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    感覺(jué)判斷矩陣的一致性改進(jìn)

    2011-04-13 09:18:00沈繼紅付肖燕趙玉新
    關(guān)鍵詞:標(biāo)度一致性權(quán)重

    沈繼紅,付肖燕,趙玉新

    (1.哈爾濱工程大學(xué) 理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001;2.哈爾濱工程大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001)

    層次分析法[1-2](analytic hierarchy process,AHP)是由美國(guó)著名的運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty在20世紀(jì)70年代初提出的綜合定性與定量分析、對(duì)多目標(biāo)多準(zhǔn)則的系統(tǒng)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)的一種方法.近些年,利用層次分析法中的判斷矩陣求取指標(biāo)權(quán)重的應(yīng)用十分廣泛.層次分析法中采用兩兩比較建立判斷矩陣,是其很有特色的方面.而現(xiàn)存的標(biāo)度方法較多,且各有優(yōu)缺點(diǎn).尤其是應(yīng)用較多的1~9標(biāo)度法存在嚴(yán)重不妥[3-6],文獻(xiàn)[3]指出采用1~9標(biāo)度法可能導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)論和一致性檢驗(yàn)的錯(cuò)誤.1990年舒康等根據(jù)由德國(guó)生理學(xué)家韋伯提出的韋伯-費(fèi)西納定理提出了指數(shù)標(biāo)度法[7].而且現(xiàn)有的若干新標(biāo)度實(shí)際上是指數(shù)標(biāo)度的特例[8].指數(shù)標(biāo)度符合實(shí)際、具有傳遞性、計(jì)算簡(jiǎn)單,然而在實(shí)際應(yīng)用中卻未得到廣泛推廣,這是因?yàn)橹笖?shù)標(biāo)度還存在一些尚未解決的問(wèn)題,如:如何確定重要性比率參數(shù),如何將數(shù)字等級(jí)與重要性程度對(duì)應(yīng)得更加合理等[8].本文將探討指數(shù)標(biāo)度存在的問(wèn)題,并針對(duì)這些問(wèn)題提出一些建議.

    判斷矩陣的一致性分析是層次分析法的基本內(nèi)容之一,若判斷矩陣不具有一致性或者一致性較差,則將由判斷矩陣導(dǎo)出的權(quán)重作為決策依據(jù)的可靠性得不到保證.判斷矩陣一致性研究得到了廣泛關(guān)注[9-12],但針對(duì)指數(shù)標(biāo)度感覺(jué)判斷矩陣的一致性研究相對(duì)較少.本文根據(jù)感覺(jué)判斷矩陣與正互反判斷矩陣的關(guān)系,提出了一個(gè)構(gòu)造完全一致的感覺(jué)判斷矩陣及根據(jù)它計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的算法,并通過(guò)一個(gè)算例演示了提出的算法.

    1 指數(shù)標(biāo)度基礎(chǔ)

    定義1 感覺(jué)判斷,即把決策者關(guān)于因素ci比cj重要性程度的主觀感覺(jué)判斷等差距地分為若干個(gè)等級(jí),如“同樣重要”、“稍重要”、“明顯重要”、“很重要”、“極端重要”等,分別以

    cij=0,1,2,… (i,j=1,2,3,…,n)

    表示.這樣cij=l(l=0,1,2,…),表示因素ci比cj高l等級(jí),稱(chēng)cij為感覺(jué)判斷.而且cji=-cij,即當(dāng)因素ci比cj高i等級(jí)時(shí),則因素cj比ci低l等級(jí).

    由韋伯-費(fèi)希納定律,當(dāng)主觀感覺(jué)等差遞增時(shí),客觀差別是等比遞增的.因而可設(shè)相鄰兩級(jí)客觀重要性比率為α(α>1),于是ci比cj客觀重要性比率為

    式中:ωi、ωj分別為ci、cj的客觀重要性程度.

    定義2 稱(chēng)αcij為ci對(duì)cj的客觀差別判斷.

    定義3 由感覺(jué)判斷cij組成的矩陣稱(chēng)為感覺(jué)判斷矩陣,記為C=(cij)n×n.

