程永波 盧 斌南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 江蘇南京 210046
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基于BWM的決策者權(quán)重問題研究
程永波盧斌
南京財(cái)經(jīng)大學(xué)江蘇南京210046
【摘要】BWM即Best-Worst Method,它是一種新的確定指標(biāo)權(quán)重的方法。在多指標(biāo)決策問題中,決策者難以直接給出具體的指標(biāo)權(quán)重,但可以根據(jù)自身的情況,確定最好和最差的指標(biāo)。然后比較最好指標(biāo)與其他指標(biāo)之間的關(guān)系,比較其他指標(biāo)與最差指標(biāo)的關(guān)系,并給出評(píng)價(jià)值。以這兩組評(píng)價(jià)值為基礎(chǔ)建立minimax模型,可以求解出各指標(biāo)的權(quán)重和相應(yīng)的誤差。由于誤差完全取決于決策者個(gè)人,擬運(yùn)用以誤差為基礎(chǔ)的距離測度的方法確定出各個(gè)決策者的權(quán)重。
【關(guān)鍵詞】BWM;多指標(biāo)群決策;決策者權(quán)重;誤差距離測度
多指標(biāo)群決策是目前廣泛研究的問題。由于外界復(fù)雜的環(huán)境,決策會(huì)涉及到多領(lǐng)域的知識(shí),在方案評(píng)價(jià)進(jìn)而決策的過程中,需要對(duì)這些多領(lǐng)域的知識(shí)進(jìn)行整合。由決策者根據(jù)指標(biāo)對(duì)所有的方案進(jìn)行評(píng)價(jià),以指標(biāo)和決策者權(quán)重為基礎(chǔ)整合方案得分,再對(duì)方案排序。決策者權(quán)重是群決策問題的重要內(nèi)容。
決策者權(quán)重的研究比較廣泛,主要有以下幾種方法。一是基于距離測度,將所有決策者給出的評(píng)價(jià)矩陣視作待選方案,再根據(jù)相應(yīng)原則確定理想和負(fù)理想矩陣,計(jì)算決策者給出的評(píng)價(jià)矩陣與理想矩陣(負(fù)理想矩陣)之間的距離來確定決策者權(quán)重。(Yue,2011b)針對(duì)區(qū)間值直覺模糊評(píng)價(jià)的群決策問題,用相似性測度來刻畫決策者權(quán)重。(Yue, 2012a)擴(kuò)展了TOPSIS法的運(yùn)用,用來解決區(qū)間值模糊評(píng)價(jià)中,決策者權(quán)重未知時(shí)的群決策問題。(Yue,2012b)給出了一種基于投影的方法來確定決策者權(quán)重,通過計(jì)算評(píng)價(jià)矩陣在理想評(píng)價(jià)矩陣上的投影值確定決策者權(quán)重。(Liu, Li,2015)研究了基于仿真植物生長算法的理想解確定方法。(郭凱紅李文立2011)研究了基于證據(jù)距離和模糊熵權(quán)變換的多屬性群決策方法。這類方法認(rèn)為人們所認(rèn)可的評(píng)價(jià)是理想解。本文的研究內(nèi)容需要針對(duì)每個(gè)決策者的具體情況給出最好或最差指標(biāo),這就意味著不同的決策者會(huì)有不同的偏好。
第二種確定決策者權(quán)重的方法是構(gòu)建以權(quán)重為變量的模型,通過求解模型得到權(quán)重。(Ye, 2011)研究了在區(qū)間值直覺模糊集的環(huán)境下,用熵值理論確定評(píng)價(jià)矩陣之間的關(guān)系,并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建優(yōu)化模型求解決策者權(quán)重。(Ju, 2014)研究了二元語義環(huán)境下權(quán)重未知的問題,通過定義語義環(huán)境中的理想解和負(fù)理想解,運(yùn)用最小化偏差優(yōu)化模型來求解決策者權(quán)重。(Zhang, Xu, Wang,2015)用一種基于距離測度的模型來解決多指標(biāo)決策問題。(陳曉紅劉益凡2010)研究了一種區(qū)間數(shù)群決策矩陣的模型,通過自適應(yīng)迭代算法實(shí)現(xiàn)專家權(quán)重的確定。但是基于模型的權(quán)重確定方法難以避免主觀性的干擾。
本文提出BW環(huán)境下決策者權(quán)重確定方法。BWM(Rezaei,2015)是通過構(gòu)建模型求出指標(biāo)權(quán)重的方法,但并沒有進(jìn)一步確定決策者權(quán)重。
BWM即Best-Worst Method,這是一種確定指標(biāo)權(quán)重的方法。通常多指標(biāo)決策問題需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較,進(jìn)而得到指標(biāo)的評(píng)價(jià)矩陣。在一致性檢驗(yàn)過程中,如果評(píng)價(jià)矩陣的一致性比率不能滿足要求,就需要對(duì)矩陣進(jìn)行修正,但是,這種修正并不能起到很好的效果(Ku?akowski, 2015)。
BW方法并不需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較,因?yàn)闆Q策者掌握的知識(shí)不同,所關(guān)注的指標(biāo)也就不一樣。但是,他們可以根據(jù)自身的情況,確定出最關(guān)注(Best)指標(biāo)和最不關(guān)注(Worst)指標(biāo),通過比較最關(guān)注或最不關(guān)注指標(biāo)與其他指標(biāo)之間的關(guān)系從而得到兩組評(píng)價(jià)值aBj和ajW。
如果指標(biāo)的實(shí)際權(quán)重表示為ωj,那么理論上會(huì)有:
由于實(shí)際評(píng)價(jià)會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的誤差,據(jù)此建立模型:
minξ
s.t.
