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        可持續(xù)氣象信息中心的雙極PROMETHEE動態(tài)評價方法

        2020-08-01 03:21:18張皓宇韓瑩季正武
        關(guān)鍵詞:凈流量模糊集雙極

        張皓宇 韓瑩 季正武

        0 引言

        我國多個行業(yè)的“十三五”規(guī)劃中,都強調(diào)了可持續(xù)發(fā)展的重要性.隨著信息特別是大數(shù)據(jù)時代的到來,各氣象信息中心的電子產(chǎn)品、高性能計算機等淘汰更新加快,其環(huán)境污染問題逐漸呈現(xiàn)出來.有鑒于此,本文首次將可持續(xù)發(fā)展概念引入到氣象信息中心的管理評價中.

        PROMETHEE (Preference Ranking Organization Methods for Enrichment Evaluations)評價由所有方案對每個屬性兩兩比較得出,比較結(jié)果由偏好函數(shù)衡量.這種比較方式使得PROMETHEE方法與其他評價方法相比,能夠綜合考慮到不同評價指標(biāo)間的相對重要性以及同一評價指標(biāo)下的相對偏好度,具有較大優(yōu)勢[1].經(jīng)過多年的發(fā)展,PROMETHEE方法衍生出了多種擴展版本[2-5].其中,PROMETHEE II方法[6]相較于傳統(tǒng)PROMETHEE方法,能夠有效得到各評價方案的完全序而非偏序,因此本文采用PROMETHEE II評價方法.

        然而,現(xiàn)有的PROMETHEE II方法在可持續(xù)氣象信息中心評價中存在一些缺陷:由于可持續(xù)概念的引入,經(jīng)濟、環(huán)境、社會三大支柱之間的矛盾必然導(dǎo)致氣象信息評價中產(chǎn)生大量沖突信息[7-8].新近提出的雙極模糊集可以對沖突信息有效建模[9-13].因此,本文首先將PROMETHEE II方法推廣到雙極模糊環(huán)境.可持續(xù)發(fā)展顯然是一個多年的動態(tài)變化過程,而現(xiàn)有的PROMETHEE II方法中都是靜態(tài)的.因此,本文在PROMETHEE II方法中引入時間動態(tài)因子,從而實現(xiàn)對可持續(xù)氣象信息中心的動態(tài)評價,實例分析表明了本文提出的新算法的有效性.

        綜上,本文給出了一種新的可持續(xù)氣象信息中心的雙極PROMETHEE動態(tài)評價方法.主要創(chuàng)新點如下:

        1)首次將可持續(xù)發(fā)展概念和雙極模糊理論引入到氣象信息中心評價管理中,充分考慮了對可持續(xù)氣象信息中心評價可能影響中的不確定性、沖突性;

        2)將靜態(tài)PROMETHEE方法推廣到了雙極模糊環(huán)境,并引入時間因子,利用非線性規(guī)劃模型確定時間權(quán)重,從而可以實現(xiàn)對可持續(xù)氣象信息中心的動態(tài)評價.

        1 預(yù)備知識

        本章主要回顧一些基本知識.

        現(xiàn)實問題的處理中,數(shù)據(jù)的沖突和不相容越來越普遍,雙極模糊集在實際應(yīng)用中顯然更符合決策者的需要.下面給出雙極模糊集的一些相關(guān)概念以及運算法則[9].

        設(shè)U為有限論域,任意的u∈U,定義BP:U→[0,1],BN:U→[-1,0],則稱B=(BP(u),BN(u))為論域U上的雙極模糊集.正隸屬度BP(u)表示元素u關(guān)于雙極模糊集B對某性質(zhì)的滿足程度,而負隸屬度BN(u)則表示對該性質(zhì)相反性質(zhì)的滿足程度.

        設(shè)在有限論域U上,任意的u∈U,有兩個雙極模糊集A=(AP(u),AN(u))和B=(BP(u),BN(u)),若A≤B,則AP(u)≤BP(u)且AN(u)≥BN(u).

