準則進行多方案選擇和排序。多屬性決策廣泛應(yīng)用于社會、經(jīng)濟、管理等諸多領(lǐng)域。在多屬性決策中,各屬性的相對重要程度即屬性的權(quán)重對方案選擇和排序具有重要的影響,合理地確定屬性的權(quán)重是多屬性決策的一個核心問題。目前確定屬性權(quán)重的方法,大體上可以分為三大類,{1}即主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和組合賦權(quán)法。

        主觀賦權(quán)法是基于決策者給出的主觀偏好信息或決策者直接根據(jù)經(jīng)驗給出的屬性權(quán)重。如專家法、環(huán)比評分法、{2}二項系數(shù)法、AHP{3}{4}法等。客觀賦權(quán)法是基于決策矩陣信息,通過建立一定的數(shù)學(xué)模型計算出權(quán)重系數(shù)。如熵技術(shù)法、主成分分析法、{5}多目標最優(yōu)化方法{6}等。針對主、客觀賦權(quán)法各自的優(yōu)缺點,為兼顧決策者對屬性的偏好,同時又力爭減少賦權(quán)的主觀隨意性,使對屬性的賦權(quán)達到主觀與客觀的統(tǒng)一,進而使決策結(jié)果更加真實、可靠,人們又提出了一類綜合主、客觀賦權(quán)結(jié)果的賦權(quán)方法,即組合賦權(quán)法,這種賦權(quán)法體現(xiàn)了系統(tǒng)分析的思想。目前我國學(xué)者已提出一些組合賦權(quán)的具體思想和方法。文獻{7}提出了一種主客觀賦權(quán)法,該方法以各決策方案的評價目標值之和達到最大為目標函數(shù),建立一個數(shù)學(xué)規(guī)劃模型來求解屬性權(quán)重的。文獻{8}提出了一種確定多指標權(quán)系數(shù)的離差平方和最大化方法。文獻{9}提出了多屬性決策組合賦權(quán)的一種線性目標規(guī)劃方法,該方法把主觀和客觀兩類權(quán)重信息相結(jié)合。文獻{10}提出根據(jù)各種主客觀賦權(quán)法給出的賦權(quán)結(jié)果的貼近度確定其在權(quán)重集成中的加權(quán)系數(shù),進行組合賦權(quán)。文獻{11}以優(yōu)化理論和Jaynes最大熵原理為依據(jù),建立確定指標綜合權(quán)系數(shù)的數(shù)學(xué)模型,進行線性組合賦權(quán)?,F(xiàn)有的組合賦權(quán)方法都是在某種優(yōu)化模型的基礎(chǔ)上,求出主客觀權(quán)重的綜合權(quán)重,再進行組合賦權(quán)。本文提出基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的組合賦權(quán)方法,該方法以主觀偏好值和客觀偏好值與決策值之間的灰色關(guān)聯(lián)度最大為原則,進行組合賦權(quán),且具有思路清晰、簡潔實用、易于在計算機上實現(xiàn)等特點。

        二、基于灰色關(guān)聯(lián)度的組合賦權(quán)方法

        其中ωi是第i個屬性Gi的權(quán)重。

        多屬性決策,實際上是對方案綜合屬性值的排序比較,由各個方案綜合屬性值的大小確定方案的優(yōu)劣。因此,屬性權(quán)重的確定是求解多屬性決策問題的關(guān)鍵。針對主、客觀賦權(quán)法各自的優(yōu)缺點,為了兼顧決策者對屬性的偏好,同時又力爭減少賦權(quán)的主觀隨意性,達到主觀與客觀的統(tǒng)一,本文依據(jù)灰色系統(tǒng)理論基本思想,給出基于灰色關(guān)聯(lián)度的組合賦權(quán)方法。

        灰色系統(tǒng)理論由鄧聚龍教授在1985年創(chuàng)立的,并在多屬性決策中得到很好的應(yīng)用。{13}{14}{15}其基本思想是根據(jù)曲線間相似程度來判斷因素間的關(guān)聯(lián)程度。并且該方法對樣本量的大小并沒有做出嚴格的要求,分析時也不需要典型的分布規(guī)律,而且分析的結(jié)果一般與定性分析相一致。

        基于灰色關(guān)聯(lián)度的組合賦權(quán)方法。其具體計算步驟為:

        Step1:將決策矩陣進行規(guī)范化處理得到:R=(rij)m×n,把它看成決策者對方案xj關(guān)于屬性Gi的決策值。

        Step2:利用層次分析法求出屬性的權(quán)重向量ω';利用熵權(quán)法得到屬性的權(quán)重向量ω\";

        利用公式(1)分別得到各方案客觀偏好值Z'和主觀偏好值Z\";

        分別計算各方案客觀偏好值和主觀偏好值與決策值的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù):

        這里的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)δij反映了在方案xj下決策者對屬性Gi的客觀偏好和主觀偏好與決策值的相似度,δij的值越大,說明在方案xj下決策者對屬性Gi的客觀偏好和主觀偏好與決策值越相似。

        Step3:計算各方案客觀偏好主觀偏好與決策值的關(guān)聯(lián)度。

        從而可以解出權(quán)重向量ωi,進而計算出各方案綜合屬性值Zj。

        Step4:按方案綜合屬性值Zj的值對方案進行排序,Zj的值越大, 對應(yīng)的方案越優(yōu)。

        三、算例分析

        下面以文獻[9]中的例子的數(shù)據(jù),給出本文提出的基于灰色關(guān)聯(lián)度的組合賦權(quán)方法的多屬性問題的分析結(jié)果。

