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基于改進記分函數的直覺模糊多維度決策方法

2017-01-09 02:44:44趙寶福郭建威遼寧工程技術大學工商管理學院電信學院遼寧葫蘆島125000
統計與決策 2016年24期
關鍵詞:方法企業(yè)

趙寶福,張 超,郭建威(遼寧工程技術大學.工商管理學院;.電信學院,遼寧 葫蘆島125000)

基于改進記分函數的直覺模糊多維度決策方法

趙寶福a,張 超a,郭建威b
(遼寧工程技術大學a.工商管理學院;b.電信學院,遼寧 葫蘆島125000)

針對屬性值為直覺模糊值的多決策者、多時間點、多屬性及多方案的多維度決策問題,文章基于新的記分函數等決策方法,并討論了其在企業(yè)社會責任評價中的應用。首先,應用TIFHA、MIFHA等算子分別對各時間點和各專家決策進行了集成;其次,應用改進的記分函數對集成后得出的矩陣進行計算,得出記分函數矩陣;再次,運用熵權法算權重;最后引用距離公式及改進的TOPSIS方法將得出的結果進行多屬性決策。并針對兩家煤炭企業(yè)的社會責任履行情況進行了多時點、多專家、多屬性決策,通過算例表明了此方法可行且有效。

模糊決策;記分函數;直覺模糊數;算子;多維度

0 引言

由于模糊集能較好地描述事物的模糊本質,自從Zadeh[1]于1965年提出模糊集以來,以模糊集為基礎的多屬性模糊決策得到了持久、廣泛而又深入的研究,針對企業(yè)社會責任的模糊決策及評價的研究也屢見不鮮。但Zadeh的模糊集的隸屬函數值僅為單一值,只反映是與否的信息。于是Atanassov[2]在Zadeh[1]理論基礎上,于1983年進一步發(fā)展,提出了直覺模糊集理論。由于它同時包含了隸屬度、非隸屬度和猶豫度三方面的信息,更能細膩地刻畫客觀事物的模糊本質,所以,近年來人們對直覺模糊集理論研究產生了濃厚興趣,并取得豐碩成果。在Atanassov理論基礎上,吳沖[3]、閆穎慧[4]、蒙明輝[5]、劉亞麗[6]、周曉輝[7]等人均提出了在各個領域的包含多方案、多屬性、多時點、多專家等決策要素中的單個或部分的多屬性決策方法,而基于直覺模糊理論的企業(yè)社會責任評價的研究成果目前還未見報道。由于模糊理論本身具有不確定性,導致做出的決策可能出現誤差,所以有必要依時間點對其進行多次決策,之后將結果集成;同時,考慮多專家決策,可集成多人的智慧,從而使決策結果更加合理準確。此外,還常常需要考慮諸如多屬性、多方案等其他因素,以提高決策的準確度。鑒于上述情況,本文基于直覺模糊集理論,首次運用IFHA算子[8]來構造TIFHA算子及MIFHA算子,并構造相應的時間點決策矩陣和多維決策矩陣,從而同時將時間點決策、多專家、多屬性、多方案的決策信息進行了多維集成,針對煤炭企業(yè)的社會責任履行情況進行了評價比較,使結果的精準度得到極大提高。

1 預備知識

1.1 距離公式[9]

設X={x1,x2,…,xn}為一個有限集合,和為直覺模糊集。則稱:

為直覺模糊集A1和A2的距離測度。

1.2 改進的TOPSIS法[10]

設X={A1,A2,…,Am} 是由m個方案組成的方案集,O={o1,o2,…,on}是由n個屬性組成的屬性集。則方案Ai在屬性oj下的評價(屬性值)是一個直覺數=(μij,νij),這里 μij和νij分別是方案Ai關于屬性oj的滿意度(隸屬度)和不滿意度(非隸屬度),其中 μij,νij∈[0 ,1],且0<μij+νij<1,則此決策問題的直覺模糊決策矩陣則模糊比值折中表達式為:

1.3 熵權法[11]

步驟3,計算屬性uj輸出的信息熵j∈M,當時,規(guī)定

步驟4,計算屬性權重向量ω=(ω1,ω2,...,ωn),其中

2 多維度決策方法

直覺模糊混合平均算子[8]:

直覺模糊混合平均算子的另一種表現形式[8]:

定義2,設α(t1),α(t2),…,α(tq)為q個不同時間點tk(k=1,2,…,q)的直覺模糊數,且ω(t)=(ω(t1),ω(t2),…,ω,(tq))T為時間點序列{tk(}k=1,2,…,q)的權重向量,ω(tk)≥0則稱:為累積時間點直覺模糊混合平均(TIFHA)算子。

根據式(4)IFHA算子的定義,式(5)可寫為:

利用TIFHA算子,可得:

定義3:設決策者Vi∈V,i=1,2,…,n,V是所有參與決策的專家全體的集合,即決策群體集,Vi代表第i個決策者,wj代表屬性uj(j=1,2,…,m)的權重。Yl∈Y,l=1,2,…,p。Y為方案全體的集合,Yl代表第l個方案。

則稱:

為多維直覺模糊混合平均(MIFHA)算子。 用(MIFHA)算子求得每個專家決策Vj的各屬性uj(j=1,2,…,m)的綜合屬性值。將得到的用直覺模糊決策矩陣

表示。稱矩陣E為直覺模糊混合平均(MIFHA)算子的多維決策矩陣。

定義4:設決策者Vs∈V(s=1,2,…,l),V是所有參與決策的專家全體的集合,即決策群體集,Vs代表第s個決策者,Vs在方案Yi(i=1,2,...,n)及屬性uj(j=1,2,...,m)下,直覺模糊決策值為棄權部分為則記為精確記分函數。其中:

定理1:設決策者Vs∈V(s=1,2,…,l),V是所有參與決策的專家全體的集合,即決策群體集,Vs代表第s個決策者,Vs在方案Yi(i=1,2,...,n及屬性uj(j =1,2,...,m )下直覺模糊決策值為棄權部分為(其中精確記分函數滿足:

又因為

具體步驟:

(2)分別用TIFHA算子對p個企業(yè)的信息進行集成,得到p個D矩陣,記為Dl,(l=1,2,…,p)。

(3)分別用MIFHA算子對各個企業(yè)的D矩陣進行集成各得到一個對企業(yè)各屬性進行決策的1行j列的D.矩陣共p個,記為D.l(l=1,2,…,p)。之后將p個矩陣D.l合并,得到直覺模糊混合平均(MIFHA)算子的多維決策矩陣E。

(4)用得分函數式(9),對E的每一個直覺模糊數進行計算,得到一個得分函數值矩陣E.。

(5)用熵權法計算E.的權重。

(6)分別計算出D.l的正理想點和負理想點。分別定義為直覺模糊正理想點和直覺模糊負理想點,其中為 m個最大的直覺模糊數,且為m個最小的直覺模糊數。為方便描述,把方案記為之后運用式(1)分別計算各方案與正理想點和負理想點的距離,權重采用第4步得到的權重,并用式(2)計算并排序以對兩個企業(yè)的總體情況進行比較。其中:

(7)方法可以將多于兩個的多個企業(yè)之間進行企業(yè)社會責任履行情況的比較,具有較強的實用性,同時本方法簡單易行。

3 算例分析

舉一個簡單的算例。由兩位來自企業(yè)管理決策領域的專家(決策者)(νi,i=1,2)組成的專家組利用三個企業(yè)社會責任評估指標(即屬性,為了說明本方法僅列了三個屬性)(uj,j=1,2,3)對兩個煤炭企業(yè)(Yl,l=1,2),分別從時間點t1,t2建立時間點矩陣 D1(t1)、D1(t2)、D2(t1)和D2(t2),以對社會責任履行情況進行評估比較。專家分別用直覺模糊數描述各煤炭企業(yè)在企業(yè)社會責任評價指標下的特征。

(1)建立各企業(yè)的決策矩陣。

第一個企業(yè)的t1時間的決策矩陣D1() t1如表1所示。

表1 直覺模糊時間點矩陣D1(t1)

第一個企業(yè)的t2時間的決策矩陣D1(t2)如表2所示。

表2 直覺模糊時間點矩陣D1(t2)

第二個企業(yè)的t1時間的決策矩陣D2(t1)如表3所示。

表3 直覺模糊時間點矩陣D2(t1)