        PROMETHEE方法中一個中心環(huán)節(jié)就是偏好函數(shù)的構(gòu)建,為了使偏好函數(shù)能夠更好地量化決策者的偏好差異.本文采用了無差別區(qū)間的線性關(guān)系偏好函數(shù)[14].設(shè)某評價問題的評價指標(biāo)集為C={c1,c2,…,cn},指標(biāo)相關(guān)的無差別區(qū)間的線性關(guān)系偏好函數(shù)定義如下:

        (1)

        其中,dj(a,b)=fj(a)-fj(b),表示方案a,b評價指標(biāo)cj處的數(shù)值之差.p取dmax表示方案a,b在不同指標(biāo)下所能取得的最大數(shù)值之差;對應(yīng)q=dmin表示方案a,b在不同指標(biāo)下所能取得的最小數(shù)值之差.

        2 模型與方法

        本章將PROMETHEE II 方法推廣到雙極,并引入時間因子,給出一種充分考慮氣象信息中心可持續(xù)評價中沖突、不確定、動態(tài)變化等特性的雙極PROMETHEE動態(tài)評價方法.

        步驟1:構(gòu)建初始的雙極模糊氣象信息中心可持續(xù)評價矩陣.

        步驟2:利用非線性規(guī)劃模型確定時間權(quán)重.

        (2)

        (3)

        當(dāng)方案集在屬性cj下的評價值在某個時刻tk離散程度較大時,那么tk時刻所對應(yīng)的時間權(quán)重就越大,其對決策結(jié)果的影響也就越大.

        步驟3:由式(4)加權(quán)求得氣象信息中心可持續(xù)發(fā)展綜合雙極模糊評價矩陣A=(aij)m×n:

        (4)

        步驟4:對綜合雙極模糊評價矩陣A利用熵權(quán)法計算得到指標(biāo)權(quán)重向量.

        步驟5:利用式(5)、(6)分別計算總體偏好指數(shù)H(ui,uj)和H(uj,ui):

        (5)

        (6)

        其中,Pj(ui,uj)是由式(1)計算得到的.

        步驟6:利用式(7)、(8)分別計算方案ui的流入量φ+(ui)與流出量φ-(ui):

        (7)

        (8)

        步驟7:利用式(9)計算凈流量φ(ui),并對所有氣象信息中心進行優(yōu)劣排序:

        φ(ui)=φ+(ui)-φ+(ui).

        (9)

        根據(jù)各氣象信息中心的凈流量對方案集進行排序,凈流量數(shù)值越高,對應(yīng)氣象信息中心的可持續(xù)發(fā)展能力越強.

        3 實例驗證

        本章將通過一個實例,驗證新提出的算法的有效性.

        步驟1:構(gòu)建初始的雙極模糊氣象信息中心可持續(xù)評價矩陣.

        對4個氣象信息中心u1,u2,u3,u4的可持續(xù)發(fā)展能力進行評價.評價指標(biāo)為:c1,對地方經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)支持力;c2,綠色供應(yīng)商選擇;c3,創(chuàng)新能力;c4,設(shè)備儀器先進程度;c5,碳減排能力;c6,環(huán)保改善成本投入.全部為效益型指標(biāo).邀請專家對每個氣象信息中心連續(xù)4年的可持續(xù)發(fā)展能力分別進行評價,得到初始雙極模糊評價矩陣如表1—4所示.

        表1 第一年雙極模糊評價矩陣Table 1 First year bipolar fuzzy evaluation matrix

        表2 第二年雙極模糊評價矩陣Table 2 Second year bipolar fuzzy evaluation matrix

        表3 第三年雙極模糊評價矩陣Table 3 Third year bipolar fuzzy evaluation matrix

        表4 第四年雙極模糊評價矩陣Table 4 Fourth year bipolar fuzzy evaluation matrix

        步驟2:利用非線性規(guī)劃模型確定時間權(quán)重,得到時間權(quán)重矩陣W:

        步驟3:由式(4)加權(quán)求得氣象信息中心可持續(xù)發(fā)展綜合雙極模糊評價矩陣A,如表5所示.

