基于FAHP確定影響煤礦安全生產因素的重要性

李詠梅 ，王海寧,袁金星, 崔曉琴,張 彬

(太原理工大學)

·試驗研究·

基于FAHP確定影響煤礦安全生產因素的重要性

李詠梅 ，王海寧,袁金星, 崔曉琴,張 彬

(太原理工大學)

用模糊層次分析法(FAHP)建立數(shù)學模型，處理影響煤礦安全生產的因素，在查閱大量文獻資料基礎上，確定了影響煤礦安全生產的主要因素，并制成調查問卷，請煤礦安全生產方面專家填寫調查問卷，并分析調查問卷中的數(shù)據(jù)，然后，對專家打分進行模糊化，利用模糊層次分析法求得模糊權重，并選用文獻中性質較好的排序方法對所得到的模糊權重進行排序，從而給出各因素的重要性次序。

模糊層次分析法(FAHP)；煤礦的安全生產；權重

為了分析煤礦事故發(fā)生的主要原因，評價煤礦的安全狀況，一些文獻對煤礦的安全生產進行了理論研究，給出了眾多評價方法，而且大多數(shù)煤礦也存在著自己的安全評價方法。常用的評價方法有：檢查表法、主成分分析法、層次分析法等。但無論哪種方法，對數(shù)據(jù)的精確性都有很高的要求。由于影響煤礦安全生產的因素眾多，其中很多人為因素難以量化處理。同時，由于現(xiàn)有方法對煤礦安全影響因素的評價專業(yè)性要求較高，在很大程度上也制約著評價體系的實用性。因此，建立一套合理、可操作的安全評價體系，以實現(xiàn)煤礦生產的安全化是非常必要的。本文首次將模糊層次分析法理論用于分析影響煤礦安全生產的各個因素，利用模糊數(shù)據(jù)進行決策，克服了精確數(shù)據(jù)難以獲取以及不客觀的弊病。同時，在確定各影響因素相對重要性時考慮多個專家的意見，使決策過程更為客觀。

1 應用FAHP進行煤礦安全生產因素的權重分析

1.1確定影響煤礦安全生產的因素

煤礦生產安全評價的研究對象是整個煤礦生產系統(tǒng)的安全問題，其評價指標體系應是涉及煤礦安全生產各個環(huán)節(jié)、包含眾多因素的一個有機的整體。通過查閱大量的文獻資料以及深入煤礦進行實地調查。最終確定的影響煤礦安全生產的因素見表1。

表1 影響煤礦安全生產各因素的分層結構

1.2構造判斷矩陣

要確定n個因素y={y1,y2…,yn} 對目標z的影響，根據(jù)AHP方法，首先必須構造判斷矩陣A=(aij)n×n，其中aij表示yi與yj相比對目標影響的相對重要性`，根據(jù)Saaty[5]的1～9標度進行確定，具體數(shù)值見表2。

表2 標度aij的含義

經驗進行打分得到，所求得的權重α1,α2…αn,只是權重的近似值。目前，根據(jù)判斷矩陣求權重的方法有多個如：行向量法、特征向量法、對數(shù)最小二乘法等等[5]。

1.3群體模糊層次分析法基本原理

在實際應用中，由于現(xiàn)實決策問題的復雜性，同時受知識結構、判斷水平、個人偏好以及信息掌握情況和客觀事物的復雜性等不確定因素的影響，精確數(shù)據(jù)往往難以獲取。有鑒于此，將對所獲取的數(shù)據(jù)進行模糊化處理，然后利用群體模糊層次分析法求得模糊權重，并選取適當?shù)呐判蚍椒▽嘀剡M行排序。

1) 三角形模糊數(shù)。設A是實數(shù)集上的模糊集，如果A的隸屬函數(shù)為：

則稱A為三角形模糊數(shù)，記為(a,b,c) ，該三角形模糊數(shù)表示了“大約b”或“b左右”之類的模糊概念。例如：如果專家對相對重要性不能確定是否可以用精確數(shù)值a來描述時,可以用“大約是a”來描述，此時即可以用三角形模糊數(shù)進行構模。

