2024年4月25日发(作者：grouppolicyclient拒绝访问怎么办)

第卷第

年月

期

系统工程理论与实践

一

内

,

,

文章编号一一一

中图分类号

文献标志码

评测指标权重确定的结构嫡权法

程启月

中国国防大学信息作战与指挥训练教研部

,

北京

摘要基于滴理论

,

给出了属于主观赋值法与客观赋值法相结合的“结构滴权法”它是一种定

性分析与定量分析相结合的权重系数结构分析方法

,

其基本思想是

,

将采集专家意见的德尔斐专家

调查法与模糊分析法相结合

,

形成“典型排序”

,

对“典型排序”按照给定的滴决策公式进行滴值计

算、“盲度”分析

,

并对可能产生潜在的偏差数据统计处理“结构滴权法”为确定测评指标体系的

权重提供了一种新的方法

关键词滴滴权排序

一

,,,

,

七七

引言

在系统测评指标体系中

,

由于每个测评指标与同一类别中的其它指标相比

,

其作用、地位和影响力不尽

相同

,

必须根据每个指标的重要性程度赋予不同的权重权重反映了各个指标在“指标集”中的重要性程度

,

指标的权重直接关系到这一指标对总体的“贡献性”大小因此

,

确定测评指标体系的权重

,

是系统测评的基

础目前

,

根据计算权重时原始数据的不同来源

,

确定指标体系权重的方法一般可分为主观赋值法和客观赋

值法两大类客观赋值法

,

即计算权重的原始数据由各测评指标在被测评过程中的实际数据得到

,

如均方差

法、主成份分析法、嫡值法、代表计算法等主观赋值法

,

即计算权重的原始数据主要由评估者根据经验主观

判断得到

,

如主观加权法、专家调查法、层次分析法、比较加权法、多元分析法、模糊统计法等这两类方法

各有优缺点主观赋值法客观性较差

,

但解释性强客观赋值法确定的权重在大多数情况下精度较高

,

但有时

会与实际情况相悖

,

对所得到的结果难以给出明确的解释本文给出了属于主观赋值法与客观赋值法相结合

的“结构嫡权法”

,

它是将专家意见的德尔斐专家调查法与模糊分析法相结合

,

形成“典型排序”

,

对“典型排

序”按照给定的嫡决策公式进行嫡值计算、“盲度”分析

,

以减少“典型排序”的不确定性它是一种定性分析

与定量分析相结合指标权重确定的分析方法

收稿日期一一

资助项目国家自然科学基金一武器装备预研基金一

作者简介程启月一

,

女

,

湖北人

,

教授

,

研究方向作战指挥决策理论、指挥信息系统

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.

系统工程理论与实践

第卷

确定指标权重的“结构嫡权法

,,

结构嫡权法的基本思想是通过分析系统指标及其相互关系

,

并分解为若干个独立的层次结构

,

将采集

专家意见的德尔斐专家调查法与模糊分析法相结合

,

对指标的重要性形成“典型排序”

,

用嫡理论对“典型排

序”结构的不确定性定量分析

,

计算嫡值和“盲度”分析

,

对可能产生潜在的偏差数据统计处理得出同一层

次各指标的相对重要性排序

,

确定出每一层次同类指标重要程度数值

,

即指标的权重具体步骤如下

第一步采集专家意见

,

形成“典型排序”

首先

,

根据测评指标集确定对应的权重集用“德尔斐法”采集专家意见设计定性排序的《指标体系权

重专家调查表》如表

,

是对四个指标定性排序按照“德尔斐法”规定的程序和要求

,

向若干个专家问卷

调查专家组成员的选取应满足鲜明的代表性、权威性和公正性条件要特别注意从熟悉评测对象指标系

统的专家中选择专家组成员匿名填写调查表

,

即专家依据自己的知识和经验

,

独立地给出对测评指标集的

重要性“排序”意见的定性判断采用打“了

,

的方式

称为指标的“典型排序”

表

指标类另

通过征询和反馈

,

最终形成的专家“排序意见”

