張 麗

（西北工業(yè)大學(xué) 人文與經(jīng)法學(xué)院，西安710072）

0 引言

隨著時(shí)代的發(fā)展，人們逐漸認(rèn)識(shí)到事物的復(fù)雜性很難用精確的數(shù)學(xué)模型或數(shù)學(xué)公式來處理，從而轉(zhuǎn)換為希望用一種能如同人的學(xué)習(xí)、推理和思考的人工智能方式來處理事物的復(fù)雜性，同樣，在對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià)的過程中，基于精確數(shù)學(xué)模型的評(píng)價(jià)方法已經(jīng)不能完全適應(yīng)社會(huì)發(fā)展的需要，基于人類經(jīng)驗(yàn)、人類語言表述和人類思維領(lǐng)域的人工智能驅(qū)動(dòng)下的評(píng)價(jià)方式，應(yīng)該是未來決策領(lǐng)域的主要發(fā)展趨勢(shì)。本文根據(jù)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中存在的不確定性和復(fù)雜下，提出集結(jié)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和模糊語言的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)模型，并利用遺傳算法的智能搜索求解過程來實(shí)現(xiàn)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的評(píng)價(jià)。

1 戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)分析

本文對(duì)現(xiàn)有關(guān)于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分析，并根據(jù)實(shí)際情況設(shè)計(jì)問卷，通過對(duì)調(diào)查問卷數(shù)據(jù)的整理和分析，并結(jié)合戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)選擇和評(píng)價(jià)的實(shí)際需要，最終得到影響戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的主要因素包含以下幾個(gè)方面：

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，也是不斷更新和改進(jìn)的過程，在對(duì)其評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇過程中，應(yīng)該根據(jù)時(shí)代的發(fā)展，不斷將最新的思想和觀念引入其中，本文在對(duì)現(xiàn)有評(píng)價(jià)指標(biāo)研究成果的分析上，引入了知識(shí)管理能力和產(chǎn)業(yè)內(nèi)外部協(xié)同水平這兩個(gè)指標(biāo)。

1.2 基于模糊層次分析法評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

考慮到評(píng)價(jià)過程中人的意識(shí)的不確定性和模糊性，因此采用模糊層次分析法[1]來確定戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。即對(duì)任意兩個(gè)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性進(jìn)行比較，并利用如表2所示的模糊互補(bǔ)比較標(biāo)度構(gòu)建

表1 戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

模糊互補(bǔ)判斷矩陣，設(shè)最終構(gòu)造的模糊互補(bǔ)判斷矩陣為：

模糊互補(bǔ)判斷矩陣R滿足加性一致性條件，則模糊互補(bǔ)判斷矩陣的元素與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重W=(w1，…，w6)的關(guān)系為

在模糊互補(bǔ)判斷矩陣權(quán)值導(dǎo)出計(jì)算過程中，有很多的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法，最常用的是模糊互補(bǔ)判斷矩陣排序的中轉(zhuǎn)法(MTM)，其指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算公式為[1]：

通過該公式，即可計(jì)算出戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)各指標(biāo)的權(quán)重，從而得到評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重向量：

表2 0.1-0.9模糊互補(bǔ)比較標(biāo)度

2 模糊信息下戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

2.1 基本定義[1]

2.2 不確定信息下戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

在對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià)的標(biāo)度選擇過程中，應(yīng)該結(jié)合專家評(píng)價(jià)習(xí)慣和實(shí)際評(píng)價(jià)的不確定性，選擇模糊數(shù)作為評(píng)價(jià)標(biāo)度，為了能統(tǒng)一評(píng)價(jià)標(biāo)度，因此，在專家評(píng)價(jià)過程中，采用模糊語言進(jìn)行評(píng)價(jià)，并將模糊語言轉(zhuǎn)換成模糊三角數(shù)的形式，一般語言評(píng)價(jià)標(biāo)度與模糊三角數(shù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系見表3。

表3 語言評(píng)語與模糊三角數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系

對(duì)區(qū)域內(nèi)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)過程中，一般是聘請(qǐng)多方專家共同參與評(píng)價(jià)，設(shè)分別從不同方面聘請(qǐng)m個(gè)人組成評(píng)審專家組，對(duì)某區(qū)域內(nèi)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)標(biāo)度采用模糊三角數(shù)評(píng)價(jià)標(biāo)度，即先用語言評(píng)語進(jìn)行評(píng)價(jià)，最后根據(jù)表2轉(zhuǎn)換成模糊三角數(shù)，最終得到m個(gè)專家的對(duì)該區(qū)域內(nèi)的某戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)矩陣為：