    定義4 由客觀差別判斷αcij組成的矩陣稱(chēng)為客觀差別判斷矩陣,記為A=(aij)n×n=(αcij)n×n.

    引理1 由α和感覺(jué)判斷矩陣構(gòu)造的客觀差別判斷矩陣仍為正互反矩陣[7].

    證明 由cji=-cij,有

    由此可得A相對(duì)于T.L.Saaty所建立的比較判斷矩陣,仍為正互反矩陣.

    根據(jù)指數(shù)標(biāo)度法得到的客觀差別判斷矩陣仍為正互反矩陣,則基于指數(shù)標(biāo)度法的層次分析法計(jì)算權(quán)重下面的計(jì)算步驟與基于1~9標(biāo)度構(gòu)造的正互反判斷矩陣相同.

    2 存在問(wèn)題的分析及建議

    文獻(xiàn)[3]中指出指數(shù)標(biāo)度法符合2條合理定義判斷尺度的準(zhǔn)則:1)合理性準(zhǔn)則;2)傳遞性準(zhǔn)則,然而它在實(shí)際應(yīng)用中卻未得到廣泛推廣,這是因?yàn)橹笖?shù)標(biāo)度還存在一些尚未解決的問(wèn)題.

    2.1 重要性程度等級(jí)的擴(kuò)展

    在人的心理區(qū)分極限方面,心理學(xué)與實(shí)踐都證明人們普遍接受人的心理區(qū)分極限是9級(jí),但在實(shí)際比較中只有9級(jí)的差距并不能完全客觀地對(duì)復(fù)雜世界進(jìn)行描述,而且人們按某準(zhǔn)則選擇了標(biāo)度后,應(yīng)用AHP在構(gòu)建判斷矩陣時(shí),必須對(duì)所有的方案進(jìn)行兩兩比較,對(duì)比較結(jié)果大于、等于最高級(jí)別的情況,只能統(tǒng)一用與最高級(jí)別相對(duì)應(yīng)的標(biāo)度值表示.這是一種固化的標(biāo)度對(duì)應(yīng)方式.顯然這種對(duì)應(yīng)是不合理的.必須在人們普遍適應(yīng)的基礎(chǔ)上對(duì)標(biāo)度的適應(yīng)范圍進(jìn)行合理的擴(kuò)展,才能客觀地?cái)U(kuò)大其適用范圍,針對(duì)此問(wèn)題本文提出如下建議:

    1)決策者將指標(biāo)排列好,不需要對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較,只需對(duì)相鄰兩指標(biāo)進(jìn)行比較.當(dāng)然指標(biāo)按重要順序排列更好,一般來(lái)說(shuō),相鄰兩指標(biāo)間的相對(duì)差距不會(huì)很大,這樣就大大地減少了人們對(duì)標(biāo)度間的描述難度,有條件對(duì)決策者的判斷做出更精確的刻畫(huà).在本文中指標(biāo)序排列不是必須的.而且相鄰兩指標(biāo)重要性的比較不受所給指標(biāo)體系最高級(jí)別的限制,即上面所提到的感覺(jué)判斷值cij的大小不受所給標(biāo)度的最高級(jí)別的限制.

    2)根據(jù)所給出的相鄰兩兩指標(biāo)的感覺(jué)判斷向量,構(gòu)造出完全一致的感覺(jué)判斷矩陣.

    2.2 重要性程度語(yǔ)言描述與數(shù)字等級(jí)的對(duì)應(yīng)

    如上所述用固化的標(biāo)度進(jìn)行賦值無(wú)助于對(duì)問(wèn)題的確切描述.那么在重要性程度數(shù)字等級(jí)可以無(wú)限擴(kuò)展的情況下,將重要性程度的語(yǔ)言描述與數(shù)字等級(jí)相對(duì)應(yīng)也是一個(gè)難點(diǎn).

    現(xiàn)在國(guó)內(nèi)對(duì)重要性程度判斷比較流行的語(yǔ)言描述有“相同”、“稍重要”、“重要”、“明顯重要”、“很重要”、“非常重要”、“極端重要”等.根據(jù)文獻(xiàn)[8]的描述,它選取重要性程度數(shù)字等級(jí)與語(yǔ)言描述對(duì)應(yīng)如表1.

