彭作軍,陳煜紅
(1.重慶大學(xué)建設(shè)管理與房地產(chǎn)學(xué)院,重慶400045;2.重慶市空港新城管委會(huì),重慶401120)
區(qū)間數(shù)序列處理方法新探
彭作軍1,陳煜紅2
(1.重慶大學(xué)建設(shè)管理與房地產(chǎn)學(xué)院,重慶400045;2.重慶市空港新城管委會(huì),重慶401120)
區(qū)間估計(jì)是專(zhuān)家評(píng)價(jià)中的一種重要方法,目前對(duì)給定為區(qū)間數(shù)的決策方法研究較多,而對(duì)區(qū)間數(shù)的處理大多基于均勻分布或正態(tài)分布。文章針對(duì)這種對(duì)區(qū)間數(shù)序列的分析和處理方法研究的不足,提出了一種新的基于β分布的處理方法。該方法通過(guò)用β分布對(duì)區(qū)間數(shù)序列分布進(jìn)行擬合,從而解決了對(duì)區(qū)間數(shù)序列難以進(jìn)行分析和處理這一難點(diǎn),并通過(guò)案例驗(yàn)證了該方法。結(jié)果表明,該方法原理正確,簡(jiǎn)便可靠,在決策管理中具有廣泛的應(yīng)用前景和普適性。
區(qū)間數(shù);β分布;參數(shù)
近二十多年來(lái),多指標(biāo)決策問(wèn)題的決策理論、方法的研究取得了很大的發(fā)展,已成為決策科學(xué)、系統(tǒng)工程、管理科學(xué)和運(yùn)籌學(xué)等學(xué)科研究中十分活躍的一個(gè)課題[1~5]。在實(shí)際問(wèn)題決策過(guò)程中,對(duì)某一問(wèn)題或目標(biāo)的評(píng)價(jià)往往涉及很多指標(biāo)。有些指標(biāo)直接與數(shù)值有關(guān),屬于定量指標(biāo);有些指標(biāo)不直接與數(shù)值有關(guān),屬于定性指標(biāo)。評(píng)價(jià)原則一般要求定性分析與定量分析相結(jié)合,并且以定量分析為主。目前,對(duì)定量指標(biāo)的分析方法已經(jīng)相當(dāng)成熟,而對(duì)定性指標(biāo)分析的方法和處理,集中采取專(zhuān)家打分法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)給出相應(yīng)的評(píng)價(jià)數(shù)值。在專(zhuān)家評(píng)價(jià)中,專(zhuān)家憑借自己的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)和預(yù)感進(jìn)行評(píng)價(jià)或估計(jì),其中運(yùn)用較多并較典型的就是點(diǎn)估計(jì)[6~8]。該方法優(yōu)點(diǎn)是操作簡(jiǎn)單,不足之處是精度不高,估計(jì)誤差較大,所包含的信息量少,有時(shí)因?yàn)閷?zhuān)家意見(jiàn)不一致,會(huì)與實(shí)際情況有較大出入。針對(duì)點(diǎn)估計(jì)的不足,目前較流行的處理方法是區(qū)間估計(jì)。區(qū)間估計(jì)的優(yōu)點(diǎn)在于貼近實(shí)際,并符合人們認(rèn)識(shí)事物的思維和判斷習(xí)慣,適用范圍廣、精度高,包含相當(dāng)豐富的信息,尤其對(duì)部分難以定量化的指標(biāo),給出適當(dāng)?shù)膮^(qū)間估計(jì)已經(jīng)得到了專(zhuān)家們的高度認(rèn)可。文獻(xiàn)[9]、[10]將灰色關(guān)聯(lián)分析方法推廣到區(qū)間數(shù)環(huán)境,給出了區(qū)間數(shù)多屬性決策的灰色關(guān)聯(lián)分析法;文獻(xiàn)[11]、[12]基于可能度法對(duì)區(qū)間數(shù)多屬性決策進(jìn)行排序;文獻(xiàn)[13]提出了誤差分析法;文獻(xiàn)[14]提出了線性規(guī)劃方法,文獻(xiàn)[15]提出了層次分析法(AHP)等。上述文獻(xiàn)分別從不同的角度對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)取值為區(qū)間數(shù)的多指標(biāo)決策問(wèn)題進(jìn)行了研究,其研究主要是針對(duì)指標(biāo)為區(qū)間數(shù)的決策方法。對(duì)區(qū)間數(shù)序列的處理目前大多是假定方案綜合值的區(qū)間數(shù)服從均勻分布或正態(tài)分布的假定條件下給出的決策方法[11,12,16~19],很顯然,這不符合一般的情況,因?yàn)榇蠖嗲闆r下眾多專(zhuān)家對(duì)某一指標(biāo)的區(qū)間估計(jì)一般不會(huì)服從均勻分布或正態(tài)分布,而恰恰是一種“偏峰”的情形。針對(duì)當(dāng)前對(duì)區(qū)間數(shù)沒(méi)有進(jìn)行處理或?qū)^(qū)間數(shù)的處理方法簡(jiǎn)單且所包含的信息量較少這一弊端。本文擬提出一種新的基于β分布的區(qū)間數(shù)序列處理方法,該方法將運(yùn)用β分布覆蓋從均勻分布到近似正態(tài)分布和各種不對(duì)稱(chēng)分布以及β分布隨機(jī)變量的取值范圍為有限閉區(qū)間等性質(zhì),通過(guò)X~β(a,b)的分布來(lái)擬合區(qū)間數(shù)序列分布;然后根據(jù)β分布的數(shù)字特征,最終得到反映大多數(shù)專(zhuān)家意見(jiàn)的眾數(shù)。
