基于二元語義的非常規突發事件群決策方法

岳小云,鄭國萍

(河北科技師范學院數學與信息科技學院,河北秦皇島,066004)

所謂突發事件是指突然發生,造成或者可能造成重大人員傷亡、財產損失、生態環境破壞和嚴重社會危害,危及公共安全的事件[1]。而非常規突發事件是指與傳統突發事件相比,前兆不充分,具有明顯的復雜性特征和潛在危害,破壞性嚴重,采用常規應急管理方式難以應對管理的突發事件[2]。近年來,這類突發事件越來越頻繁地襲擊著人們生存的世界[3]。與此同時,近年來我國地區非常規突發事件的頻發度及危害性也呈明顯的上升趨勢。2008年以來,我國分別經歷了南方雨雪冰凍災害、“3.14”拉薩打砸搶燒事件、“5.12”汶川特大地震、“3.28”山西王家嶺煤礦透水事故、“4.14”玉樹地震、“8.24”伊春空難等。因此,必須把非常規突發事件作為一項重要而緊迫的任務,做好相關的應急管理決策,有效地應對這類罕見非常規突發事件帶來的威脅。

認識非常規突發事件應急管理決策有利于提高決策準確性和事件處理效率,發揮應急管理的整體效能。構建科學的非常規突發事件應急決策系統是建立完善有效應急管理體系的關鍵所在。國內外學者對突發事件應急決策相關研究較多。例如,唐偉勤等[4]針對地區資源布局問題,通過構造資源需求-供給函數,評估已有資源布局對地區需求的保障程度,建立了資源布局優化模型;徐高[5]、何建敏等[6]、繆成等[7]就人員緊急疏散問題,構建仿真模型,優化應急決策過程中調度管理;徐志新等[8]對核事故應急決策問題進行研究,提出該類問題決策的多屬性效用方法。目前,非常規突發事件研究主要側重于解決某些具體的應急決策問題,而用群決策方法研究論文很少。

由于非常規突發事件的復雜性和不確定性,有時決策者無法給出精確的決策數據,許多決策者更喜歡用語言表達自己的意見。筆者利用國際上最新發展的基于語言評價信息的二元語義群決策方法進行決策評價。在評價過程中,考慮到專家對非常規突發事件認識程度的不同,對各個方案和屬性的評分標準和角度不同,選擇了不同粒度的語言術語集,這樣每個專家在評價決策過程中,可以根據其偏好提出不同語言信息。

1 二元語義信息及其集結算子[9～11]

二元語義信息是由西班牙的 Herrera教授在 2000年提出的。這種方法將語言短語看作是其定義域內的連續變量,它能以預定的語言短語集中的一個短語和一個實數值的二元形式來表達語言評價信息集成后所獲得的所有信息,可有效避免語言評價信息集結和運算中出現的信息損失和扭曲,也使語言信息計算結果更為精確[9～12]。

二元語義是采用一個二元組(sk,ak)表示語言評價信息的方法。其元素 sk和 ak的含義描述如下:

(1)sk為預先定義好的語言評價集 S中的第 k個元素。例如 S={s0=FC(非常差),s1=HC(很差),s2=C(差),s3=YB(一般),s4=Z(重要),s5=HZ(很重要),s6=FZ(非常重要)}。

(2)ak稱為符號轉移值,滿足 ak∈[-0.5,0.5),表示評價結果與 sk的偏差。

定義 1 若 sk∈S是一個語言短語,那么,相應的二元語義形式可以通過下面函數 θ獲得

定義 2 設實數 β∈[0,T]為語言評價集 S經某集結方法得到的實數,其中,T+1為語言評價集 S中元素的個數,稱為粒度,則 β可由如下函數 Δ表示為二元語義信息

其中,round為四舍五入取整算子。

定義 3 設(sk,ak)是一個二元語義,其中 sk為 S中第 k個元素,ak∈[-0.5,0.5),則存在一個逆函數 Δ-1,使其轉換成相應的數值 β∈[0,T]

假設(sk,ak)和(sl,al)為兩個二元語義,關于二元語義的比較有如下規定[7]:

(a)若 k＜l,則(sk,ak)?(sl,al),這里符號“?”表示劣于;

(b)若 k=l,①ak=al,則 (sk,ak)=(sl,al);②ak＜al,則 (sk,ak)?(sl,al);③ak＞al,則 (sk,ak)?(sl,al)。

