工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的物元分析模型

李娟芳，劉 幸

(武漢大學(xué)土木建筑工程學(xué)院，湖北武漢430072)

0 引言

工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)包含客觀風(fēng)險(xiǎn)和主觀(主體行為)風(fēng)險(xiǎn)，目前對(duì)工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)和研究取得的成果主要集中于客觀風(fēng)險(xiǎn)，而對(duì)主體的不當(dāng)行為或決策可能給項(xiàng)目帶來(lái)?yè)p失的研究明顯不足.隨著項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理研究的進(jìn)一步發(fā)展，人們逐漸將視線從項(xiàng)目外部轉(zhuǎn)移到內(nèi)部.現(xiàn)在越來(lái)越多的研究者認(rèn)為，在外部客觀條件沒有發(fā)生重大變化的情況下，能夠決定項(xiàng)目能否成功的主要因素在內(nèi)部，即相關(guān)的行為主體如業(yè)主、設(shè)計(jì)單位、承包商、供應(yīng)商、監(jiān)理單位、政府管理部門等.工程項(xiàng)目主體行為與項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)緊密相關(guān)，項(xiàng)目主體行為的失范是項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的起源，因此，建立工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、預(yù)警和對(duì)策的系統(tǒng)模型是有效管理工程項(xiàng)目的基礎(chǔ).

目前，用于工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的方法有很多，如層次分析法、模糊評(píng)判法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等.層次分析法在屬性較多時(shí)，判斷矩陣容易出現(xiàn)嚴(yán)重的不一致性問(wèn)題;模糊評(píng)價(jià)法隸屬函數(shù)的確定較困難，且存在極值掩蓋、信息丟失、權(quán)重值的科學(xué)性不夠明確、評(píng)價(jià)主觀性較強(qiáng)等不足;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法運(yùn)算過(guò)于復(fù)雜［1］.而由我國(guó)學(xué)者蔡文創(chuàng)立的物元分析理論具有分辨能力強(qiáng)，不丟失中間信息等優(yōu)點(diǎn)，它以促進(jìn)事物轉(zhuǎn)化、研究不相容問(wèn)題為核心，通過(guò)建立事物某特征多指標(biāo)性能參數(shù)的評(píng)定模型，定量表征各評(píng)價(jià)因子及方案之間的細(xì)微差別，能有效克服多指標(biāo)、多標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)中的主觀片面性，使評(píng)價(jià)結(jié)果更科學(xué)合理［2］.鑒于此，筆者在物元分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合模糊集理論的相關(guān)概念，建立了基于三角模糊數(shù)權(quán)重的物元分析預(yù)警模型，以合理評(píng)價(jià)項(xiàng)目參與主體行為風(fēng)險(xiǎn)，有利于項(xiàng)目管理者及時(shí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防范，提高工程項(xiàng)目建設(shè)的成功率.

1 工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建

1.1 建立預(yù)警指標(biāo)體系

工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是一個(gè)多因素綜合評(píng)價(jià)過(guò)程.根據(jù)指標(biāo)體系建立的科學(xué)性、可比性、獨(dú)立性、目標(biāo)導(dǎo)向性等原則，采用系統(tǒng)評(píng)價(jià)的原理與方法綜合確定工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系.筆者在分析研究影響工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)的各種因素基礎(chǔ)上，參考相關(guān)文獻(xiàn)［3－5］，構(gòu)建了包含6個(gè)準(zhǔn)則層、16項(xiàng)具體指標(biāo)的工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系，如表1所示.需要說(shuō)明的是，這里所構(gòu)建的工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系具有一般性，對(duì)于不同的工程項(xiàng)目主體行為應(yīng)該有針對(duì)性地對(duì)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，以保證預(yù)警體系的合理性.

將上述指標(biāo)按風(fēng)險(xiǎn)程度分為“低風(fēng)險(xiǎn)”、“較低風(fēng)險(xiǎn)”、“中度風(fēng)險(xiǎn)”、“較高風(fēng)險(xiǎn)”和“高風(fēng)險(xiǎn)”5個(gè)等級(jí)［6］.由于支配工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)意識(shí)的直覺和思維習(xí)慣方法具有明顯的模糊性，而且多項(xiàng)指標(biāo)間的風(fēng)險(xiǎn)程度差異不明顯，所以評(píng)價(jià)指標(biāo)多為定性指標(biāo)，且評(píng)判結(jié)果一般具有模糊性，故各項(xiàng)指標(biāo)屬性值多由專家定性給出，通過(guò)對(duì)專家的信息進(jìn)行集成，以確定各定性指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)水平.測(cè)算和評(píng)估出風(fēng)險(xiǎn)水平之后，就可以根據(jù)事先確定的預(yù)警區(qū)間確定風(fēng)險(xiǎn)因素的預(yù)警信號(hào).根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)由低到高的程度將預(yù)警信號(hào)依次設(shè)為藍(lán)燈、綠燈、黃燈、橙燈、紅燈.