    表1 重要性程度語(yǔ)言描述與數(shù)字等級(jí)的對(duì)應(yīng)Table 1 Correspondence of language description and digital level for the degree of importance

    但是如前所述,數(shù)字等級(jí)標(biāo)度的最高級(jí)別已不受限制,那么極端重要的賦值可能就不是8,這里根據(jù)表1仍規(guī)定“同等重要”賦值為0,“稍微重要”賦值為1.那么對(duì)于大于1的,專(zhuān)家可以根據(jù)個(gè)人知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)以及“同等重要”與“稍微重要”一級(jí)之差的重要性比值α來(lái)確定2個(gè)屬性之間的重要性相差幾個(gè)等級(jí),那么他們的重要性之差就賦值為幾.

    2.3 重要性比率參數(shù)α的確定

    使用指數(shù)標(biāo)度法建立各個(gè)判斷矩陣,其結(jié)果隨著α取值的不同而不同.那么α如何選值才能使效果最佳?在文獻(xiàn)[8]中,提及了2種確定參數(shù)α的方式.

    方式1:經(jīng)問(wèn)卷調(diào)查,可取

    方式2:(人為規(guī)定)假設(shè)因素ci比cj相比極端重要,其重要性程度之比為m,則由αk=m可得參數(shù)

    然而,本文中對(duì)k的大小沒(méi)有限制,顯然第2種確定方式不適合本文.而且方式1的調(diào)查也是在k固定的情況下進(jìn)行的,所以這2種方式對(duì)于本文都不可取.

    從文獻(xiàn)[13]中的描述看出,當(dāng)α取值為1.01~1.5時(shí),都是符合實(shí)際的.而且當(dāng)α=1、2時(shí)2個(gè)方案的重要性區(qū)分度最大.根據(jù)文獻(xiàn)[13]中的圖形分析,可指定α取值在1.1~1.4.α值的具體大小再根據(jù)實(shí)際情況確定.

    3 感覺(jué)判斷矩陣的一致性改進(jìn)

    定義5 判斷思維完全一致,即當(dāng)感覺(jué)判斷滿(mǎn)足:

    時(shí),稱(chēng)判斷思維是完全一致的.

    引理2 判斷思維完全一致與T.L.Saaty的正互反判斷矩陣完全一致性定義等價(jià)[7].

    證明 正互反判斷矩陣完全一致性:如果正互反判斷矩陣A滿(mǎn)足aijajk=aik,則A是完全一致的.那么根據(jù)aij=αcij,則

    當(dāng)客觀差別判斷矩陣完全一致時(shí),可取其任一列,對(duì)其進(jìn)行歸一化后的列向量即為屬性權(quán)重向量.

    如引理1所述,由感覺(jué)判斷矩陣得到的客觀差別判斷矩陣是正互反判斷矩陣,且有客觀差別判斷矩陣的完全一致性和判斷思維完全一致是等價(jià)的.當(dāng)感覺(jué)判斷矩陣維數(shù)較大時(shí),即判斷中涉及到的屬性較多時(shí),由于人思維的差異性,感覺(jué)判斷矩陣很難滿(mǎn)足完全一致性,所以需要對(duì)初始的感覺(jué)判斷矩陣進(jìn)行一致性改進(jìn).

    定理1 當(dāng)感覺(jué)判斷矩陣完全一致時(shí),有

    即當(dāng)感覺(jué)判斷矩陣完全一致時(shí),感覺(jué)判斷矩陣的各個(gè)元素可由前后兩因素進(jìn)行重要性比較得到的n-1個(gè)數(shù)據(jù)構(gòu)造得到.

    證明 如果正互反判斷矩陣滿(mǎn)足完全一致性,則有

    再由引理2及感覺(jué)判斷矩陣自身的性質(zhì),可以得出

    這就是2.1節(jié)中提及的構(gòu)造完全一致的感覺(jué)判斷矩陣的方法.

