基于云-TOPSIS法的全過程工程咨詢方案優選*

劉英杰 許亞輝 李光輝

(華北水利水電大學水利學院，河南 鄭州 450046)

0 引言

“全過程工程咨詢”這一概念的提出，標志著我國工程咨詢業開始由碎片化向集約化轉變。全過程工程咨詢旨在為從項目立項到運營維護的各階段提供管理服務及專項服務，以解決傳統模式下項目內部割裂等諸多弊端。在建設項目中引入全過程工程咨詢，應充分考慮項目質量、安全、投資、技術、風險管理等諸多要素之間的制約關系，為業主提供全生命周期的咨詢方案，避免各要素獨立運作產生內耗，實現投資效益最大化。

國外全過程咨詢發展方向主要集中在全過程造價咨詢[1-2]和服務管理[3-4]方面。近年來，我國學者在建設項目全過程咨詢服務研究領域取得了一定成果。黎永艷[5]對全過程工程咨詢服務組織管理體系進行探索，通過組織層面的優化發揮工程咨詢服務的優勢。彭志光等[6]對全過程工程咨詢服務模式的影響因素進行分析，構建了選取決策模型，為業主提供了科學的決策依據，并在全過程服務質量控制方面提供了創新思路。劉英杰等[7]通過分析業主對建設項目的咨詢需求，構建了WMC全過程咨詢基礎模型，從服務費用、實施難度、工程風險、集約型和綠色環保5個方面對全過程咨詢服務備選方案進行優選。孫寧等[8]對諸多項目實例進行整合分析，探索了在建設項目中不同咨詢業務組合對全過程咨詢組織模式應用的影響。白庶等[9]對全過程咨詢服務內容進行SWOT分析，提出未來工程咨詢行業發展導向。以上學者從不同角度對全過程工程咨詢展開了研究，但多以服務內容、組織模式為主，缺乏針對全過程咨詢方案優選的研究。

目前，較為常見的方案比選方法有灰色模型[10]、模糊理論[11]、熵權法[12]、TOPSIS法[13]等。其中，TOPSIS法可以減少評價過程中主觀意見對最終結果產生的影響，適用于全過程咨詢方案優選分析。云理論可將定性概念轉換為定量數值，解決評價體系產生的模糊性和不確定性問題。基于此，本文利用云模型改進TOPSIS法，采用云模型-TOPSIS法在建設項目投資階段為業主選擇合適的咨詢方案，并結合實例分析，驗證該方法的可行性和可靠性。

1 云模型理論和TOPSIS方法

1.1 云模型理論

云模型是基于模糊數學和概率論算法，實現定量與定性轉換的一種模型，主要用于解決不確定性問題[14]。假設U為定量論域，C是U的定性概念。若定量值x∈U，且x對C的隸屬度μ(x)∈[0,1]是具有穩定傾向的隨機數，得到

μ:U→[0,1],?x∈U,x→μ(x)

(1)

在云模型中，由期望Ex、熵En和超熵He反映整體特征。

1.1.1 合成云模型

假設定量論域U中有云模型Ci(Exi,Eni,Hei)(i=1,2,…,n)，則綜合云C=(Ex,En,He)可利用如下公式進行合成，即

(2)

Ex=w1Ex1+w2Ex2+…+wnExn

(3)

(4)

(5)

式中，wi表示綜合云中第i個云模型Ci所占權重。

1.1.2 云模型距離測度和相似度計算

云模型距離測度和相似度計算步驟如下：

(1)利用云發生器將云模型C1(Ex1,En1,He1)和C2(Ex2,En2,He2)分別生成n個云滴。

(2)將各自云滴按橫坐標從小到大排序。

(3)篩選保留落在[Ex-3En,Ex+3En]范圍內的云滴，云滴數分別記為n1和n2。

(4)從max{n1,n2}個云滴對應的云模型中隨機選取min{n1,n2}個云滴，按橫坐標從小到大排列，保存在集合A1和A2中。將集合A1和A2按對應的次序，計算云模型C1和C2之間的距離，公式如下

(6)

(5)基于云模型C1和C2之間的距離，計算兩個云模型的相似度Sim(C1,C2)，公式如下

(7)

1.2 TOPSIS方法

TOPSIS方法是一種多屬性、多目標的決策方法，通過構建正、負理想解，計算備選方案與正、負理想解的相對貼近度，最接近正理想解且遠離負理想解的為最佳方案。

1.3 云-TOPSIS決策方法

(8)

(9)

(10)

(11)

(4)確定評價指標的正、負理想解。公示如下

(12)

(13)

(5)計算各方案與正、負理想解的距離。采用式(6)計算方案Ai與正、負理想解的距離。公式如下

(14)

(15)

(6)計算各方案的相對貼近度Ui。將Ui作為備選方案間的比選依據并進行排序。公式如下

(16)

