航空公司服務(wù)質(zhì)量評價
——基于非可加直覺模糊VIKOR方法

章 玲，張露平，周 鵬

（1.南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南京 210016； 2.南京航空航天大學(xué)能源軟科學(xué)研究中心，江蘇 南京 210016）

航空公司服務(wù)質(zhì)量評價
——基于非可加直覺模糊VIKOR方法

章 玲1，2，張露平1，2，周 鵬1，2

（1.南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南京 210016； 2.南京航空航天大學(xué)能源軟科學(xué)研究中心，江蘇 南京 210016）

文章針對航空公司服務(wù)質(zhì)量評價過程存在的不確定性和非可加性，在三角直覺模糊數(shù)、模糊測度和VIKOR等理論的基礎(chǔ)上構(gòu)建非可加直覺模糊VIKO多準(zhǔn)則評價方法，從“保證性”、“服務(wù)人員”、“有形性”、“可靠性”四個方面建立評價指標(biāo)體系。基于此對六家航空公司的服務(wù)質(zhì)量的進(jìn)行了評價。被評價航空公司的服務(wù)質(zhì)量由高到低大致可以分為三等級：第一等級為中國國際航空公司和四川航空公司；第二等級為海南航空公司；第三等級為東方航空公司、南方航空公司和深圳航空公司。另外，與可加多準(zhǔn)則評價方法對比研究的結(jié)果顯示指標(biāo)間的非可加性對評價結(jié)果有較明顯的影響。

航空公司；三角直覺模糊數(shù)；模糊測度；服務(wù)質(zhì)量

一、引言

隨著生活水平不斷提高，旅客對航空運輸服務(wù)質(zhì)量有著更全方位的要求，既包括飛機(jī)客艙設(shè)備、地面服務(wù)環(huán)境等硬件要求，也包括對服務(wù)人員態(tài)度、服務(wù)的方便性等軟件方面的要求。如何改善航空公司的服務(wù)質(zhì)量以增強(qiáng)對旅客的吸引力，從而提升航空公司的競爭力，已經(jīng)成為國內(nèi)航空公司迫切需要解決的一個關(guān)鍵問題。改善服務(wù)質(zhì)量的前提是了解自身服務(wù)質(zhì)量的情況，這就需要建立有效的評價指標(biāo)體系和評價模型測評航空公司服務(wù)質(zhì)量，為航空公司改善服務(wù)質(zhì)量提供相關(guān)的決策支持。

目前，國內(nèi)外學(xué)者對航空公司服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系和評價模型都做了相當(dāng)多的研究。例如Tsaur，Chang，Yen從有形性、可靠性、響應(yīng)性、保證性以及移情性五個方面構(gòu)建航空公司服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系，集成AHP、語言變量、模糊集理論和TOPSIS評價航空公司服務(wù)質(zhì)量[1]。Chang，Yeh從機(jī)上舒適性、服務(wù)人員、可靠性、接受服務(wù)的方便性以及對非正常情況的處理能力五個方面構(gòu)建了包含15個指標(biāo)的評價指標(biāo)體系，結(jié)合語言變量、模糊集理論，借用逼近理想解思想構(gòu)建了航空公司服務(wù)質(zhì)量模糊綜合評價模型[2]。Kuo認(rèn)為三角區(qū)間模糊數(shù)能更好的描述旅客偏好特征，因此集成語言變量、三角區(qū)間模糊數(shù)、VIKOR、灰色關(guān)聯(lián)度分析構(gòu)建了區(qū)間模糊多準(zhǔn)則評價模型對臺灣航空公司服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評價[3]。另外，還有學(xué)者運用模糊有序加權(quán)平均法[4]，支配關(guān)系的粗糙集理論[5]和變一致性優(yōu)勢關(guān)系粗糙集理論[6]評價航空公司服務(wù)質(zhì)量。