    根據(jù)定理1,可以由初始感覺(jué)判斷矩陣的斜對(duì)角線(xiàn)上元素構(gòu)造完全一致的感覺(jué)判斷矩陣,但是可能由于初始斜對(duì)角元素的微小偏差使得構(gòu)造的完全一致的感覺(jué)判斷矩陣偏離主觀判斷太大,因此需要對(duì)構(gòu)造的完全一致的感覺(jué)判斷矩陣進(jìn)行審核調(diào)整,即與初始感覺(jué)判斷矩陣進(jìn)行比較,使它不至于偏離初始主觀判斷太遠(yuǎn),而且是偏離越小越好,即轉(zhuǎn)化為下面的數(shù)學(xué)規(guī)劃問(wèn)題:

    其中,目標(biāo)函數(shù)表示使由X構(gòu)造的完全一致矩陣與變換后的初始感覺(jué)判斷矩陣差距盡量小,約束條件指由X構(gòu)造的完全一致矩陣的各個(gè)元素值與初始感覺(jué)判斷矩陣各元素差不要超過(guò)0.5.而且X的初始值X0=(ci(i+1))1×(n-1)(i=1,2,…,n-1).

    綜上,得出感覺(jué)判斷矩陣一致性改進(jìn)及基于指數(shù)標(biāo)度法計(jì)算權(quán)重的算法:

    1)由專(zhuān)家給出初始感覺(jué)判斷矩陣C.

    2)將前后兩因素重要性比較值ci(i+1)(i=1,2,…,n-1)賦值給X0=(x0m)1×(n-1).

    3)根據(jù)指數(shù)標(biāo)度問(wèn)題1的建議,以防人們受心理等級(jí)最高為9的限制,首先對(duì)初始感覺(jué)判斷矩陣做一轉(zhuǎn)換:若,置,得到C'.

    4)將C'代入數(shù)學(xué)規(guī)劃問(wèn)題(2).

    5)令上述數(shù)學(xué)規(guī)劃問(wèn)題的初始可行解為X0,解上述規(guī)劃問(wèn)題求出最優(yōu)的X*.

    6)依定理1得到完全一致感覺(jué)判斷矩陣C*.

    7)確定重要性比率α,將完全一致感覺(jué)判斷矩陣C*根據(jù)式(1)轉(zhuǎn)化為客觀差別判斷矩陣.

    8)取客觀差別判斷矩陣任一列,對(duì)其進(jìn)行歸一化后的向量即為屬性權(quán)重向量.

    4 算法演示舉例

    假設(shè)某一評(píng)判系統(tǒng),指標(biāo)有4個(gè),分別為c1、c2、c3、c4,要求計(jì)算出這4個(gè)指標(biāo)的權(quán)重.那么采用本文提出的基于指數(shù)標(biāo)度的AHP權(quán)重計(jì)算算法.

    1)專(zhuān)家給出的4個(gè)指標(biāo)重要性比較的初始感覺(jué)判斷矩陣:

    2)令

    4)將C'代入式(2)為

    5)令X0=(2,2,-2),利用Matlab中現(xiàn)有的解二次規(guī)劃的命令 quadprog解此規(guī)劃問(wèn)題,得出X*=(2,1.5,-2).

    6)根據(jù)定理1構(gòu)造完全一致的感覺(jué)判斷矩陣:

    7)選擇重要性比率參數(shù)α=1.3,并根據(jù)式(1)建立完全一致的客觀判斷矩陣A:

    8)歸一化A的最后一列即是所求的指標(biāo)權(quán)重ω:

    5 結(jié)束語(yǔ)

    對(duì)重要性等級(jí)進(jìn)行的合理擴(kuò)展以及重要性比率選取范圍的確定有利于指數(shù)標(biāo)度法在實(shí)際應(yīng)用中的推廣;提出的構(gòu)造完全一致的感覺(jué)判斷矩陣及根據(jù)它計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的算法,容易理解而且計(jì)算簡(jiǎn)單,是個(gè)實(shí)用的算法;其他一致性改進(jìn)算法最終得到的結(jié)果只是近似一致,而此算法得到的是完全一致的判斷矩陣;最后算例演示說(shuō)明了提出的算法具有可行性.然而針對(duì)指數(shù)標(biāo)度的研究還需要進(jìn)展下去,尤其在重要性等級(jí)擴(kuò)展方面.

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