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)過程雖然存在不確定性，但是客觀上，對(duì)某戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)某個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下的評(píng)價(jià)值是一個(gè)確定的數(shù)值 yi(i=1，2，…，6)，結(jié)合上述利用模糊層次分析法確定的指標(biāo)權(quán)重向量W=(w1，w2，…，w6)，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)綜合評(píng)價(jià)應(yīng)該是

同理，雖然每個(gè)專家給出的評(píng)價(jià)值是模糊三角數(shù)，但是也存在一個(gè)專家給出的客觀值xij，這樣在確定客觀評(píng)價(jià)值 yi(i=1，2，…，6)的過程中，認(rèn)為 yi(i=1，2，…，6)應(yīng)該與 xij(i=1，2，…，m;j=1，2，…，6)盡可能地靠近，即要 求 向 量 Y=(y1，y2，…，y6) 與 向 量 Xi=(xi1，xi2，…，xi6)(i=1，2，…，m)的范數(shù)盡可能的小，從而得到如下的模型

每個(gè)專家給出的客觀評(píng)價(jià)值xij應(yīng)該是專家所給模糊數(shù)中使得模糊隸屬度最大的一個(gè)數(shù)，因此，在確定專家客觀評(píng)價(jià)值的時(shí)候，一般要求滿足條件：

綜合以上的兩個(gè)要求，得到確定戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)群體客觀評(píng)價(jià)值yi(i=1，2，…，6)的模型為：

根據(jù)定理1，得到最終的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)群體客觀評(píng)價(jià)值計(jì)算模型為(i=1，2，…，m;j=1，2，…，6)。給定參數(shù) p 即可確定在相應(yīng)p范數(shù)下的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)群體客觀評(píng)價(jià)值。該計(jì)算模型是一個(gè)非線性約束模型，在其計(jì)算過程中可以利用智能搜索算法---遺傳算法[2]對(duì)其進(jìn)行求解，下面給出該模型基于遺傳算法求解的算法設(shè)計(jì)。

2.3 基于遺傳算法的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)評(píng)價(jià)模型求解算法設(shè)計(jì)

以上所建立的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)群體客觀評(píng)價(jià)值計(jì)算模型是一個(gè)非線性約束模型，直接求解存在一定的難度，遺傳算法在處理非線性約束模型的求解問題上具有很強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，遺傳算法的求解流程圖見圖1所示。

圖1 遺傳算法求解過程

針對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)群體客觀評(píng)價(jià)值模型，基于遺傳算法的關(guān)鍵設(shè)計(jì)為：

（3）終止條件：設(shè)定迭代代數(shù)，根據(jù)計(jì)算結(jié)果調(diào)整迭代代數(shù)。

通過遺傳算法確定出戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)群體客觀評(píng)價(jià)值 y1，y2，y3，y4，y5，y6，即可得到戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的客觀綜合評(píng)價(jià)值η，接著計(jì)算η隸屬于模糊三角數(shù)的隸屬度，根據(jù)最大隸屬度原則即可得到最終戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)水平。

3 算例分析

對(duì)西部地區(qū)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行定期評(píng)估和篩選，是提升戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力和競(jìng)爭(zhēng)力的主要方式和手段，為實(shí)現(xiàn)對(duì)西部區(qū)域內(nèi)某戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和現(xiàn)狀的了解，對(duì)某戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)，聘請(qǐng)五個(gè)專家構(gòu)成評(píng)審專家組，對(duì)該戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用模糊三角數(shù)作為評(píng)價(jià)標(biāo)度，得到評(píng)價(jià)矩陣為：

利用中轉(zhuǎn)法得到六個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量為：

W=(0.1492 0.1322 0.1797 0.1831 0.2237 0.1322)

將式(15)帶入式(14)中，并設(shè)定范數(shù)參數(shù) p=3，種群個(gè)數(shù)為50，終止迭代代數(shù)1000，變異率為0.08，交叉概率為0.95，利用遺傳算法對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)群體客觀評(píng)價(jià)值計(jì)算模型進(jìn)行求解，最終得到群組專家給出的客觀評(píng)價(jià)值為Y=(85.0669 73.9994 86.8513 81.6876 74.7255 92.2047)

則最終得到群體專家對(duì)該戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)綜合評(píng)價(jià)值為：

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)綜合評(píng)價(jià)值帶入模糊三角數(shù)中計(jì)算隸屬度，得到結(jié)果見表4。

表4 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)綜合評(píng)價(jià)隸屬度

根據(jù)最大隸屬度原理，可以看出，該戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果應(yīng)該是“很好”，說明選擇該產(chǎn)業(yè)作為帶動(dòng)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是可行的。

[1]殷春武.模糊多準(zhǔn)則群決策方法研究[D].西安理工大學(xué)，2007

[2]繆朝煒，楊鳳，徐東升等.越庫轉(zhuǎn)運(yùn)問題的自適應(yīng)遺傳算法研究[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2011，（6）.