,

我们

测评指标重要性排序调查表

首先选择第二选择第三选择第四选择

评估人序号

丫

指标

丫

丫

指标丫

丫

丫

丫

丫

指标

说明按照专家对以上指标在某项中的重要性

,

给出其比较合理的排序

丫

指标

丫

丫

丫

若认为在“指标类别”这一项

中

,

“指标罗应当最重要

,

即为“首先选择”

,

就在对应处划丫

,

其它意义同

指标认为是同样重要的

,

此时

,

依次在对应处划丫

允许几个两个或更多

第二步对“典型排序”进行“盲度”分析

专家“典型排序”的意见往往会因为数据“噪声”

,

产生潜在的偏差和溯源数据的不确定性为消除数据

“噪声”和减少不确定性

,

需要对“表”中指标的定性判断结论统计分析与处理即用嫡理论计算其嫡值

,

以

减少专家“典型排序”的不确定性具体方法如下

不妨设有无个专家参加咨询调查

,

得到咨询表有无张

,

每一张表对应一指标集

,

记为

指标集对应的“典型排序”数组

,

记作

一。

,,

。

,

…

,

。丹

一叭、。

,,,

叭

,

…

,

叭。

,

由无张表获得指标的排序矩阵记为

乞一

,,

…

,

无

,

一

,,

…

,,

称为指标的“典型排序”矩阵其中叭表示第乞个专家对第个指标。的

评价·叭

,,

叭

,

…

,

叭。取

,,

…

,

自然数中的任意一个数

,

比如

,

需要对个指标排序

,

则指标“典型排

序”数组叭

,,

叭

,

…

,

叭。中的二一

,

可以取

,,,

中的任意一个数

对上述“典型排序”定性、定量转化

,

定义定性排序转化的隶属函数为

义一一枷。尹。

其中

,

令纵刀一戳拼

,

取入一瓦下匀

,

代入得

化简为

·一万石万份万兴回兴

班卜箫于兴箫令兴

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.

第期

程启月评测指标权重确定的结构嫡权法

两边同除戳拼

,

令

则

,

、叫兴一‘一。

川刃

二一刀

二一

为专家按照“典型排序”的格式对某个指标评议后给出的定性排序数

,

如表

,

若认为指标、、、四

个指标中选择处于“第一选择”

,

则取值为如果认为是“第二选择”

,

取值则为其它依此类推其

中

,

拜是定义在

如

,

当

,

上的变量

,

风刃为对应的隶属函数值

,

一

,,

…

,,,

为实际最大顺序号

,

比

,

即二一一时

,

表示个指标参加排序

,

则最大顺序号取值为二为转化参数量

,

取二一

当一时

,

、。一戳弓一

当了一

,

‘取最大序号时

,

纵‘一业拼书兰一击

一

,

·将排序数了一叭代入式中

,

可得

叭定量转化值久川叭一久

,

久称为排序数的隶属度矩阵一久、。称为隶属度矩阵视无个

专家对指标。的“话语权”相同

,

即计算无个专家对指标。的“一致看法”

,

称为平均认识度

,

记作

,

令

…、无

,

令

,,,

…

,

、一

定义专家

显然

,

全·

对因素。由认知产生的不确定性

,

称为“认识盲度”

