侯公羽，李 芳，田 樂

(中國礦業(yè)大學(xué)(北京) 力學(xué)與建筑工程學(xué)院，北京 100083)

經(jīng)濟(jì)研究

境外煤礦投資項(xiàng)目混合多指標(biāo)灰靶決策研究

侯公羽，李 芳，田 樂

(中國礦業(yè)大學(xué)(北京) 力學(xué)與建筑工程學(xué)院，北京 100083)

煤礦投資尤其是境外煤礦投資決策，是一個(gè)極其復(fù)雜的問題。其中涉及的因素繁多，且影響程度難以準(zhǔn)確確定。針對境外煤礦投資決策決策問題，建立了混合多指標(biāo)灰靶決策模型，將決策過程中的不確定數(shù)據(jù)用區(qū)間數(shù)表示，將定性指標(biāo)用三角模糊數(shù)表示，建立混合指標(biāo)橢球灰靶。通過計(jì)算擬投項(xiàng)目的靶心距，得出最靠近靶心的最優(yōu)項(xiàng)目決策。鑒于，煤礦開挖形式不同，所涉及的影響因素差別很大，所以，以井工開采為研究對象，進(jìn)行投資決策分析，此方法同時(shí)適用于露天開采。

境外；煤礦投資；混合多指標(biāo)；灰靶

我國是世界第一產(chǎn)煤大國，更是煤炭消耗第一大國。煤炭超挖、超采使得我國煤炭儲備量迅速下降，同時(shí)帶來了很嚴(yán)重的環(huán)境問題。國內(nèi)煤炭企業(yè)數(shù)量龐大且普遍存在后備資源不足的現(xiàn)象。隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，國內(nèi)煤炭生產(chǎn)成本、生態(tài)環(huán)境成本會(huì)進(jìn)一步提高。在境外投資煤礦成為很多能源企業(yè)的新方向[1]。鑒于煤礦投資項(xiàng)目本身周期長、風(fēng)險(xiǎn)大的特點(diǎn)，以及境外投資所帶來的各種優(yōu)勢與不確定性，投資項(xiàng)目的選擇成為一個(gè)重要且極其復(fù)雜的問題。

利用灰靶決策進(jìn)行方案優(yōu)選，是近幾年發(fā)展起來的決策新方法。其相對于層次分析法、模糊層次分析法等具有更強(qiáng)的客觀性，大大降低了在決策過程中專家的主觀性對決策結(jié)果的影響。近年來，灰靶決策得到了廣泛應(yīng)用。本文首次將混合多指標(biāo)灰靶決策模型引入境外投資煤礦項(xiàng)目決策研究中，通過分析找出影響決策結(jié)果的主要內(nèi)部指標(biāo)與外部指標(biāo)，根據(jù)指標(biāo)類型，建立基于三種數(shù)(實(shí)數(shù)、區(qū)間數(shù)、三角模糊數(shù))的混合多指標(biāo)灰靶，為境外投資煤礦項(xiàng)目決策提供了新方法。

1 境外煤礦投資決策指標(biāo)體系

1.1 境外煤礦投資項(xiàng)目內(nèi)部指標(biāo)

項(xiàng)目內(nèi)部指標(biāo)主要包含項(xiàng)目自身的：井田面積、資源儲量、設(shè)計(jì)年生產(chǎn)能力、總投資額、投資回收期、井工煤礦地質(zhì)類型等因素[2]。其中，前5項(xiàng)指標(biāo)為定量化指標(biāo)；第6項(xiàng)為綜合性指標(biāo)。井工煤礦地質(zhì)類型詳見表1與表2。

1.2 外部指標(biāo)

外部指標(biāo)涵蓋政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)環(huán)境等方面，包含的因素眾多，且存在大量模糊或定性描述指標(biāo)[1]。外部指標(biāo)體系見表3。

1.3 定性指標(biāo)量化

對于多數(shù)定性指標(biāo)，其本身存在很大的灰色性，一般情況可以用模糊的語言進(jìn)行描述，很難對其賦予明確的數(shù)值[3]。很多學(xué)者采用三角模糊數(shù)來量化定性指標(biāo)，并取得了較好的效果。所以，本文把定性指標(biāo)分為5類，通過三角模糊數(shù)進(jìn)行量化[4]。表4為定性指標(biāo)三角模糊數(shù)量化表。

