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        模糊層次分析法中權(quán)重求解的線性目標(biāo)規(guī)劃模型

        2018-10-11 09:15:28閆利軍樵軍謀
        制造業(yè)自動(dòng)化 2018年9期
        關(guān)鍵詞:規(guī)劃評(píng)價(jià)方法

        閆利軍,樵軍謀,徐 堅(jiān),梁 輝

        (西北機(jī)電工程研究所,咸陽 712000)

        0 引言

        層次分析法(Analysis Hierarchical Process,AHP)是一種有效的數(shù)學(xué)分析與評(píng)價(jià)決策工具,它將加權(quán)方法與主觀測(cè)度方法結(jié)合在一起,能夠較好地解決多準(zhǔn)則決策問題。AHP具有一系列優(yōu)點(diǎn),它使用簡(jiǎn)單,通過建立各層因素間兩兩比較判斷矩陣的方法來確定各因素的權(quán)重;能夠?qū)⒍ㄐ苑治鲛D(zhuǎn)換成定量計(jì)算,有效地將決策過程的定性因素和定量因素進(jìn)行統(tǒng)一的量化處理,使得能夠用數(shù)學(xué)方法對(duì)決策模型進(jìn)行分析和運(yùn)算;提供對(duì)群體決策的支持??傊?,AHP具有堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ),已經(jīng)被用于多個(gè)領(lǐng)域解決多準(zhǔn)則決策問題[1~4]。

        盡管AHP方法具有諸多優(yōu)點(diǎn)并在評(píng)價(jià)決策領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用,但直接將它用于產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案的選擇評(píng)價(jià)并不合適,這是因?yàn)锳HP本身是一種確定性的決策分析工具,它基于決策者對(duì)評(píng)價(jià)目標(biāo)的精確估計(jì)建立兩兩比較判斷矩陣,從而獲得評(píng)價(jià)目標(biāo)之間的相對(duì)權(quán)重,這種方法并不符合實(shí)際的設(shè)計(jì)決策情形。產(chǎn)品開發(fā)早期的方案設(shè)計(jì)階段具有典型的不確定性,決策者大多只能依靠定性的分析,而不是定量的計(jì)算進(jìn)行方案的分析決策,因此其判斷存在一定程度的模糊性,精確估計(jì)評(píng)價(jià)目標(biāo)之間的相對(duì)重要性通常十分困難。因此,為了有效處理評(píng)價(jià)決策過程中的不精確判斷信息,模糊層次分析法(Fuzzy AHP,F(xiàn)AHP)應(yīng)運(yùn)而生且得到了廣泛的應(yīng)用[5~8],F(xiàn)AHP用三角模糊數(shù)或梯形模糊數(shù)表達(dá)決策者的判斷,它能夠有效表達(dá)決策者思維上的模糊性和不確定性,更加符合實(shí)際的設(shè)計(jì)決策情形。

        FAHP應(yīng)用的關(guān)鍵問題是如何從模糊判斷矩陣中獲得評(píng)價(jià)目標(biāo)的權(quán)重向量。已有較多的學(xué)者對(duì)此問題進(jìn)行了研究[5,9~11],并提出了多種權(quán)重求解方法,如對(duì)數(shù)最小平方法(LLSM)、幾何平均法(Geometric Mean Method)、限度分析法(Extent Analysis Method)、模糊偏序規(guī)劃(Fuzzy Preference Programming)等,所有這些方法中,限度分析法由于使用簡(jiǎn)單而獲得廣泛的應(yīng)用,但是Wang等[12]通過研究發(fā)現(xiàn)這種方法有時(shí)會(huì)得出錯(cuò)誤的結(jié)果而導(dǎo)致決策者做出錯(cuò)誤的決策。本文研究的目的是為FAHP尋求一種合理而簡(jiǎn)單的權(quán)重求解方法,從而克服已有方法的不足,提高FAHP的使用效率和可靠性。為此,本文以模糊判斷矩陣的不一致性程度最小為目標(biāo),建立了一種模糊權(quán)重求解的線性目標(biāo)規(guī)劃模型。該模型使用簡(jiǎn)單且容易求解,基于該模型計(jì)算能夠獲得可靠的元素權(quán)重。