定義 4 設{(s1,a1),(s2,a2),…,(sn,an)}是一組二元語義信息集合,則有序加權平均(T-OWA)算子定義為

式中 a,b,r∈[0,1]在“至少一半”、“模糊多數”和“盡可能多”的原則下,模糊量化算子 Q對應的參數[a,b]分別為 (0,0.5),(0.5,0.8)和(0.5,1)。

定義 5 設{(s1,a1),(s2,a2),…,(sn,an)}是一組二元語義信息,相應的權重向量為={(1,β1),(2,β2),…,(n,βn)}T,則二元語義加權平均(T-WA)算子定義為

2 多粒度二元語義的群決策評價方法

2.1 問題描述

考慮一個從多個備選方案中選出最優方案或對方案進行排序的非常規突發事件應急處理的群決策問題:假設由 m個方案,n個屬性和 t位決策者組成。方案集為A={A1,A2,…,Am}(m≥2),屬性集為 G={G1,G2,…,Gn},決策者集為 E={E1,E2,…,Et},不同粒度的語言評價集合分別為 S1,S2,…,Sp。設決策者 Ek∈E對于方案 Ai∈A關于屬性 Gj(j=1,2,…,n)給出評價信息∈ Sq,Sq∈ {S1,S2,…,Sp},其中 p=1,3,…,從而構成語言決策矩陣 Rk=()m×n,ω=(ω1,ω2,…,ωn)T表示評價屬性的權重向量,其中 ωj表示屬性 Gj的權重,滿足

2.2 二元語義的一致化處理

在非常規突發事件方案決策中,當專家給出的是多粒度的語言評價集時,首先需要將專家給出的語言信息進行一致化,以便進行群的集結和方案優選。一致化時,據基本語言變量集合(BLTS)選擇原則,選粒度最高的語言變量集作為基本語言變量集合。在此采用語言變量轉換函數(T將多粒度語言評價信息轉為由 BLTS表示的二元語義形式[13],轉換函數保證了語言變量在各層級之間轉換的過程中無信息丟失。語言變量轉換函數 T具體形式為 :

其中 n(t)為專家所處的語言術語集的粒度 n(t′)為基本語言評價集的粒度。

2.3 群集結和方案優選的步驟

據 2.2給出的多粒度語言信息一致化處理方法,給出基于多粒度二元語義信息的非常規突發事件群決策方法。具體步驟如下:

Step1 給出每個專家的語言決策矩陣和語言權重向量,并將其轉化為二元語義形式矩陣。利用式(1)～(3)將語言評價信息轉換成二元語義。

Step2 將多粒度二元語言信息一致化處理。首先從多個語言集中選一個 Sq作為 BLTS。然后,根據轉換函數 TFtt′式(9),將多粒度語言信息的評價矩陣和語言權重向量轉換成 BLTS。

Step3 采用 T-OWA算子將所有決策專家的評價矩陣和指標權重向量集結為群的評價矩陣和群的權重向量。

Step4 計算每個備選方案群體綜合評價值,使用二元語義加權算術平均算子獲得每個備選方案的綜合評價值。

Step5 進行方案優選。根據方案排序情況選出最優方案。

3 算 例

假設某非常規突發事件有 4個資源配送方案可供選擇,方案分別為 A1,A2,A3和 A4。在對這 4個備選方案進行排序和優選時,考慮 4個方面的因素,即評價屬性分別為:所需時間 G1,道路運輸能力 G2,資源儲備 G3和資源需求量 G4。選 4位專家進行決策優選,分別為 E1,E2,E3,E4。選 4個不同粒度語言評價集,分別為

考慮專家 E1采用 S5,專家 E2采用 S7,專家 E3采用 S9,專家 E4采用 S11。4位專家分別給出了 4個語言評價矩陣和屬性權重的語言評價向量

首先,將專家的語言評價信息轉化為二元語義形式。由 BLTS選擇準則,選 S3為基本語言集。據式(9)將語言評價信息一致化處理,如下:

假設決策時采用的是“盡可能多”的原則,使用 T-OWA算子將所有評價矩陣轉化為群的綜合評價矩陣和權重向量。

4 結 論

本次研究采用的多粒度二元語義信息評價方法,為非常規突發事件的快速方案優選提供了一種方法,與其他方法相比,考慮了如何有效避免信息轉化和運算中出現的信息損失和扭曲問題,使決策評價信息集結結果更為精確。算例表明,基于二元語義信息處理的群決策方法具有計算簡單,處理語言信息準確等特點,具有一定的有效性和實用性。

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(責任編輯:朱寶昌)