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        基于可變模糊決策理論的EPC項目總承包商的選擇

        2017-03-16 01:52:24張元節(jié)曹建芮華北水利水電大學(xué)水利學(xué)院河南鄭州450045
        水利水電快報 2017年2期
        關(guān)鍵詞:主客觀信息熵承包商

        張元節(jié) 曹建芮(華北水利水電大學(xué) 水利學(xué)院,河南 鄭州 450045)

        運行與管理

        基于可變模糊決策理論的EPC項目總承包商的選擇

        張元節(jié) 曹建芮(華北水利水電大學(xué) 水利學(xué)院,河南 鄭州 450045)

        EPC總承包模式下,由總承包商來承擔(dān)有關(guān)項目設(shè)計、采購和施工等風(fēng)險。因此對業(yè)主而言,為確保順利實施EPC項目,選擇合適的總承包商尤為重要。在建立業(yè)主選擇EPC總承包商指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,根據(jù)最小相對信息熵原理確定各指標(biāo)的主客觀組合權(quán)重,構(gòu)建基于可變模糊決策理論的選擇模型,利用其綜合優(yōu)屬度的排序選擇出可靠的總承包商。以采用EPC模式的W水利工程為例,進行總承包商的評價和決策,結(jié)果表明該選擇方法合理可行,具有一定的借鑒意義。

        EPC模式;總承包商選擇;可變模糊決策理論;組合權(quán)重

        近年來,一種采用固定總價合同的新型承包模式,即“設(shè)計—采購—施工”(EPC)總承包模式在水利工程中逐漸得到推廣。根據(jù)我國水利工程項目的特點及國內(nèi)外EPC總承包模式的實踐經(jīng)驗可知:EPC總承包模式主要適用于具有龐大投資規(guī)模、較長設(shè)計和采購周期的水利工程項目[1],同時也要求總承包企業(yè)具有復(fù)雜的專業(yè)技術(shù)及較高的管理水平。因此,如果業(yè)主沒有選擇合適的總承包商,將會給其帶來意想不到的經(jīng)濟損失。

        目前,對選擇EPC總承包商的研究主要從指標(biāo)體系和選擇方法兩個方面進行。王顯鵬等人構(gòu)建了對若干個候選總承包商的綜合能力進行排序的選擇模型[2];楊曉輝在其碩士論文中對于業(yè)主在不同階段選擇總承包商時應(yīng)考慮的影響因素進行了詳細研究[3];孟憲海、趙啟對業(yè)主選擇EPC項目總承包商時的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)及應(yīng)遵循的原則進行了闡述[4]。但是,已有的研究大多僅考慮了主觀因素的單一選擇模型,結(jié)果具有一定的主觀性。

        在現(xiàn)有研究成果及可變模糊決策理論的基礎(chǔ)上,建立了EPC總承包商選擇的模型,綜合了模糊綜合評價模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的非線性模型、理想點模型和模糊優(yōu)選模型等4種模型的評價結(jié)果,且采用由層次分析法(AHP)和信息熵確定的主客觀組合權(quán)重,彌補了現(xiàn)有選擇模型所得結(jié)果的偶然性和主觀性,為業(yè)主選擇EPC項目總承包商提供了一種新的思路和方法。

        1 構(gòu)建選擇總承包商的指標(biāo)體系

        在實際選擇EPC總承包商時,業(yè)主并非完全考慮到很多影響因素。為了使其客觀選出合適的承包商,綜合相關(guān)文獻及專家意見,遵循指標(biāo)體系的建立及選擇總承包商的原則,在相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)下,借鑒類似工程經(jīng)驗,經(jīng)本專業(yè)若干專家及業(yè)主單位負責(zé)人商討后,對文獻[2]中影響業(yè)主選擇EPC項目總承包商的相關(guān)因素作進一步細分。最終構(gòu)建一個由5個一級指標(biāo)和16個二級指標(biāo)(其中5個為定性指標(biāo),其余的為定量指標(biāo))組成的遞階層次分明的指標(biāo)體系,具體如圖1所示。

        圖1 業(yè)主選擇EPC總承包商的指標(biāo)體系

        2 建立總承包商選擇模型

        2.1 可變模糊決策模型[5]

        在文獻[5]中,陳守煜建立了兩級可變決策模型,具體為

        (1)