其中ξ表示誤差。
通過求解這個(gè)模型就可以得到指標(biāo)權(quán)重(ω1*,ω2*,···,ωn*)與誤差ξ*。
分析最大可能誤差產(chǎn)生的條件。指標(biāo)的評(píng)價(jià)值滿足乘法一致性原則,即:
此時(shí),我們認(rèn)為,aBj和ajW的估值偏大,而相應(yīng)的,aBW的估值偏小,所以有:
aBW取決于決策者給出的最好最差指標(biāo)之間量度,上式可轉(zhuǎn)化為求解ξ的二次方程。
最大誤差值表
決策者權(quán)重的確定是群決策過程中一個(gè)非常重要的方面。群決策根據(jù)決策者權(quán)重進(jìn)行信息集結(jié),這就會(huì)直接影響到最終方案的排序。本文提出的是基于距離測度的一種確定權(quán)重的方法。
根據(jù)評(píng)價(jià)矩陣擴(kuò)展的決策者權(quán)重確定方法有這樣的假設(shè):每個(gè)決策者都認(rèn)可了相應(yīng)的理想解和負(fù)理想解,且每一次決策只有一組理想解和負(fù)理想解。但由于決策者自身情況的不一致,這樣的假設(shè)在用BW法確定決策者權(quán)重時(shí)并不成立。在用模型求解指標(biāo)權(quán)重時(shí)會(huì)產(chǎn)生相關(guān)的誤差,該誤差取決于決策者給出的指標(biāo)關(guān)系評(píng)價(jià)的一致性程度,也就是說,針對(duì)指標(biāo)間關(guān)系評(píng)價(jià)的一致性程度越高,誤差就越小,從這一角度考慮,誤差的大小可以反映決策者評(píng)價(jià)的可信度,我們希望通過可信度刻畫出決策者的權(quán)重,可信度越大則權(quán)重越大,反之則越小。
據(jù)第二部分介紹,可以得到第k個(gè)決策者的誤差ξk*和相應(yīng)的最大誤差ξk;ξk*在[0,ξk]上。根據(jù)距離測度的基本思想,我們定義:
令
令
得到?jīng)Q策者的權(quán)重。
我們認(rèn)為誤差為0是決策的最佳狀態(tài),也就是決策的理想解。而最大可能誤差ξ_k就是決策的一個(gè)負(fù)理想解,但是這個(gè)負(fù)理想解是與每個(gè)決策者相關(guān)的,它取決于每個(gè)決策者給出的最好與最差指標(biāo)之間的量度a_BW,這就使得在確定決策者權(quán)重時(shí),不需要考慮整體對(duì)指標(biāo)的偏好和評(píng)價(jià),從而最大可能的保留原始信息。
本文介紹的BW多指標(biāo)決策方法計(jì)算相對(duì)簡便,評(píng)價(jià)的一致性更強(qiáng)。而且比較適合實(shí)際生活中的多指標(biāo)群決策問題。通常,決策者往往對(duì)自己研究的領(lǐng)域相當(dāng)熟悉,但對(duì)其他領(lǐng)域相對(duì)并不深刻,這就使他們的評(píng)價(jià)有一定的局限性。BW法并不需要決策者熟知各領(lǐng)域的知識(shí),他們可以認(rèn)為自己熟知的指標(biāo)是最重要的,并將該指標(biāo)與其他指標(biāo)進(jìn)行比較,得到一組相關(guān)關(guān)系,我們就根據(jù)這種相關(guān)關(guān)系計(jì)算與該決策者相關(guān)的指標(biāo)權(quán)重。
我們認(rèn)為,決策者評(píng)價(jià)各指標(biāo)之間的相對(duì)關(guān)系的一致性決定著這個(gè)決策者的權(quán)重。如果他評(píng)價(jià)的一致性越高,也就是評(píng)價(jià)產(chǎn)生的誤差越小,那么我們可以認(rèn)為他是更加認(rèn)真且負(fù)責(zé)的給出的評(píng)價(jià),他的可靠性也就越高,體現(xiàn)為權(quán)重越大。
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作者簡介
程永波(1972-),男(滿族),黑龍江安達(dá)人,教授,博士,研究方向:隨機(jī)網(wǎng)絡(luò),復(fù)雜產(chǎn)品質(zhì)量管理等;
盧斌(1992-),男,江蘇溧陽人,南京財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院碩士研究生,研究方向:質(zhì)量管理,多屬性群決策。