表1 井工煤礦地質(zhì)類型表

表2 頂?shù)装宸€(wěn)定性與其他特殊地質(zhì)因素定性分類表

表3 境外煤礦投資項(xiàng)目外部指標(biāo)體系表

表4 定性指標(biāo)三角模糊數(shù)量化表

2 混合多指標(biāo)灰靶決策模型

2.1 混合型指標(biāo)及相應(yīng)規(guī)范化處理

(1)

為了統(tǒng)一指標(biāo)對投資決策所起的作用，將上述指標(biāo)分為效益型與成本型，分別進(jìn)行規(guī)范化處理[5]，見式(2)～(4)。

(2)

(3)

(4)

2.2 混合型指標(biāo)灰靶決策模型建立

由于影響決策因素的復(fù)雜性與不確定性，灰靶決策模型并不是要取得絕對最優(yōu)解，而是滿意解。決策思路是，對所有的指標(biāo)集進(jìn)行規(guī)范化，得到統(tǒng)一量綱的歐式空間，上述指標(biāo)分布在同一個(gè)灰靶上[6]。找出靶心位置后，計(jì)算各方案的靶心距進(jìn)行比較排序。由于數(shù)據(jù)類型不同，靶心位置根據(jù)公式(5)進(jìn)行確

(5)

(6)

(7)

(8)

2.3 模型算法步驟

1)找出決策問題指標(biāo)，根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)及描述性語言，建立樣本矩陣X=(Xij)n×m，利用式(2)～(4)對矩陣規(guī)范化處理。

2)建立灰靶決策模型，通過式(5)確定靶心位置。

3)根據(jù)式(6)列出擬定方案靶心距方程。

4)根據(jù)模糊層次分析法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。

5)將確定的權(quán)重代入靶心距方程，確定各方案優(yōu)先次序，找出相對最有目標(biāo)。

3 應(yīng)用實(shí)例

設(shè)目前有n個(gè)可選項(xiàng)目方案及其定性、定量化指標(biāo)見表5，各因素的權(quán)重模糊判斷矩陣見表6。

利用混合型數(shù)據(jù)規(guī)范化方法(式(2)～(4))，把樣本矩陣轉(zhuǎn)化為規(guī)范化決策矩陣[11-13]，見式(9)。

表5 可選方案指標(biāo)列表

表6 權(quán)重模糊判斷矩陣

(9)

根據(jù)R可得靶心結(jié)果，見式(10)。

由此確定各方案的靶心距矩陣，見式(11)。

根據(jù)公式(8)計(jì)算得權(quán)重向量，見式(12)。

r0={0.63,0.68,0.67,0.63,0.64,(0.55,0.89,0.79),(0.42,0.58,0.78),[0.45,0.94],

(0.32,0.61,1.18),(0.39,0.72,1.37),[0.20,4.68],(0.39,0.72,1.37),(0.45,0.61,0.83),

(0.39,0.61,0.95),(0.46,0.63,0.87),(0.52,0.67,0.87),(0.49,0.67,0.94),

(0.49,0.67,0.94),(0.49,0.63,0.81),(0.49,0.67,0.94),(0.38,0.57,0.83),

(0.49,0.67,0.94),(0.28,0.56,1.11),(0.54,0.70,0.91)}

(10)

(11)

W=(0.0173,0.0178,0.0175,0.0177,0.0172,0.0266,0.0995,0.0440,0.0457,0.0232,0.0036,

0.0232,0.0627,0.0664,0.0604,0.0445,0.0423,0.0423,0.0423,0.0594,0.0769,0.0423,

0.0720,0.0353)

(12)

