基于Alpha截集的模糊DEMATEL方法突發事件關鍵影響因素分析*

王 亮,丁業宸,張自欣,王應明,

(1.福州大學 經濟與管理學院,福建 福州 350118;2.陽光學院 經濟管理學院,福建 福州 350011)

0 引言

近年來,在全球氣候和社會經濟高速發展等多重影響下,人類所面對的突發事件越來越多樣化和復雜化。頻繁發生的突發事件,給人類的生命財產、社會發展和自然環境等帶來了巨大的影響,已成為影響人類生存和社會發展的重大問題,引起了政府和學術界的廣泛關注。

突發事件具有突發性、復雜性、不確定性等特點。已有研究從不同視角對突發事件的相關問題進行探討,并取得了豐碩的成果[1-3]。了解并掌握突發事件的規律及其內在相互關聯性,不僅能夠深入了解問題的本質,而且有助于提高問題處置的科學性和有效性;抓住主要矛盾和矛盾的主要方面,對于突發事件的應對和處置可以起到事半功倍的效果。

已有研究采用(decision making trial and evaluation,DEMATEL)方法[4]、Choquet積分[5]、模糊故障樹[6]等方法對突發事件的相互關聯性或相關因素等問題進行了考慮,并取得了一定的研究成果。

在眾多的方法中,DEMATEL方法由于其簡單、靈活高效及可視化的特點受到了廣泛的關注。針對突發事件的不確定和信息的不充分性、模糊性等特征,DEMATEL方法被擴展至模糊領域用于考慮決策者(專家)判斷信息的模糊性和不確定性。例如,考慮三角模糊數[7]、直覺模糊數[8]、猶豫模糊數[9]的模糊DEMATEL方法;與此同時,DEMATEL方法與粗糙集理論[10]、灰色理論[11]等其他理論方法的結合也得到關注和應用。

雖然已有研究采用模糊DEMATEL方法對模糊、不確定環境下突發事件的相互關聯性或相關因素間的關系等問題進行了探討,但是這些研究通常是將所考慮的模糊信息運用重心法[4]、CFCS法[7]進行去模糊化處理,這種轉換可能會造成信息的丟失,使得考慮模糊環境的目的大打折扣,難以保證決策結果的可靠性和有效性。

針對已有模糊DEMATEL方法存在的問題,本文采用1種新的基于α截集的模糊信息處理方法,在因素分析過程中盡可能多的保留評價信息,并能從不同視角下分析關鍵影響因素,使處理結果更加合理、可靠。

1 理論基礎

1.1 α截集

α截集的概念起初由Nguyen[12]提出,是1種簡單、有效的處理模糊數的方法。在眾多方法中,α截集因其簡單、高效的優點,備受國內外學者關注。

(1)

圖1 常見的模糊數Fig.1 Commonly used fuzzy numbers

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1.2 DEMATEL方法

DEMATEL方法是美國Battelle實驗室的學者A.Gabus和E.Fontela于1972年提出的為了解決現實世界中復雜、困難的問題而提出的方法論,是1種運用圖論和矩陣工具的系統分析的方法[15]。該方法目前已應用于商務管理[16]、工程實踐[7]、社會科學[17]等諸多領域。

DEMATEL方法的主要步驟如下:

1)確定直接影響矩陣。采用專家打分的方法確定因素之間的相互影響程度,即比較xi對xj的影響。通過比較得到直接影響矩陣X=[xij]n×n,xij(i=1,2,3,…,n;j=1,2,3,…,n;i≠j)表示因素xi對xj的直接影響;若i=j,則xij=0。

2)規范直接影響矩陣。通過歸一化原始關系矩陣,規范直接影響矩陣B=[bij]n×n如式(3)所示:

(3)

3)計算綜合影響矩陣。綜合影響矩陣表示系統因素間直接和間接影響的綜合效應,綜合影響矩陣T=[tij]n×n如式(4)所示:

T=B(I-B)-1

(4)

式中:I為單位矩陣。

4)計算因素的影響度、被影響度、中心度、原因度。影響度指T中各行值之和,表示各行對應因素對其他因素的綜合影響值,記為ri,如式(5)所示:

(5)

被影響度指T中各列值之和,表示各列對應因素對其他因素的綜合影響值,記為cj,如式(6)所示:

(6)

中心度表示因素在評價體系中的位置及其所起作用大小,因素i的影響度和被影響度相加即為中心度Ri,如式(7)所示:

Ri=ri+cj,i=j

(7)

原因度表示為因素i的影響度和被影響度相減,即為原因度Ci,如式(8)所示。原因度大于0,表示該因素對其他因素影響大,稱為原因因素。反之,稱為結果因素。

Ci=ri-cj,i=j

(8)

5)繪制因果關系圖,以中心度為橫坐標,原因度為縱坐標,繪制因果關系圖。

隨著突發事件日益多樣化和復雜化,越來越多的學者運用模糊DEMATEL方法來分析突發事件的相互關聯性,與傳統DEMATEL方法相比,模糊DEMATEL方法的不同之處在于:為表達專家評價信息的模糊性和不充分性等特征,運用模糊信息及相應的模糊數表達專家的評價結果;為比較各因素之間的相互關系和影響程度,需將模糊數進行再處理,繪制出能表示各因素相互關系的因果關系圖。