然而，現(xiàn)有評價航空公司服務(wù)質(zhì)量的文獻(xiàn)通?；诮?jīng)典測度理論。該理論要求指標(biāo)間的關(guān)系滿足完備性、獨立性等條件。但現(xiàn)實中很難找到一組既相互獨立又全面的評價指標(biāo)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)普遍假設(shè)指標(biāo)之間的關(guān)系是獨立、可加的?？墒沁@種假設(shè)并不一定符合實際情況。例如航空公司服務(wù)質(zhì)量評價中廣泛使用的SERVQAUL量表共有五個維度（見表1），根據(jù)其對維度的定義，可以看出各維度之間存在一定的非可加性。有形性與保證性兩者的作用都是給予旅客信任和安全感；可靠性與移情性維度都包含了以正確的服務(wù)方式的含義。因此，SERVQUAL量表中維度之間并不獨立。而張新安、田澎[7]也指出SERVQUAL量表不同維度下的指標(biāo)具有較強(qiáng)的相關(guān)性。

表1 SERVQUAL量表維度[1，8]

另外，安濤等的研究[9]評價航空公司服務(wù)質(zhì)量時均使用了“能夠信守服務(wù)承諾”、“能夠給予旅客信任”以及“能夠?qū)I(yè)的回答旅客問題”三個指標(biāo)。從其表達(dá)的含義可以看出這三個指標(biāo)并不獨立，因為如果能夠信守其承諾本身就能夠增加旅客對航空公司的信任。同樣，能夠?qū)I(yè)的回答旅客問題也能增加旅客對航空公司的信任。又如PAKDIL等人[10，11]的相關(guān)研究均使用“了解旅客個人需求”、“興趣特征和針對旅客個人情況給予特殊照顧”兩個指標(biāo)，不難想象了解旅客的個人需求是給予特別幫助的前提。類似這樣的情況普遍存在于現(xiàn)有文獻(xiàn)中。

為了克服以上問題，文章引入模糊測度理論。該理論是用較弱的單調(diào)性代替了概率測度的可加性[12]。目前，模糊測度理論被廣泛應(yīng)用于考慮指標(biāo)偏好間存在非可加性時的多準(zhǔn)則評價建模中。Marichal論證了系統(tǒng)中存在的非可加性均可用模糊測度進(jìn)行度量[14]。在主觀多準(zhǔn)則評價中，模糊測度可以被認(rèn)為是傳統(tǒng)權(quán)重概念的推廣。運用模糊測度構(gòu)建航空航空公司服務(wù)質(zhì)量評價模型時，不僅需要單個指標(biāo)的權(quán)重，同時也會考慮指標(biāo)冪集的權(quán)重。因此，模糊測度理論能很好的考慮指標(biāo)間的非可加性，較傳統(tǒng)的可加理論也更符合實際情況。此外，考慮到在獲取數(shù)據(jù)的過程中，由于是讓航空旅客根據(jù)自己的親身經(jīng)歷評價航空公司服務(wù)質(zhì)量，可能存在一定的不確定模糊性和猶豫性。三角直覺模糊數(shù)能夠較好的刻畫以上特性[15]?；谝陨显颍恼陆Y(jié)合三角直覺模糊數(shù)、模糊測度和VIKOR方法構(gòu)建非可加直覺模糊VIKOR方法評價航空公司服務(wù)質(zhì)量。

二、基本概念

1.三角直覺模糊數(shù)

定義1[16]：三角直覺模糊數(shù)為定義在實數(shù)集R上的特殊的直覺模糊集，其隸屬度μa(x)和非隸屬度函數(shù)υa(x)分別為：

其中wa~，ua~分別為最大隸屬度和最小非隸屬度，且滿足：0≤wa~≤1，0≤ua~≤1，和0≤wa~+ua~≤1。令πa~=1-μa~(x)-υa~(x)，則πa~是三角直覺模糊數(shù)a~的直覺模糊指數(shù)，反映的是x屬于a~的猶豫程度。