所得各方案評價(jià)結(jié)果為：S=(0.2080,0.1895,0.2267,0.1913)，所以方案2為最優(yōu)。

4 結(jié)語

本文在細(xì)分境外煤礦投資影響因素基礎(chǔ)上，利用混合型多指標(biāo)灰靶決策模型，進(jìn)行項(xiàng)目優(yōu)選排序。將不確定性指標(biāo)用區(qū)間數(shù)進(jìn)行表示，復(fù)雜的，難以量化的定性指標(biāo)用三角模糊數(shù)進(jìn)行量化，提高了決策的可信度，為復(fù)雜的投資決策提供了新的研究方向。

[1] 聶銳，梁森，呂濤．我國煤炭企業(yè)境外投資煤礦的思考[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版，2008，14(4):14-19．

[2] 國家安全生產(chǎn)監(jiān)督管理總局．煤礦地質(zhì)工作規(guī)定[EB/OL]． (2013-12-31)http://www．chinasafety．gov．cn/newpage/Contents/Channel_6289/2014/0117/229377/content_229377．htm．[3] 夏勇其，吳祈宗．一種混合型多屬性決策問題的TOPSIS方法[J]． 系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)，2004，19(6):630-634．

[4] 解志堅(jiān)，薄玉成，解仁奇．戰(zhàn)技指標(biāo)對武器系統(tǒng)效能影響程度的灰色量化[J]． 系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2005,27(11):1924-1926．

[5] 王正新，黨耀國，宋傳平．基于區(qū)間數(shù)的多目標(biāo)灰色局勢決策模型[J]． 控制與決策，2009，24(3):389-392．

[6] 鄧聚龍．灰色理論基礎(chǔ)[M]．武漢：華中科技大學(xué)出版社，2002．

[7] 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，2004．

[8] 黨耀國，劉國峰，王建平，等．多指標(biāo)加權(quán)灰靶的決策模型[J]． 統(tǒng)計(jì)與決策,2004(3):29-30．

[9] 黨耀國，劉思峰，劉斌．基于區(qū)間數(shù)的多指標(biāo)灰靶決策模型的研究[J]． 中國工程學(xué)，2005，7(8):31-35．

[10] 沈春光，黨耀國，裴玲玲．混合型多指標(biāo)灰靶決策模型研究[J]． 統(tǒng)計(jì)與決策，2010，312(12):17-20．

[11] 李曉亞，崔晉川．一種可用于生產(chǎn)效率評價(jià)的灰靶評估算法[J]． 運(yùn)籌與管理，2005，14(6):23-28．

[12] 聶鳴，張利斌，盧玉廷．灰靶理論在高科技企業(yè)核心剛性識別中的應(yīng)用[J]． 統(tǒng)計(jì)研究，2005，6(6):62-65．

[13] 陳勇明，謝海英．鄧氏灰靶變換的不相容問題的統(tǒng)計(jì)模擬檢驗(yàn)[J]． 系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2007，29(8):1285-1287．

Hybrid multiple attribute grey target decision making of overseas coal mining investment

HOU Gong-Yu，LI Fang，TIAN Le

(School of Mechanics and Civil Engineering，China University of Mining and Technology(Beijing)，Beijing 100083，China)

Coal mining investment decisions is a very complicated problem，especially for overseas coal mining investment.It involves various factors，and the influence degree is difficult to determine accurately.This paper builds a hybrid multiple attribute grey target decision making model，with uncertain data in interval number and qualitative indicator in fuzzy number，builds a hybrid multiple attribute grey target.Calculate distance to the bull’s-eye of each project intends to invest，obtain the optimal project decisions of minimum distance.This paper focus on the underground mining，to analyze the investment decision，in the view of the factors involved vary a lot，in different excavation form of coal mine，and this method is also suitable for opencast conditions.

oversea；investment in coal mining；hybrid multiple attribute；grey target

2014-06-16

煤礦長距離斜井TBM(盾構(gòu))施工基礎(chǔ)理論基金資助(編號：U1261212)

侯公羽(1965—)，男，博士，1986 年畢業(yè)于西安礦業(yè)學(xué)院采礦工程系礦井建設(shè)專業(yè)，現(xiàn)任教授、博士生導(dǎo)師，主要從事巖土工程、巖石力學(xué)方面的教學(xué)與研究工作。E-mail：sdkjdx_lixue@126.com。

F407.1

A

1004-4051(2015)07-0019-05