表1 工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系Tab.1 Subjects’behavior risk early-warning indicator system of the construction project

1.2 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的數(shù)據(jù)處理

由表1可知，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)中均為定性指標(biāo)，其指標(biāo)值和權(quán)重都難以用數(shù)據(jù)準(zhǔn)確表示，但可給出大致范圍的模糊評(píng)價(jià)，因此可根據(jù)模糊集理論，用模糊語(yǔ)言對(duì)權(quán)重和預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行賦值并用對(duì)應(yīng)三角模糊數(shù)表示，然后采用群決策方法來(lái)進(jìn)行主觀信息的集成［7］.權(quán)重和預(yù)警指標(biāo)的語(yǔ)言評(píng)價(jià)與三角模糊數(shù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系見表2和表3.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的數(shù)據(jù)處理過(guò)程如下.

表2 權(quán)重語(yǔ)言評(píng)價(jià)與三角模糊數(shù)對(duì)應(yīng)表Tab.2 Language evaluation and triangular fuzzy number of the weight

表3 預(yù)警指標(biāo)語(yǔ)言評(píng)價(jià)與三角模糊數(shù)對(duì)應(yīng)表Tab.3 Language evaluation and triangular fuzzy number of the risk early-warning indicator

(1)專家評(píng)價(jià).設(shè)有q個(gè)專家參與評(píng)價(jià)，共有n個(gè)預(yù)警指標(biāo)，則專家群給出的預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重矩陣與評(píng)價(jià)值矩陣為：

(2)語(yǔ)言評(píng)價(jià)與三角模糊數(shù)轉(zhuǎn)換.利用三角模糊數(shù)對(duì)專家給出的語(yǔ)言評(píng)價(jià)進(jìn)行量化轉(zhuǎn)換，即將專家群給出的預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重矩陣與評(píng)價(jià)值矩陣用三角模糊數(shù)表示，從而形成了基于三角模糊數(shù)的指標(biāo)權(quán)重與指標(biāo)值的初始綜合評(píng)價(jià)矩陣與

(3)消除專家的偏好.根據(jù)專家的工作背景、工作經(jīng)驗(yàn)等因素，確定參與決策的專家的權(quán)重，記為 E= [e1，e2，…，eq]，ek表示第k個(gè)專家給出的評(píng)價(jià)在綜合評(píng)價(jià)中所占的比重.根據(jù)以下公式對(duì)各位專家給出的信息進(jìn)行集成：

(4)結(jié)果處理.設(shè)三角模糊數(shù)為 A=( α，β，δ)，根據(jù)三角模糊數(shù)的分布特點(diǎn)［8］，利用公式G(A)可將三角模糊數(shù)化為單值，于是可得

其中，權(quán)重向量可表示為 w'= (w'1，w'2，…，w'n)，指標(biāo)評(píng)價(jià)向量為 x= (x1，x2，…，xn).

1.3 建立基于物元分析的工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型

運(yùn)用物元分析方法，可以建立工程項(xiàng)目主體行為多指標(biāo)性能參數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，并以定量的數(shù)值表示評(píng)定結(jié)果，從而能較完整地反映工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)的綜合水平.

(1)確定模型的經(jīng)典域與節(jié)域物元.根據(jù)工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)及預(yù)警指標(biāo)，可確定風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的經(jīng)典域物元Rj與節(jié)域物元Rp：

式中：Nj表示所劃分的第 j個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)(j=1，2，…，m);ci表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)Nj的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)(i=1，2，…，n);xji分別為 Nj關(guān)于 ci所規(guī)定的量值范圍，即各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)關(guān)于所對(duì)應(yīng)指標(biāo)所取得數(shù)值范圍;Np表示風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的全體;xpi為Np關(guān)于ci所取的量值范圍.

(2)確定待評(píng)物元.對(duì)待評(píng)的工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)，把專家評(píng)判得到的數(shù)據(jù)或分析的結(jié)果用物元表示為

式中：R0為待評(píng)工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)狀況物元模型;N0表示待評(píng)價(jià)項(xiàng)目的名稱;xi為N0的第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的量值.

(3)確定關(guān)聯(lián)函數(shù).關(guān)聯(lián)函數(shù)表示物元的量值取值為實(shí)軸上一點(diǎn)時(shí)，物元符合要求的范圍程度［9］.則工程項(xiàng)目主體行為第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)數(shù)值域?qū)儆诘趈個(gè)等級(jí)的關(guān)聯(lián)度函數(shù)為

其中，

(4)確定關(guān)聯(lián)度.由各評(píng)價(jià)指標(biāo)ci的關(guān)聯(lián)函數(shù)Kj(xi)及其權(quán)重即可得待評(píng)項(xiàng)目N0關(guān)于等級(jí)j的關(guān)聯(lián)度.