第二個企業(yè)的t2時間的決策矩陣D2(t2)如表4所示。

表4 直覺模糊時間點矩陣D2(t2)

(2)用TIFHA算子計算,得到決策矩陣D1(保留小數點后一位小數),如表5所示。

表5 直覺模糊決策矩陣D1

表6 直覺模糊決策矩陣

表6 直覺模糊決策矩陣

ν u1(0.5,0.1)u2(0.7,0.1)u3(0.8,0.1)

表7 直覺模糊決策矩陣

表7 直覺模糊決策矩陣

ν u1(0.8,0.1)u2(0.6,0.1)u3(0.5,0.2)

于是,得到矩陣E如表8所示。

表8 直覺模糊矩陣E

表9 得分值矩陣

表9 得分值矩陣

Y1 Y2 u1 0.6 0.7 u2 0.7 0.6 u3 0.7 0.4

⑹利用公式計算得到:

取ε=0.5,則ξ1=1,ξ2=0,ξ1>ξ2,所以第一個企業(yè)的社會責任總體履行情況要優(yōu)于第二個企業(yè)。

4 結論

為了更準確地測度企業(yè)社會責任評價指標的模糊程度,本文提出了基于直覺模糊理論及算子理論的新評價決策方法。由于它同時包括了決策的隸屬度信息、非隸屬度的信息及決策的猶豫度信息,從而可更好地描畫不確定程度。在此基礎上,集成了多方案、多專家、多時點、多屬性的評價要素,提出了多維矩陣的概念等一系列計算方法及一些性質、定理,避免了片面地從某一方面進行決策而可能導致的誤差,從而有效地增加企業(yè)社會責任評價的精準度。從算例可知本文所提出的方法不僅可行而且有效。本文所提出的方法也可應用到諸如廠址選擇、投資項目選擇、人才評定、職工績效考核、人員調動、虛擬企業(yè)伙伴選擇等多屬性決策問題中,具有較好的理論價值和實際應用價值。

[1]Zadeh L A.Fuzzy sets[J].Information and Control,1965,(8).

[2]Atanassov K.Intuitionistic Fuzzy Sets[J].Fuzzy Sets&Systems,1986,20 (1).

[3]吳沖,萬翔宇.基于改進熵權法的區(qū)間直覺模糊TOPSIS方法[J].運籌與管理,2014,(5).

[4]閆穎慧,祖璇.基于相對熵的區(qū)間型直覺模糊集多屬性決策方法[J].佳木斯大學學報(自然科學版),2015,(1).

[5]蒙明輝,裴向軍,吳夢秋.基于模糊多屬性群決策的危巖穩(wěn)定性影響因子篩選研究[J].路基工程,2015,(1).

[6]劉亞麗,張元鑫,李紅波.項目投資決策信息不完全直覺模糊的TOPSIS法[J].昆明理工大學學報(自然科學版),2015,(1).

[7]周曉輝,姚儉,吳天魁.基于新型區(qū)間直覺三角模糊熵的多屬性決策方法[J].數學理論與應用,2013,(4).

[8]Xu Z.Intuitionistic Fuzzy Aggregation Operators.[J].IEEET.Fuzzy Systems,2007,(15).

[9]Wang W,Xin X.Distance Measure Between Intuitionistic Fuzzy Sets [J].Pattern Recognition Letters,2005,26(13).

[10]劉滿鳳,任海平.基于一類新的直覺模糊熵的多屬性決策方法研究[J].系統工程理論與實踐,2015,(5).

[11]Hwang H L,Yoon Y.Multiple Attribute Decision Making and Appli?cations[M].New York:Springer-Verlag,1981.

[12]張肅.基于記分函數的直覺模糊多屬性群決策方法[J].統計與決策,2015,(7).

[13]高建偉,劉慧暉,谷云東.基于前景理論的區(qū)間直覺模糊多準則決策方法[J].系統工程理論與實踐,2014,(12).

(責任編輯/浩 天)

F224.9

A

1002-6487(2016)24-0054-05

趙寶福(1957—),男,遼寧昌圖人,教授,博士生導師,研究方向:企業(yè)管理、產業(yè)管理資源與配置。張 超(1983—),男,遼寧阜新人,博士,經濟師,研究方向:企業(yè)管理、戰(zhàn)略與創(chuàng)新。

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