,

记作

一

,,,

…

,

、一

对于每一个因素。

,

定义无参加测评的全体专家数个专家关于。的总体认识度记作二

,

二一一

由二即得到无个专家全体对指标。的评价向量

第三步归一化处理

为得到指标。的权重

,

对二一

令

一归一化处理

,

二

一二

,,

二

,

…

,

二。

。一丫艺苏“

么一

显然

,

满足。一

,,

…

,

二

,

且又类

,

。一·、

,

、

,

…

,

。。即为无个“专家意见”对因素集

一。

,,

。

,

…

,

。丹一。

,,

。

,

…

,

。。的重要性的一致性整体判断

,

它符合无个专家群体意愿或认知

即称为因素集一。

,,

。

,

…

,

。动的权向量

“结构嫡权法

,,

算法实现的理论依据

上面我们给出了权重确定的“结构嫡权法”具体算法

,

基于科学可信的理由是

一是专家“典型排序”意见主观赋值方法有效“典型排序”定性定量转化原始的隶属函数为

划刃一一枷。刃纵刃是嫡函数嫡是对事物不确定性测量的一种方法嫡能够将“典型排序”矩阵代入

变换后定义、。刀一黯

,

取入一石韶匀

,

从公式一可以得到为。刀一哥器三升

,

其公式没有改

变原始公式的属性即仍然是我们初衷预期的用嫡函数计算其值它能够减少专家“典型排序”意见由主观

赋值带来的不确定性

,

因此

,

计算方法是有效的

二是“隶属函数”的确定科学可信在模糊数学中突出强调的是隶属函数的确定

,

权重算法中隶属函数的

准确性

,

直接影响着“结构嫡权法”的科学性这里基于嫡理论对“典型排序”的认知“意见”所产生的不确定

性进行测量

,

令斌刃一一枷。刃纵刀

,

其嫡值是“典型排序”定性定量转化的原始隶属函数

,

为定性排序

数

,

二为转化参数量

,

当一时

,

、。一戳弓一

,

、。一显然

,

一个指标时无权重排序可言由于

二与最大顺序号有关

,

因此二

,

黯

,

当了一

,

‘取最大序号时

,

、。‘一业撰若兰一击

,

显然

,

三风刀三‘·由划刀一川瑞召瑞召号黯

,

可以将下式定义为变换后的隶属函数左边

一、黯一垒。

,

右边一。一书景器三兴

,

是“典型排宇过程定蟒序定量转化的隶属函数

三是“典型排序”统计数据准确可靠“典型排序”是通过采用“德尔斐法”完成“专家意见形成一统计

反馈一意见调整”

,

这样一个多次与专家交互的循环互动过程

,

它充分发挥了信息反馈和信息控制的作用

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系统工程理论与实践

第卷

给出的专家个体定性判断结果具有“德尔斐法”意义的收敛性

,

因此

,

计算过程实现了群决策一致性判断的

目的

四是“结构嫡权”的定量转化过程具有收敛性采用嫡理论建立模糊集的隶属函数

,

并进行认知“盲度”

分析

,

剔除了专家在“典型排序”阶段

,

对于因素认知上隐含的不确定性

,

能使专家意见趋于集中通过求无

个专家的“平均认识度”求专家对因素。的“认识盲度”

,

即“扫盲”过程计算无个专家关于指标

。的“总体认识度”二

,

使之收敛为一个值

,

这样就摒弃了“典型排序”定性分析中专家意见隐含“噪声”数

据的弊端

,

使意见具有“一致性”收敛

表指标“典型排序”的结构嫡权重计算一览表

计算值

排序号

实例分析

按照上述“结构嫡权法”的算法

,

用程序

对一环保项目测评计算我们选取了位在此方向

上的专家

,

按照人一组

,

分成组

,

经过轮

,

对

评价指标体系的项一级水平指标问卷调查

,

采集到

“专家意见”的“典型排序”统计结果和权重系数如下

表

由计算公式与计算过程的有效性

,

可以得到对指

标集。

,,

。

,

。

,

。的权重集为。

,,

。

,

。

,

。一

,,,

指标

组

组

组

刀

刀

刀

指标指标指标

评估人

评估人

评估人

轮均值刀

刀

刀

石石

、

一轮均值

一

男、

乃

刀

刀

乃

注

名

是有效的

权重尼注

结论

本文基于嫡理论对专家集形成的“典型排序”、认知“意见”所产生的不确定性测量

,

通过建立模糊集上

嫡函数隶属函数

,

并进行“认识盲度”分析

,

摒弃了专家在“典型排序”阶段认识上隐含的不确定性

,

并采

用德尔斐专家调查法的多轮往复

,

能使专家意见趋于集中

,

完善群决策的一致性此方法也为确定测评指标

体系的权重提供了一种新的方法

,

通过计算公式的论证过程

,

可以看到这种方法的有效性和科学性

参考文献

邱苑华管理决策与应用嫡学北京机械工业出版社

,

,

程启月不确定性动态冲突决策理论及其在军事指挥上的应用研究

一

北京航空航天大学

,

,

程启月作战指挥决策运筹分析

,

北京军事科学出版社

,

一

天津天津人民出版社

,

贺仲雄模糊数学及其应用

,,

© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.