(5)確定評(píng)定等級(jí).

式中待評(píng)工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)為第j級(jí).

2 實(shí)證分析

以武漢市某工程項(xiàng)目各相關(guān)參與主體為研究對(duì)象，聘請(qǐng)3位專家對(duì)指標(biāo)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)和偏好判斷，同時(shí)根據(jù)專家的工作背景、工作經(jīng)驗(yàn)等因素，確定參與評(píng)價(jià)專家的權(quán)重，這里設(shè)為E=(e1，e2，e3)=(0.4，0.3，0.3).3 位專家根據(jù)表 2 和表 3給出的語(yǔ)言評(píng)價(jià)分別對(duì)各指標(biāo)的權(quán)重和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行定性評(píng)價(jià)，得到表4和表5.決策者將專家給出的定性評(píng)價(jià)意見按照表2和表3轉(zhuǎn)換成三角模糊數(shù)評(píng)價(jià)值，然后采用式(1)～(9)分別對(duì)指標(biāo)權(quán)重和指標(biāo)值進(jìn)行集結(jié)，得到集結(jié)后的各指標(biāo)權(quán)重值與語(yǔ)言評(píng)價(jià)值(由于篇幅問(wèn)題，在此未列出集結(jié)結(jié)果表).最后根據(jù)式(10)～(15)，運(yùn)用MATLAB編程計(jì)算出該項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，如表6所示.

根據(jù)最大隸屬度原則，確定評(píng)判結(jié)果.由表6可以看出，該工程項(xiàng)目總的主體行為風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)物元 maxKj(N0)=0.152 4，對(duì)應(yīng)的 j=2，即較低風(fēng)險(xiǎn)，表明該項(xiàng)目總的主體行為風(fēng)險(xiǎn)處于較低風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，項(xiàng)目各參與主體整體水平較高.同樣，對(duì)于各準(zhǔn)則層物元風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，分析結(jié)果顯示：業(yè)主行為風(fēng)險(xiǎn)、供應(yīng)商行為風(fēng)險(xiǎn)、政府管理部門行為風(fēng)險(xiǎn)為較低風(fēng)險(xiǎn)，承包商行為風(fēng)險(xiǎn)、監(jiān)理單位行為風(fēng)險(xiǎn)為中度風(fēng)險(xiǎn)，設(shè)計(jì)單位行為風(fēng)險(xiǎn)為較高風(fēng)險(xiǎn).因此，有必要對(duì)設(shè)計(jì)單位行為風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范，選擇更為優(yōu)秀的設(shè)計(jì)單位及設(shè)計(jì)師，嚴(yán)格監(jiān)管設(shè)計(jì)程序，盡可能減少設(shè)計(jì)變更.通過(guò)實(shí)例也可以看出，基于物元分析的預(yù)警方法能夠獲得滿意的結(jié)果，采用三角模糊數(shù)與物元分析相結(jié)合的方法，對(duì)工程項(xiàng)目的主體行為風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警評(píng)價(jià)是完全可行的.

3 結(jié)論

筆者應(yīng)用三角模糊數(shù)與物元分析理論建立了工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，并通過(guò)實(shí)例進(jìn)行論證.

(1)該模型利用綜合關(guān)聯(lián)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)，更具有科學(xué)性和很好的區(qū)分度，且計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單，便于計(jì)算機(jī)編程.

(2)在指標(biāo)權(quán)重與評(píng)價(jià)值的確定方面，三角模糊數(shù)不僅擴(kuò)大了可以利用的信息域，而且將各專家語(yǔ)言形式的評(píng)價(jià)信息與數(shù)值形式的評(píng)價(jià)信息相結(jié)合，能夠很好地量化專家對(duì)各定性預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重和評(píng)價(jià)值，克服了用單個(gè)實(shí)數(shù)表達(dá)不完整性的問(wèn)題.

表4 各專家對(duì)指標(biāo)權(quán)重的語(yǔ)言評(píng)價(jià)Tab.4 Language evaluation of the index weights

表5 各專家對(duì)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的語(yǔ)言評(píng)價(jià)Tab.5 Language evaluation of the index risk level

表6 物元模式下工程項(xiàng)目主體行為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.6 The assessment results of subjects’behavior risk based on matter－element model

(3)在評(píng)價(jià)指標(biāo)較多時(shí)，該模型能夠有效避免單一決策者的局限性，從而使各主體行為對(duì)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)歸屬問(wèn)題由定性判斷推進(jìn)到定量計(jì)算.

(4)與傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法相比，該模型評(píng)價(jià)出的結(jié)果更能客觀的反應(yīng)實(shí)際情況，方法科學(xué)合理，具有很強(qiáng)的實(shí)用性和借鑒價(jià)值.

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