        表5 綜合雙極模糊評價矩陣Table 5 Comprehensive bipolar fuzzy evaluation matrix

        步驟4:對綜合雙極模糊評價矩陣A利用熵權(quán)法計算得到指標(biāo)權(quán)重向量:

        ?=(0.174 5,0.165 5,0.165 1,0.164 6,0.164 5,

        0.165 8).

        步驟5:利用式(5)、(6)分別計算總體偏好指數(shù)H(ui,uj)和H(uj,ui),如表6所示.

        表6 待評價氣象信息中心的總體偏好函數(shù)Table 6 General preference function of meteorological information center to be evaluated

        步驟6:利用式(7)、(8)分別計算方案ui的流入量φ+(ui)與流出量φ-(ui),如表7所示.

        表7 待評價氣象信息中心的流出量、流入量與凈流入量Table 7 Outflow,inflow and net inflow of meteorological information center to be evaluated

        步驟7:利用式(9)計算凈流量φ(ui),并對所有氣象信息中心進行優(yōu)劣排序.

        氣象信息中心可持續(xù)發(fā)展能力排序為:u2>u1>u4>u3.

        4 對比分析

        不考慮指標(biāo)中的兩極性與沖突性,僅使用雙極模糊評價值中的正極數(shù)據(jù)求解,忽視負極數(shù)據(jù),將雙極模糊評價矩陣轉(zhuǎn)化為普通的模糊評價矩陣,利用單極PROMETHEE II方法,時間權(quán)重沿用本例中數(shù)據(jù),最終得到的凈流量為(-0.029 4,0.117 6,-0.052,-0.036 1).為了方便對比前后凈流量的變化,將雙極值模糊環(huán)境下的凈流量φ1,及傳統(tǒng)模糊集環(huán)境下的凈流量φ2繪成折線圖進行對比,如圖1所示.

        根據(jù)氣象信息中心凈流量排序可知,在只考慮單極的情況下的模糊PROMETHEE II方法中,氣象信息中心可持續(xù)發(fā)展能力排序為:u2>u1>u3>u4.與原有結(jié)果不同的是,在只考慮單極數(shù)據(jù)的情況下,氣象信息中心u3的可持續(xù)發(fā)展能力要優(yōu)于氣象信息中心u4.這是因為只考慮雙極正極評價值的時候忽略了氣象信息中心可持續(xù)化發(fā)展指標(biāo)中存在的不相容性與兩極性.

        觀察案例中的備選氣象信息中心u3和u4,當(dāng)只考慮正面影響的時候,氣象信息中心u3顯然是優(yōu)于u4的.但是,我們同時將指標(biāo)中的負面效應(yīng)也考慮進來,氣象信息中心u4的評價就明顯優(yōu)于氣象信息中心u3.原因在于氣象信息中心u4在負極數(shù)據(jù)上的評價要遠優(yōu)于氣象信息中心u3.

        5 結(jié)束語

        本文在雙極模糊集的理論基礎(chǔ)上,引入時間權(quán)重的概念,將在雙極模糊集環(huán)境下的氣象信息中心可持續(xù)發(fā)展能力評價研究由靜態(tài)推廣到了動態(tài),并結(jié)合PROMETHEE II排序方法對氣象信息中心可持續(xù)發(fā)展水平進行綜合評價.新方法不僅利用雙極模糊集的特性,考慮了氣象信息中心可持續(xù)發(fā)展評價中屬性的兩極性與不相容性,還注意到了時間權(quán)重對評價結(jié)果的影響.通過具體的實例驗證及結(jié)果分析,驗證了建立的可持續(xù)氣象信息中心發(fā)展能力動態(tài)評價模型的可行性和合理性.在后續(xù)工作中,將研究如何從網(wǎng)絡(luò)爬取有效數(shù)據(jù),并引入深度學(xué)習(xí)方法進行研究.

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