        式中,i為可供業(yè)主選擇的總承包商的個數(shù)(i=1,2,…n);ui為總承包商i的綜合相對優(yōu)屬度;dgi為決策的距優(yōu)距離;dbi為決策的距劣距離;α為優(yōu)化準(zhǔn)則參數(shù)(α=1,2 ,分別為最小一乘方和最小二乘方準(zhǔn)則)。

        (2)

        (3)

        通常情況下,根據(jù)α和p的取值(α=1,2;p=1,2),其組合方式主要有以下4種:α=1,p=1;α=1,p=2;α=2,,p=1;α=2,p=2。

        (1) 當(dāng)α=1,p=1時

        (4)

        此時為一個相當(dāng)于模糊綜合評價模型的線性模型。

        (2) 當(dāng)α=1,p=2時

        (5)

        在dgi和dbi的表達式中取p=2,此時相當(dāng)于理想點模型。

        (3) 當(dāng)α=2,p=1時

        (6)

        此時為可用于描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中神經(jīng)元的非線性特性或激勵函數(shù)的sigmoid型函數(shù)。

        (4) 當(dāng)α=2,p=2時

        (7)

        且在dgi和dbi的表達式中取p=2,此時相當(dāng)于模糊優(yōu)選模型。

        2.2 確定各指標(biāo)的相對隸屬度[6]

        (8)

        (9)

        (10)

        2.3 確定各指標(biāo)的組合權(quán)重

        確定各個指標(biāo)的權(quán)重是選擇模型的首要問題。目前,評價指標(biāo)的權(quán)重主要有主觀、客觀和組合權(quán)重3種。為確保EPC項目總承包商選擇更加合理可靠,選擇過程中的主、客觀因素理應(yīng)得到綜合全面的考慮。因此,根據(jù)最小相對信息熵原理,將由層次分析法確定的主觀權(quán)重和信息熵法確定的客觀權(quán)重進行組合得到各指標(biāo)的組合權(quán)重[7],以確保選擇結(jié)果真實公正。

        2.3.1AHP法確定主觀權(quán)重[8,9]

        首先構(gòu)造各層次指標(biāo)的判斷矩陣(主要是依據(jù)前文建立的遞階層次指標(biāo)體系及各層次指標(biāo)兩兩相比的重要性)。由此根據(jù)各判斷矩陣的最大特征值求出其對應(yīng)的特征向量,并對其進行歸一化處理和一致性檢驗,若一致性檢驗通過即可得到相應(yīng)的主觀權(quán)重向量Wz。則一級指標(biāo)的主觀權(quán)重向量為

        且滿足

        2.3.2 利用信息熵法確定客觀權(quán)重[10]

        目前信息熵法常被用來客觀地確定指標(biāo)的權(quán)重其具體步驟如下。

        (1) 首先通過對不同總承包商在各指標(biāo)下的特征目標(biāo)值組成的矩陣X進行歸一化處理得到計算矩陣。為反映評價體系中各評價指標(biāo)的相對重要性,應(yīng)根據(jù)要評價的問題,將各指標(biāo)作無量綱化處理,本文采用指標(biāo)相對隸屬度矩陣R作為其計算矩陣。

        (2) 計算第i個總承包商Ai在第j個指標(biāo)下的指標(biāo)值比重pij。

        (11)

        (12)

        式中,ej為第j個指標(biāo)值。

        (4) 計算各評價指標(biāo)的客觀權(quán)重。

        (13)

        式中,wj為第j個指標(biāo)的客觀權(quán)重(j=1,2,…,m)。

        2.3.3 確定組合權(quán)重[11,12]

        (14)

        式中, wj為第j個指標(biāo)的組合權(quán)重; wzj為第j個指標(biāo)的主觀權(quán)重;wkj為第j個指標(biāo)的客觀權(quán)重。

        對上述問題進行求解可得出組合權(quán)重為

        (15)

        3 實例分析

        實施EPC總承包模式的W水利工程,業(yè)主擬采用邀請招標(biāo)的方式選擇合適的總承包商。要從6家備選的總承包企業(yè)中篩選出最為可靠的3家,并對其發(fā)出招標(biāo)邀請。有關(guān)各總承包企業(yè)的基本情況如表1所示。表中無法量化的定性指標(biāo)的特征目標(biāo)值由相關(guān)專家根據(jù)總承包商的實力,采用10分打分法,對其進行量化[2]。