2.λ模糊測度

對于任一多準(zhǔn)則評價問題，C={C1，C2，…，Cn}為評價指標(biāo)集。定義在指標(biāo)集C上的離散模糊測度為一單調(diào)集函數(shù)μ∶2C→[0，1]，且滿足μ(?)=0，μ(C)=0。直接運用離散模糊測度對多準(zhǔn)則評價問題建模時需要決策者確定2n-2模糊測度值。這給實際建模造成了一定的困難。因此不少學(xué)者在模糊測度的基礎(chǔ)上增加約束條件，定義新的模糊測度。λ模糊測度就是其中之一。

定義2[12]：定義在指標(biāo)集C上的λ模糊測度為一單調(diào)集函數(shù)gλ∶2C→[0，1]，且滿足如下條件：

其中λ∈(1，-∞)，A，B∈2C且A∩B=?。從條件(1)可以看出，當(dāng)λ=0時，說明指標(biāo)間具有可加性；當(dāng)λ≠0時，說明指標(biāo)間存在交互作用。而當(dāng)λ＞0時，說明指標(biāo)間存在協(xié)同互補作用；相反，說明指標(biāo)間存在冗余作用。

為了求解各個指標(biāo)及其冪集的λ模糊測度gλ(S)，本文引入了基于λ模糊測度的Shapley值。

定義3[17]：若gλ為定義在C上的λ模糊測度，對于任意的S∈2C，其Shapley值?(gλCi)為：

Shapley值?(gλ，Ci)可以解釋為指標(biāo)Ci的邊際貢獻(xiàn)加權(quán)平均值，即單個指標(biāo)Ci的權(quán)重。因此，可以通過常規(guī)主客觀賦權(quán)法得到?(gλ，Ci)值。

三、非可加直覺模糊VIKOR方法

假設(shè)C={C1，C2，…，Cn}為評價指標(biāo)集，A={A1，A2，…，Am}為方案集，有P個決策者。結(jié)合李克特量表評價航空公司服務(wù)質(zhì)量，評價值與三角直覺模糊數(shù)的對應(yīng)關(guān)系如表2和表3所示。為決策者k(k=1，2，…，P)對方案Ai在指標(biāo)Cj下的三角模糊數(shù)評價值。則Ai在指標(biāo)Cj下的綜合評價f~ij為：

表2 語言變量與指標(biāo)權(quán)重對應(yīng)表

表3 語言變量與指標(biāo)評價值對應(yīng)表

運用非可加VIKOR方法評價航空公司服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵是求解各個指標(biāo)及其冪集的λ模糊測度，即各個指標(biāo)及其冪集的權(quán)重。由于各指標(biāo)的?(gλk，Ci)值可以通過常規(guī)主客觀賦權(quán)法得到。因此，結(jié)合λ模糊測度的Shapley值?(gλk，Ci)和Marichal熵[19]對λ模糊測度建模，可以求解各指標(biāo)及其冪集的λ模糊測度和λ值，模型如(3)所示。

其中：

當(dāng)各個指標(biāo)的λ模糊測度值確定之后，可以根據(jù)條件按需計算各個指標(biāo)冪集的λ模糊測度值gλ(S)(S∈C)。

在獲取各個指標(biāo)及其冪集的λ模糊測度值后，在標(biāo)準(zhǔn)化三角模糊決策矩陣的基礎(chǔ)上，首先按照如下公式確定正理想解和負(fù)理想解：

非可加直覺模糊VIKOR方法運用各指標(biāo)的λ模糊測度作為其權(quán)重，不僅考慮了單個指標(biāo)項Ci(i=1，2，…，n)的權(quán)重gλ(Ci)，而且需要綜合考慮包含指標(biāo)Ci的所有子集S(S?C)的權(quán)重gλ(S)。正是λ模糊測度的這一特性使得該方法能夠捕捉到指標(biāo)間的非可加性。因此，計算矩陣的綜合值時，傳統(tǒng)的基于可加的集結(jié)算子失效。