        為了開發(fā)新產(chǎn)品,擬定了五個投資方案x(i=1,2,3,4,5)。各方案對應(yīng)的屬性值列于表1,試選用最優(yōu)投資方案。

        在屬性集中,期望凈現(xiàn)值、風險盈利值為效益型屬性;投資額、風險損失值為成本型屬性。由表1中的數(shù)據(jù)建立決策矩陣:

        A=(aij)4×5=5.20 5.20 5.25 9.72 6.605.20 6.70 4.20 5.25 3.754.73 5.71 3.82 5.54 3.300.473 1.599 0.473 1.313 0.803

        (1)經(jīng)過規(guī)范化處理得到?jīng)Q策矩陣:

        R=(rij)4×5=1 0.516 0.990 0.535 0.7880.776 1 0.627 0.784 0.5600.828 1 0.669 0.970 0.5781 0.296 1 0.360 0.589

        (2)由熵權(quán)法和層次分析法分別求出客觀權(quán)重和主觀權(quán)重:

        ω'=[0.28,0.26,0.23,0.22]T

        ω\"=[0.32,0.27,0.23,0.18]T

        方案客觀偏好值Z'和主觀偏好值Z\"

        Z'=[0.8922,0.6996,0.8141,0.6559,0.6288]T

        Z\"=[0.9000,0.7184,0.8200,0.6708,0.6423]T

        各方案客觀偏好值與決策值的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù):

        δ'ij=1 0.986 0.333 0.991 0.7791 0.999 0.333 0.999 0.7801 0.999 0.333 0.999 0.7801 0.999 0.405 0.999 0.780

        各方案主觀偏好值與決策值的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù):

        δ\"ij=1 1 0.997 0.966 0.6131 0.991 1 0.999 0.6151 0.992 1 0.999 0.6151 0.998 0.333 0.998 0.616

        (3)由公式(6)來求屬性權(quán)重:

        maxδ=8.678ω1+8.719ω2+8.720ω3+8.130ω4

        St:0.28≤ω1≤0.32,0.25≤ω2≤0.27,ω3=0.23,0.18≤ω4≤0.22,

        解得屬性權(quán)重為:ω=[0.29,0.26,0.23,0.22]T

        (4)各方案綜合屬性值Zj為:

        Z=[0.902,0.705,0.824,0.661,0.637]

        相應(yīng)的方案排序為:x1>x3>x2>x4>x5,此多屬性決策問題,本文提出的方法所得的排序結(jié)果和文獻{9}是一致的。

        四、結(jié)束語

        在多屬性決策中,權(quán)重問題的研究占有重要地位,權(quán)重的合理性直接影響著多屬性決策的準確性。本文給出了基于灰色關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)方法,該方法以主觀權(quán)重和客觀權(quán)重與決策值之間的灰色關(guān)聯(lián)度最大為原則,通過一個最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型求出組合賦權(quán)系數(shù)。避免了主觀性, 增加了合理性。因此本文提出的基于灰色關(guān)聯(lián)度組合賦權(quán)方法可操作性較強,具有重要的推廣應(yīng)用價值。

        注釋:

        {1}宋光興,楊德禮.基于決策者偏好及賦權(quán)法一致性的組合賦權(quán)[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2004(9)

        {2}陸明生.多目標決策中的權(quán)系數(shù)[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,1986(4):77-78.

        {3}Z.S.Xu,C.P.Wei.A consistency improving method in theAnalytic Hierarchy Process[J].Euro pean Journal of Operational Research,1999(2):443-449

        {4}Z.S.Xu.On consistenc y of the weighted geometric meancomplex judgement matrix in AHP[J].Euro peanJournal of Operational Research,2000(3):683-687

        {5}王應(yīng)明,傅國偉.主成分分析在有限方案多目標決策中的應(yīng)用[J]. 系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用,1993(2):43-48

        {6}樊治平.多屬性決策的一種新方法[J].系統(tǒng)工程,1994(1):25-28

        {7}樊治平,趙萱.多屬性決策中權(quán)重確定的主客觀賦權(quán)法[J].決策與決策支持系統(tǒng),1997(4):87-91

        {8}王應(yīng)明.離差平方和的多指標決策方法及其應(yīng)用[J].中國軟科學(xué),2000(3):110-113

        {9}徐澤水,達慶利.多屬性決策的組合賦權(quán)方法研究[J].中國管理科學(xué),2002(2):84-87

        {10}周宇峰.魏法杰.基于相對熵的多屬性決策組合賦權(quán)方法[J].運籌與管理,2006(5):48-53

        {11}汪澤焱,顧紅芳,益曉新,張申如.一種基于熵的線性組合賦權(quán)法[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2003(3)112-116

        {12}劉樹林,邱菀華.多屬性決策理論基礎(chǔ)研究[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,1998(1):38-43

        {13}劉思峰,黨耀國,方志耕.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,1991

        {14}衛(wèi)貴武,魏宇.對方案有偏好的區(qū)間數(shù)多屬性灰色關(guān)聯(lián)決策模型[J].中國管理科學(xué),2008(1):158-161

        {15}衛(wèi)貴武.權(quán)重信息不完全的區(qū)間數(shù)多屬性決策GRA方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2006(12)

        (作者單位:中北大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 山西太原 030051)

        (責編:賈偉)

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