        表1 各總承包企業(yè)對應(yīng)不同指標(biāo)的特征目標(biāo)值

        表2 各評價指標(biāo)下不同總承包商的相對隸屬度

        3.1 確定各指標(biāo)的相對隸屬度

        根據(jù)2.2中的公式(8)~(10)計算出的各總承包商在各評價指標(biāo)下的相對隸屬度如表2所示。

        3.2 主客觀組合權(quán)重的確定

        3.2.1 確定主觀權(quán)重

        根據(jù)2.3.1中層次分析法確定主觀權(quán)重的具體方法及相關(guān)專家的打分情況,可得出各評價指標(biāo)的主觀權(quán)重向量為

        Wz={0.097,0.027,0.074,0.098,0.038,0.010,0.061,0.258,0.049,0.091,0.027,0.020,0.072,0.072,0.060,0.019}

        3.2.2 確定客觀權(quán)重

        (1) 根據(jù)2.3.2中的公式(11)計算第i個總承包商在第j個指標(biāo)下的指標(biāo)值所占的比重。以總承包商A1和指標(biāo)U11為例,則有

        其余各指標(biāo)下不同總承包商的指標(biāo)值所占的比重如表3所示。

        (2) 根據(jù)2.3.2中的公式(12)計算得出各指標(biāo)的熵值ej,然后根據(jù)公式(13)計算各評價指標(biāo)的客觀權(quán)重,其中假定當(dāng)pij=0時,pijlnpij=0。表4即為各指標(biāo)的客觀權(quán)重。

        3.2.3 確定主客觀組合權(quán)重

        將3.2.1和3.2.2中求得的主客觀權(quán)重代入2.3.3中的公式(15),由此可以求解出各指標(biāo)的組合權(quán)重,如表5所示。

        表3 各指標(biāo)下不同總承包商的指標(biāo)值比重pij

        表4 指標(biāo)U11~ U53的客觀權(quán)重

        表5 指標(biāo)U11~ U53的組合權(quán)重

        3.3 模型的選擇結(jié)果

        將3.1中確定的各指標(biāo)的相對隸屬度和3.2中計算的主客觀組合權(quán)重代入2.1的模型公式中,計算出不同α和p組合所得的4個不同選擇模型下各總承包商的綜合優(yōu)屬度,見表6。

        表6 可變模糊選擇模型計算結(jié)果

        根據(jù)表中可變模糊選擇模型的計算結(jié)果,可求出不同總承包商在4種選擇模式下綜合優(yōu)屬度的平均值及其優(yōu)劣排序。結(jié)果表明,關(guān)于W水利工程在EPC模式下總承包商的選擇,業(yè)主應(yīng)向總承包商A2、A5、A4三家企業(yè)發(fā)出邀請招標(biāo)。事實證明,最終結(jié)果與實際情況比較吻合,該選擇方法對于EPC項目總承包商的選擇具有一定的有效性和可行性。

        4 結(jié) 語

        運用可變模糊決策模型,建立業(yè)主選擇EPC項目總承包商的選擇模型,先后運用AHP和信息熵法,分別計算各指標(biāo)的主、客觀權(quán)重,并根據(jù)最小相對信息熵原理對其進行組合[11];通過各指標(biāo)的指標(biāo)值矩陣X,求得其對應(yīng)的隸屬度矩陣;將指標(biāo)的主客觀組合權(quán)重及其相對隸屬度數(shù)據(jù)代入可變模糊決策模型中,得出EPC項目總承包商的選擇方案;最后,將該選擇模型應(yīng)用于W水利工程實例中,對6個備選總承包商企業(yè)的綜合優(yōu)屬度進行優(yōu)劣排序,確定業(yè)主的選擇對象。

        將基于可變模糊決策理論的選擇模型及主客觀組合權(quán)重應(yīng)用于EPC項目總承包商的選擇問題中,使所得評價結(jié)果更加全面,且彌補了由個人主觀臆斷帶來的缺陷。實例結(jié)果表明,該選擇模型得到的評選結(jié)果與實際中選擇方案契合,是業(yè)主選擇EPC項目總承包商時可以考慮的有效方法之一。

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        [7] 李秋元,劉東.組合權(quán)重模糊模型在區(qū)域地下水水質(zhì)評價中的應(yīng)用[J].中國農(nóng)村水利水電,2014,(3):1-4.

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        (編輯:唐湘茜)

        2017-01-10

        張元節(jié),女,華北水利水電大學(xué)水利學(xué)院,碩士研究生.

        1006-0081(2017)02-0027-05

        TV512

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