設(shè)第i(i=1,2,…,n)個(gè)專(zhuān)家對(duì)某一指標(biāo)給出的評(píng)價(jià)區(qū)間記為[則n個(gè)專(zhuān)家可得n個(gè)區(qū)間數(shù),從而形成一個(gè)區(qū)間數(shù)序列[20]則n個(gè)區(qū)間序列疊加在一起形成覆蓋在評(píng)價(jià)軸x上的一種分布,如圖1所示。
從圖1中可知,n個(gè)專(zhuān)家憑借自己的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和預(yù)感分別對(duì)某一指標(biāo)進(jìn)行區(qū)間估計(jì)打分,雖然n次打分的結(jié)果可能不會(huì)都落在某一區(qū)間,但大多數(shù)專(zhuān)家會(huì)相對(duì)集中在某一范圍內(nèi),于是區(qū)間序列分布圖中就會(huì)出現(xiàn)“單峰”,一般都是“偏峰”的情況。而β分布恰好對(duì)“偏峰”具有很強(qiáng)的擬合能力,因?yàn)樗鼛缀醺采w了從均勻分布到近似正態(tài)分布和各種不對(duì)稱(chēng)分布,且β分布隨機(jī)變量的取值范圍為有限閉區(qū)間,故本文通過(guò)X~β(a,b)的分布來(lái)擬合區(qū)間數(shù)序列數(shù)據(jù)。
若隨機(jī)變量X的分布密度函數(shù)為:
對(duì)于X~β(a,b),其密度函數(shù)的形狀可由參數(shù)a和b來(lái)控制,當(dāng)a=b時(shí),形狀對(duì)稱(chēng)于均值x=0.5;當(dāng)a≠b時(shí),形狀不對(duì)稱(chēng),若ab,形狀右偏;當(dāng)a=b=1時(shí),對(duì)應(yīng)于均勻分布。其分布的形狀如圖2所示[21]。其眾數(shù)為:
從β分布的特點(diǎn)可知,它對(duì)區(qū)間數(shù)序列數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的建模能力,特別是對(duì)“偏鋒”分布的情形,而眾多專(zhuān)家區(qū)間估計(jì)大多數(shù)是這種“偏鋒”分布情況。為了通過(guò)已有的區(qū)間數(shù)數(shù)據(jù)擬合β分布,則求解參數(shù)a和b就成為了問(wèn)題的關(guān)鍵,筆者通過(guò)迭代方法來(lái)確定參數(shù)a和b,其迭代步驟如下[22]:
(1)計(jì)算樣本均值和方差
令:Y1=z1(min),Y2n=z2(max),Y1≤Y2≤…≤Y2n。
式中:
(4)計(jì)算a,b的初始值
(5)計(jì)算d的新估計(jì)值d贊
根據(jù)樣本數(shù)據(jù)求得參數(shù)a、b后,需要檢驗(yàn)樣本是否服從Z~β(a,b),現(xiàn)運(yùn)用擬合優(yōu)度檢定法來(lái)檢驗(yàn)隨機(jī)變量Z是否服從β分布,該方法是用來(lái)檢驗(yàn)事件出現(xiàn)的理論頻數(shù)同經(jīng)驗(yàn)頻數(shù)之間差異顯著程度的一個(gè)方法。若統(tǒng)計(jì)量[24]:
則認(rèn)為隨機(jī)變量Z服從β(a,b)分布。其中為實(shí)際頻數(shù),有:
取ε=1x10-6,經(jīng)過(guò)迭代計(jì)算,在求得甲、乙各指標(biāo)β分布參數(shù)a、b后,通過(guò)式(2)檢驗(yàn),所有指標(biāo)均服從β分布,按式(1)求得其眾數(shù)。各指標(biāo)最終計(jì)算結(jié)果如表2所示。
根據(jù)F=wixPi計(jì)算可得甲、乙綜合評(píng)價(jià)值分別為0.796和0.815,于是開(kāi)發(fā)商選擇乙設(shè)計(jì)院的設(shè)計(jì)方案。
表1 甲、乙各定性指標(biāo)原始評(píng)分表
表2 甲、乙各指標(biāo)計(jì)算結(jié)果表
區(qū)間估計(jì)是專(zhuān)家評(píng)價(jià)中的一種重要方法,本文運(yùn)用β分布諸多優(yōu)良性質(zhì)對(duì)區(qū)間序列分布進(jìn)行擬合,例如,β分布覆蓋了從近似均勻分布到各種不對(duì)稱(chēng)分布、尤其對(duì)于“偏鋒”分布具有很強(qiáng)的建模能力以及隨機(jī)變量的取值范圍為有限閉區(qū)間等性質(zhì),從而解決了對(duì)區(qū)間數(shù)序列難以進(jìn)行分析和處理這一難點(diǎn)。在決策過(guò)程中,只需要根據(jù)區(qū)間樣本序列計(jì)算出β分布的形狀參數(shù)a和b,則可以根據(jù)β分布的數(shù)字特征求得決策所需要的綜合評(píng)價(jià)值。本文給出的方法對(duì)指標(biāo)的取值可以為精確實(shí)數(shù),也可以為區(qū)間數(shù);對(duì)權(quán)重的取值可以為精確實(shí)數(shù),也可以為區(qū)間數(shù),甚至適用于部分指標(biāo)取值為區(qū)間數(shù)。部分指標(biāo)取值為確定值的混合多指標(biāo)決策問(wèn)題。因此,該方法在實(shí)踐中具有廣泛的應(yīng)用前景和普適性。
[1]Hwang C L.Yoon K.Multiple Attribute Decision Making and Applications[M].New York:Springer-Verlag,1981.