2 模型優選

在建設項目中引入全過程咨詢的目的是對項目各方集約管理，打破信息與資源壁壘，減少內耗，從而實現資源共享，實現建設項目目標。葉少帥[15]認為，全過程咨詢的工作重心在于價值管理，通過精細化的管理降低成本，提高項目的建設效率。武建平[16]對工程總承包模式下全過程工程咨詢發展進行分析，認為項目管理的三大主要任務是質量、工期、安全。本文基于以往學者的研究成果，依據相關政策文件、理論文獻以及實踐案例的總結，從5個方面構建全過程咨詢方案備選模型，具體分析如下：

(1)節約成本。節約成本是貫穿整個建設項目周期的目標。投資決策階段的投資概算優化直接影響項目的整體造價，合理的招標價格管控能夠幫助業主降低建設項目的合同成本，對設計階段的工作進行全方位、全專業的監督審核，降低項目工程變更造成的額外成本。

(2)縮短工期。通過引入全過程工程咨詢，協助業主梳理建設項目管理流程，縮短決策時間，提高建設效率，縮短項目工期。

(3)提高質量。全專業集約設計規劃能夠為后續各階段建設工作的順利展開奠定良好的基礎，保障工程建設質量。

(4)改進管理效率?；贐IM技術的協同管理平臺可以提高建設項目整合能力，促進各參與主體之間的溝通，提高信息資源的流通效率，消除信息與資源壁壘。

(5)綠色建筑。綠色建筑的理念貫穿全過程咨詢服務的各個階段。通過提高產品的價值貢獻，合理調配資源，對綠色施工進行總體規劃，實現綠色建筑目標。

綜上所述，利用云-TOPSIS法對全過程咨詢方案進行評價。全過程咨詢方案優選評價指標體系見表1。

表1 全過程咨詢方案優選評價指標體系

3 案例分析

3.1 案例背景

以某空港樞紐工程項目為例。該項目工期32個月，總投資金額約122億元，集高鐵、公路客運、軌道磁懸浮等多種交通功能于一體。該項目合同類型為全過程咨詢合同，以投資控制為主線。該項目共征集了4個全過程工程咨詢備選方案，見表2。下面通過本文所構建的方案優選評價體系對備選方案進行比選。

表2 某空港樞紐工程全過程咨詢備選方案

3.2 構建評價優選模型

3.2.1 確定一級指標權重

邀請咨詢服務專家、項目管理人員、技術人員、相關學者等10名專家組成決策組，對節約成本U1、縮短工期U2、提高質量U3、改進管理效率U4、綠色建筑U55個評價指標的重要程度進行評價。將評價標準劃分為5個級別，依次為差(VL)、中(L)、一般(M)、良(H)、優(VH)。根據語義評價變量與云模型的轉換關系(表3)對評價結果進行云量化。

3.2.2 計算群決策值

3.2.3 確定二級指標權重

通過上述步驟，計算二級評價指標所對應的權重，二級評價指標權重見表5。

3.2.4 確定評價指標正、負理想解

3.2.5 計算各方案相對貼近度

利用式(14)和式(15)計算備選方案與正、負理想方案之間的距離，利用式(16)計算各方案的貼近度Ui，見表7。根據表7數據，對4個備選方案的優劣性進行排序，得到方案2最優。

表3 語義評價變量與云模型的轉換關系

表4 云模型合成一級評價指標群決策值

表5 二級評價指標權重

4 對比驗證

利用區間數伴隨語言變量的多屬性云決策法[17]進行對比驗證，檢驗云-TOPSIS方法的可靠性。

4.1 計算區間數矩陣

將云模型轉化為區間數，考慮到超熵He對結果的影響，將區間數的上下定義為

b-=Ex-3(En+He)

(17)

b+=Ex+3(En+He)

(18)

4.2 計算聯系數矩陣

為了比較區間數的大小，將區間數化為聯系數，對于區間數b=[b-,b+]，計算公式如下

u=b-+(b+-b-)i

(19)

由此，得到聯系數矩陣見表9。

基于聯系數復運算原理，計算聯系數的模，公式如下

(20)

表6 云加權決策矩陣與其正、負理想解

表7 全過程咨詢備選方案相對貼近度

表8 區間數矩陣D

表9 聯系數矩陣

4.3 計算決策主值并排序

將上述兩種方法進行對比可知：兩種方法對于備選方案的評價結果完全一致，且都是利用云模型對評價指標值進行轉換，避免了二次評價造成的誤差，具有一定的科學性和可靠性。而TOPSIS法能夠更加準確地計算備選方案與理想方案之間的差距，更適用于方案比選。此外，由云-TOPSIS法進行方案比選的結果差異化較區間數伴隨云模型決策法更為明顯，更利于決策者選擇最優方案。

5 結語

本文將云模型與TOPSIS法相結合應用于全過程工程咨詢方案優選，將專家的模糊性意見進行定量轉化，形成決策矩陣，使評價結果更加客觀。結合實際案例，針對某建設項目的4個咨詢備選方案，利用本文所構建的優選模型進行定量分析，得到最佳方案。利用區間數伴隨語言變量的多屬性云決策法進行對比驗證，證實了該方法的可行性與可靠性，可為今后全過程工程咨詢方案優選提供參考。