2) 群體模糊層次分析法。在收集數(shù)據(jù)過程中，為客觀公正起見，往往需要多個專家共同參與。假設有δij個專家對因素yi和yj的相對重要性給出打分，并進行模糊化。假設第k(k=1,2,…,n) 個專家給出的因素i和因素j相應重要性的程度模糊化后為三角形模糊數(shù)aijk=(lijk，mijk，uijk),假設所要求的模糊權重為wi=(li，mi，ui)，則利用對數(shù)最小二乘法的模糊推廣，得到下列一系列方程：

(1)

(2)

(3)

由lnaijk=-lnaijk可得 (1)(2)(3) 的通解為：

xi=(li+p1,mi,+p2,ui+p1) ,i=1,2 …,n

(4)

其中：p1，p2—任意常數(shù)， 令:

βi=exi=(eli+p1,emi+p2,eui+p3)，i=1,2 …,n

(5)

將β歸一化處理即得所求向量α，

(6)

由方程(1)知,α向量為所求權向量的近似模糊值。

3) 三角形模糊數(shù)排序。在模糊決策中，由于用模糊量對被擇對象進行抉擇，因此,最終因素影響程度的排序歸結為模糊量的排序問題。模糊量無自然序，所以應尋找合適的方法去確定模糊數(shù)的序關系。目前排序方法有30多種[6，8]，而通過文獻[8]的比較可知，Yager方法[7]具有良好的數(shù)學及決策性質，因此，選擇Yager方法對模糊權重(三角模數(shù))進行排序。現(xiàn)對該方法作簡要介紹。假設有三角模糊數(shù)為：A1，A2，…An，它們的α—截集(α∈[0,1]) 為：

Ai(α)=[Li(α),Ri(α)]，i=1,2,…,n,令:

1.4煤礦安全生產因素的模糊層次分析法

表3 比較以下因素影響煤礦安全生產的程度

煤礦是一個復雜的變化的環(huán)境，涉及到的因素眾多主觀與不精確信息。為此，對收集到的數(shù)據(jù)進行模糊化。例如：考慮影響煤礦安全生產的4個一級指標：人員素質(A1)、制度健全度(A2)、機電措施(A3)、自然環(huán)境 (A4)，對相關專家問卷中的數(shù)據(jù)進行模糊化(見表3)。

運用群體模糊層次分析法中的方法以及Yager排序指標的計算方法，所獲得的排序指標分別為：

F1=0.585 78，F(xiàn)2=0.105 81 ，F(xiàn)3=0.196 37 ，F(xiàn)4=0.112 04。由此可知：4個一級指標的重要性順序為：人員素質、機電措施、自然環(huán)境、制度健全度。對所有二級指標同樣處理，得到各二級指標的重要性程度，最后進行總排序。限于篇幅，僅將最后結果列在表4中。

由表4可知，煤礦安全生產方面安全意識、文化素質以及通風條件至關重要，這一結論可以為有關決策部門制定相關措施提供依據(jù)，從而進一步提高煤礦安全生產效率。

表4 模糊層次總排序表

2 結 語

由于煤礦安全生產所涉及到的因素很多，且有很多人為因素很難量化，各個專家的意見很不統(tǒng)一，本文將群體模糊AHP用于煤礦安全因素的評價中，其主要優(yōu)勢包括：

1) 所獲取的數(shù)據(jù)不需要是精確數(shù)據(jù)。2) 綜合考慮了各個專家的意見，已將上述模糊層次分析法編成軟件，實現(xiàn)了計算影響煤礦安全各主要因素的重要性的可視化操作。

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DeterminetheImportanceofAffectingFactorsofCoalMineSafetyinProductionBasedontheFAHP

LiYong-mei,WangHai-ning,YuanJin-xing,CuiXiao-qin,ZhangBin

In this paper, employ Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) to construct mathematical models to deal with the influence factors for the safe production of coal mines. Firstly, the main influence factors for the safe production of coal mines are determined and queries are made after referring to a lot of literature. Some experts in the safe production of coal mines are asked to answer these queries. Afterwards, the data given by the experts are fuzzified and FAHP is adopted to obtain the fuzzy weights of the factors. A ranking method with good behavior is selected to order fuzzy weights so that the orders of the importance of the factors are determined.

Fuzzy Analytical Hierarchy Process(FAHP)；Safe production of coal mines； Weights

李詠梅 女 1987年出生 2006年太原理工大學在讀本科生 太原 030024

TD791

B

1672-0652(2010)07-0044-03

2010-05-17