        1 FAHP中權(quán)重求解的線性目標(biāo)規(guī)劃模型

        對(duì)于FAHP,為了從建立的模糊判斷矩陣中獲得評(píng)價(jià)目標(biāo)的權(quán)重向量,本文建立了一種權(quán)重求解的線性目標(biāo)規(guī)劃模型。下面以三角模糊數(shù)判斷矩陣為例描述該模型的建立過程,建立的模型完全可以推廣到區(qū)間模糊數(shù)和梯形模糊數(shù)判斷矩陣的情況。

        如果判斷矩陣為完全一致性矩陣,則有:

        式(3)~式(5)等價(jià)于:

        如果判斷矩陣為不一致矩陣,則令:

        其中αij、βij、γij表示不一致性引起的估計(jì)偏差。

        2)式的目標(biāo)函數(shù)是要使決策者的估計(jì)和元素重要性比值的期望之間的偏差最小,其根本目的是追求判斷矩陣的不一致性程度最低。因此,式(2)的目標(biāo)函數(shù)等價(jià)于:

        根據(jù)Wang和Elhag的研究結(jié)果[12],模糊歸一化的權(quán)重向量一定滿足下列約束條件:

        式(13)~式(15)等價(jià)于:

        由于|(a+b+c)/3|≤|a|+|b|+|c| ,所以:

        基于以上分析,本文建立的非線性規(guī)劃模型為:Min:

        令:

        i=1,2,…,n,i< j <n,則有:

        從而,將式(19)的非線性規(guī)劃模型變換成式(20)的線性目標(biāo)規(guī)劃模型:

        對(duì)該模型的求解,可采用單純形法,具體過程不再詳述。對(duì)任何滿足一致性指標(biāo)的三角模糊判斷矩陣,其規(guī)劃模型中的目標(biāo)函數(shù)值等于0。反過來,如果規(guī)劃模型中目標(biāo)函數(shù)的值為0,那么就一定可以肯定相應(yīng)的三角模糊矩陣為一致性判斷矩陣,否則,為非一致性判斷矩陣,且目標(biāo)函數(shù)值的大小反映了判斷矩陣的不一致性程度。

        2 實(shí)例分析

        對(duì)該判斷矩陣,采用本文目標(biāo)規(guī)劃方法得到的模糊歸一權(quán)重為:

        該權(quán)重向量對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值為:Z*=0.034。由于目標(biāo)函數(shù)值不等于零,因此可以肯定該矩陣為不一致判斷矩陣。

        對(duì)此判斷矩陣,文獻(xiàn)[15]采用限度分析法得到的確定性權(quán)重值為W=(0.46,019,0.12,0.12,0.11)T??梢园l(fā)現(xiàn),該結(jié)果的前三個(gè)元素權(quán)重0.46,0.19和0.11均超出了它們的合理取值區(qū)間((0.367~0.405),(0.211~0.259),(0.113~0.155))。因此,其結(jié)果是不合理的。Wang等[12]研究認(rèn)為通過限度分析法獲得的權(quán)重并不能真正反映決策準(zhǔn)則或備選方案之間的相對(duì)重要性,因此,也不能作為這些元素的重要性權(quán)重。這就是為什么在上述實(shí)例中采用限度分析法得到的確定權(quán)重值超出了采用目標(biāo)規(guī)劃方法得到的模糊權(quán)重的區(qū)間范圍的原因。

        3 結(jié)論

        考慮到模糊層次分析法在實(shí)際的評(píng)價(jià)決策領(lǐng)域應(yīng)用的廣泛性,以及通過模糊判斷矩陣求解元素權(quán)重的困難性,本文以模糊判斷矩陣的不一致性程度最小為目標(biāo),建立了一種模糊權(quán)重求解的線性目標(biāo)規(guī)劃模型,在權(quán)重的合理范圍內(nèi)尋找使目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)的期望權(quán)重作為最終的評(píng)價(jià)元素權(quán)重,目的是使得元素重要性權(quán)重與決策者估計(jì)之間的偏差最小。通過實(shí)例計(jì)算并和文獻(xiàn)中采用限度分析法給出的結(jié)果進(jìn)行比較,指出限度分析法計(jì)算得到的元素權(quán)重的不合理性。

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