[2]Hwang C.L.,Lin M.J.Group Decision Making under Multiple Criteria:Methods and Applications[M].Berlin:Springer,1987.
[3]Bryson N.Mobilizing A.Action Learning Evaluation Procedure for Multiple Criteria Decision Making Problems[J].European Journal of Operational Research,1996,96(2).
[4]吳江,黃登仕.區(qū)間數(shù)排序方法研究綜述[J].系統(tǒng)工程,2004,22(8).
[5]Xu Z.S.Projection Method for Uncertain Multi-Attribute Decision Making with Preference Information on Alternatives[J].International Journal of Information Technology&Decision Making, 2004,3(3).
[6]H.J.Miser,E.S.Quade.HandbookofSystemsAnalysis[M].North Holland,1993.
[7]Geoffrey Gregory.Decision Analysis[M].London:Pitman Pullishing,1998.
[8]Gousheng Liu,Jianguo Yu.Gray Correlation Analysis and Prediction Models of Living Refuse Generation in Shanghai City[J]. Waste Management,2007,27(3).
[9]Zhang J.J.,Wu D.S.,Olson D.L..The Method of Grey Related Analysis to Multiple Attribute Decision Making Problems with Interval Numbers[J].Mathematical and Computer Modeling,2005,42 (6).
[10]張吉軍.區(qū)間數(shù)多指標(biāo)決策問(wèn)題的灰色關(guān)聯(lián)分析法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2005,27(6).
[11]張全,樊治平,潘德惠.區(qū)間數(shù)多屬性決策中一種帶有可能度的排序方法[J].控制與決策,1999,14(6).
[12]徐澤水,達(dá)慶利.區(qū)間數(shù)排序的可能度法及其應(yīng)用[J].系統(tǒng)工程學(xué)報(bào),2003,18(1).
[13]Yoon K.The Propagation of Errors in Multiple-Attribute Decision Analysis:a Practical Approach[J].Journal of the Operational Research Society,1989,7(4).
[14]Bryson N,Mobolurih A.An Action Learning Evaluation Procedure for Multiple Criteria Decision Making Problems[J].European Journal of Operational Research,1996,96(10).
[15]Sajjad Z M.Incorporating the Uncertainty of Decision Judgments in the Analytic Hierarchy Process[J].European Journal of Operational Research,1991,53(2).
[16]周光明,劉樹(shù)人.不確定多屬性決策中區(qū)間數(shù)的一種新排序法[J].系統(tǒng)工程,2006,24(4).
[17]Zhang Q,Ma J,Fan Z,et al.A Statistical Approach to Multiple-attribute Decision-Making with Interval Numbers[J].International Journal of Systems Science,2003,34(12).
[18]于永生,刁聯(lián)旺.區(qū)間數(shù)多屬性決策的Monte Carlo方法[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008,38(1).
[19]Lui Kungjong.Notes on Interval Estimation of Risk Difference in Stratified Noncompliance Randomized Trials:A Monte Carlo Evaluation[J].Computational Statistics and Data Analysis,2008,52 (7).
[20]傅鴻源.城市舊區(qū)改造投資效果研究[J].重慶建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào),1994,16(3).
[21]劉勇,鄭俊杰.分布的參數(shù)確定及其在巖土工程中的應(yīng)用[J].巖土工程技術(shù),2006,20(5).
[22]He J.Estimating the Distribution of Manufactured Dimensions with the Beta Probability Density Function[J].Mach.Tools Manufacture,1991,31(3).
[23]汪培莊,劉錫薈.集值統(tǒng)計(jì)[J].工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào),1984,1(1).
[24]陳方櫻,徐賜文.概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2006.
(責(zé)任編輯/亦民)
C934
A
1002-6487(2011)06-0038-03
彭作軍(1971-),男,重慶人,博士,研究方向:建筑經(jīng)濟(jì)與房地產(chǎn)。
陳煜紅(1979-),男,貴州人,博士,研究方向:城市規(guī)劃系統(tǒng)工程。