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基于模糊綜合評判的輔助決策系統設計與實現
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本文介紹了模糊綜合評判模型及其應用,為了便利地將此模型應用于各類綜合評判場景,設計一套基于模糊綜合評判的通用輔助決策系統。可通過該系統的參數配置來自定義模糊綜合評判應用場景,使用應用向導功能輸入指標集、評判集、權重向量等信息,經過系統自動計算后可以得到較為客觀、準確的評價結果。
模糊綜合評判;輔助決策;系統設計
模糊綜合評價[1]是以模糊數學為基礎,應用模糊關系合成的原理,將一些邊界不清,不易定量的因素定量化,即對受到多種因素制約的事物或對象做出一個總體的評價。其應用[2-4]相關廣泛,但是,在應用模糊綜合評判方法進行評價的操作過程相當復雜和機械,手工計算難以勝任。為了解決這個問題,我們設計并實現一套基于模糊綜合評判的通用輔助決策系統。該系統能便利地應用于各類綜合評判場景,具有自定義應用場景、簡便數據錄入、快速得到評判結果的特點。
模糊綜合評判的基本思想是利用模糊線性變換原理和最大隸屬度原則,考慮與被評價對象相關的各種因素,對其作出綜合評價。
模糊綜合評判的三要素:

由于各因素地位未必相等,需對各個因素加權。用U上的模糊集表示各個因素的權重分配,與評判矩陣R合成,得到綜合評價集,即:

以上是模糊綜合評判模型基本原理,而在許多學者的深入研究下,模糊綜合評判方法得到改進[5-6],主要是模糊算子和多層次綜合評判。
其中,對隸屬度的模糊算子有:Zadeh算子(取大、取小算子)、有界和、環和算子、乘積算子、有界積、Einstain算子、Hamacher算子、Yager算子等。
而多層次綜合評判模型方面,一般來說,在考慮的因素較多時會帶來兩個問題:一方面,權重分配很難確定;另一方面,即使確定了權重分配,由于要確定滿足歸一性,每一因素分得的權重必然很小。無論采取哪種算子,經過模糊運算后都會“淹沒”很多信息,有時甚至得不出任何結果。所以,需采取分層的辦法來解決問題。
為了融合模糊綜合評判的最新研究結果,充分考慮各種應用場景的需求,在系統上采取功能模塊化設計,可通過參數配置自定義應用場景或者從案例庫中選取應用場景,從而得到對應的模糊綜合評判模型。設計靈活易用的數據錄入向導,便于用戶數據錄入。快速調用相關算法,自動輸出較為客觀、準確的評價結果。
自定義應用場景時配置參數有:因素集個數及內容、評判集個數及內容、權重分配、模糊算子、單層次或多層次綜合評判等等。
該系統擬采取Oracle+Java為開發工具,采取模塊化的程序設計方法,由自定義場景模塊、輸入模塊、運算模塊、輸出模塊、評價模塊、案例庫查詢和調用模塊等六大模塊組成,其系統結構如圖1所示。

圖1 系統結構圖
模糊綜合評判方法在實際生活中的輔助決策應用非常廣泛,本文設計的基于模糊綜合評判的通用輔助決策系統,可通過參數配置自定義應用場景或調用案例庫的應用場景,使用應用向導功能輸入指標集、評判集、權重向量等信息,經過系統自動計算后可以快速得到較為客觀、準確的評價結果,值得推廣應用。
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