有關模糊DEMATEL方法的介紹,詳見文獻[4],文獻[17]。

2 突發事件關鍵影響因素的識別

在模糊DEMATEL方法的基礎上,本文將對突發事件影響因素從不同視角進行剖析,以期能夠較為全面、深入的探究影響突發事件的關鍵因素,抓住主要矛盾和矛盾的主要方面,不僅可以起到事半功倍的效果,而且可以為實際突發事件的應對提供理論支撐,主要步驟如下:

1)識別問題并建立專家組。根據具體問題邀請相應領域的專家,組建評估專家小組。

2)確定問題的各個影響因素和模糊語言集。針對給定問題確定其影響因素,在此基礎上,確定模糊語言變量及相應的模糊數。

(9)

式中:lij,mij,uij分別為三角模糊數的下限值、中間值、上限值。

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6)計算綜合影響矩陣。根據規范化直接影響矩陣,計算出各自的綜合影響矩陣,如式(19)～(21)所示:

(19)

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(21)

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(25)

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所以,影響度和被影響度相加為中心度(ri)α+(cj)α,用來表示因素在評價體系中的位置及其所起作用大小,影響度和被影響度相減為原因度(ri)α-(cj)α。原因度大于0,表示該因素對其他因素的影響較大。

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式中:p為正整數。

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3 案例分析和方法比較

為驗證本文提出的方法的可行性、有效性及優越性,將從以下2個方面對其進行展示:一是以Akyuz等[4]中提出的案例運用本文的方法進行可行性和有效性驗證。二是通過已有方法的比較來突顯本文方法的優越性。

3.1 案例分析

本案例采用文獻中識別原油油輪氣體泄放作業存在的主要風險的相關數據,其中包括氣體泄放作業可能存在的操作風險(H1、H2、H3、…、H16、H17、H18,如表2所示)、語言術語集及專家評價信息,從不同視角對此案例進行剖析,驗證本文采用的基于α截集的模糊DEMATEL方法的合理性和可行性。

表1 α=0.1時的區間矩陣Table 1 Interval matrix at α=0.1

表2 α=0.1時的原因度、中心度及其排序Table 2 Degree of cause,centrality and their ordering at α=0.1

圖2 α=0.1時的因果關系圖Fig.2 Casual diagram at α=0.1

表3 不同視角下的關鍵影響因素Table 3 Key influencing factors from different perspectives

因此,專家可根據實際情況針對性制定相應的風險應對方案。然而,傳統的模糊DEMATEL方法不能體現上述結論。上述方法已開發出相應代碼進行技術實現,以便于計算,增加數據處理的準確性和可靠性。

針對本案例中原油油輪氣體泄放作業的關鍵風險因素識別問題,結合不同視角的分析結果,若從最大程度降低整個作業過程中存在風險的角度分析,各個視角下存在的關鍵影響因素都要重點防范。其中,中心度偏大的因素要特別注意,可燃氣體的排放方法是否經過批準(H5)、水箱部分是否均勻通風(H12)、貨油艙和鼓風機之間連接是否恰當(H13)、氣體測量之前是否有足夠的等待時間(H15)、氣體測量測試技術是否恰當執行(H16)及是否使用合適的無氣體設備(H11)。在篩選的所有關鍵影響因素中中心度偏小的也要引起重視。其中,注意在儲油艙開始通風之前是否將儲油艙的蓋打開(H1)、燃氣監測檢查過程中是否使用人員燃氣表(H17)、放氣過程中航向(H8)是否改變及避免用海水沖洗貨物管道系統(H14),這樣才能盡可能降低原油油輪氣體泄漏風險。此外,專家們可針對不用的情景得出不同的結論。

3.2 方法比較

文獻[4]、文獻[7]分別運用重心法、CFCS法對模糊信息進行處理,而本文運用基于α截集的模糊DEMATEL方法,其結果對比情況具體如表3～4所示。

文獻[4]提到的重心法和文獻[7]提到的CFCS法,都是將模糊信息處理成精確數,從而得到該組精確數之間的相互關系,具體如表4所示。文獻[4]的重心法得到的關鍵影響因素為H13、H15、H5、H16、H8、H17、H14、H11、H12,文獻[7]的CFCS法得到的關鍵影響因素為H13、H15、H5、H16、H8、H17、H14、H11。關鍵影響因素大體相同,但具體數值稍有差異。而本文運用α截集處理模糊信息,不進行去模糊化處理,不僅可以得到已有研究所提方法的結論,還可以對不同截集、同一截集的不同矩陣因果關系圖的關鍵影響因素及相互關聯關系進行分析,即從不同視角分析關鍵影響因素及相互關聯關系,為決策者提供更多選擇,而已有的研究方法體現不出這種研究結果,證明本文方法的合理性和優越性。

表4 文獻[4]與文獻[7]所提方法處理結果Table 4 Results of proposed methods in literature [4] and literature [7]

基于以上分析,本文運用的方法思路清晰,容易理解且效果顯著,較好的克服已有研究去模糊化處理的不足,處理結果豐富且有效。

4 結論

1)針對信息的模糊性和不充分性等特點,本文運用1種新的基于α截集的模糊DEMATEL方法來識別突發事件關鍵影響因素及相互關聯關系。

2)該方法可得到不同視角的分析結果,與常見的模糊DEMATEL方法進行對比,分析結論全面且豐富,很好地證明了方法的有效性和優越性。

3)本文對于模糊信息的處理以及突發事件關鍵影響因素及其相互關聯性的研究具有一定的借鑒意義。