方案集的折衷方案A(1)是值最小的方案，并且滿足如下條件：

條件2：A(1)是Si、Ri值最小方案。

如果上述條件中有一個不滿足，則根據(jù)如下條件選擇折衷方案：

①如果條件2不滿足，方案A(1)，A(2)均為折衷解；

②如果條件1不滿足，方案A(1)，A(2)，…，A(r)為折衷解，其中A(r)滿足Q(A(r))-Q(A(1))≥1(m-1)。

綜上所述，非可加直覺模糊VIKOR評價方法的求解步驟如下：

步驟1：分析影響評價對象的因素，根據(jù)指標(biāo)構(gòu)建原則，建立評價對象的指標(biāo)，并設(shè)計問卷，對評價對象進(jìn)行問卷調(diào)查，收集相關(guān)數(shù)據(jù)；

步驟2：確定評價評價對象的語言變量以及其與三角直覺模糊數(shù)的對應(yīng)關(guān)系，采用三角直覺模糊數(shù)量化收集到的相關(guān)數(shù)據(jù)，以便得到初始三角直覺模糊數(shù)決策矩陣；

步驟3：標(biāo)準(zhǔn)化初始三角直覺模糊決策矩陣；

步驟4：運用模型(3)計算指標(biāo)及其冪集的λ模糊測度和λ值；

步驟5：根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的三角直覺模糊決策矩陣確定正負(fù)理想解；

步驟7：計算Qi值，根據(jù)、以及值按照確定折衷方案規(guī)則選擇最優(yōu)方案或者是折衷方案。

四、基于非可加模糊VIKOR方法的航空公司服務(wù)質(zhì)量評價

1.評價指標(biāo)構(gòu)建

表4 航空公司服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)體系構(gòu)成

文章首先通過文獻(xiàn)分析，搜集和整理國內(nèi)外已有航空公司服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)資料，構(gòu)建初始評價指標(biāo)。然后通過關(guān)鍵因素調(diào)查法，經(jīng)過實際樣本調(diào)查，對初始評價指標(biāo)要素進(jìn)行重要性判斷，最后從“保證性”、“服務(wù)人員”、“有形性”、“可靠性”四個方面建立了包含14項指標(biāo)的評價體系（見表4）。之后于2013年8月下旬至9月中旬，通過網(wǎng)上問卷、電子郵件以及實地調(diào)研的方式隨機(jī)抽取搭乘或者是近期搭乘過航班的旅客進(jìn)行滿意度和指標(biāo)重要程度的問卷調(diào)查。為了保證問卷數(shù)據(jù)的可信性和精確性，文章選擇問卷數(shù)超過30份的航空公司作為評價對象。問卷數(shù)超過30份的航空公司有中國國際航空公司(A1)、中國東方航空公司(A2)、中國南方航空公司(A3)、海南航空公司(A4)、四川航空公司(A5)、深圳航空公司(A6)。對滿意度調(diào)查問卷運用公式(2)計算得到初始評價矩陣，標(biāo)準(zhǔn)化初始評價矩陣可以得到如表5所示的標(biāo)準(zhǔn)化評價矩陣。

2.指標(biāo)Shapley值的確定

根據(jù)前文對Shapley值的定義，文章采用混合賦權(quán)法確定各個指標(biāo)的Shapley值。首先確定各個指標(biāo)的混合權(quán)重。各個指標(biāo)的主觀權(quán)重為：

綜合主客觀權(quán)重，航空公司服務(wù)質(zhì)量評價各個指標(biāo)的權(quán)重為：

根據(jù)公式(7)、(8)、(9)可以得到航空公司服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)的混合權(quán)重（見表6）。

以各指標(biāo)權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)化后的值作為指標(biāo)Shapley值，標(biāo)準(zhǔn)化方法如下：以每一級指標(biāo)對應(yīng)的二級指標(biāo)的權(quán)重和作為各個一級指標(biāo)的Shapley值，以此為基數(shù)，對各個指的權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)化得到最終的各個指標(biāo)的Shapley值。以及一級指標(biāo)保證性及其對應(yīng)的二級指標(biāo)為例來說明計算Shapley值的過程：C1、C2、C3和C4的權(quán)重分別為0.101、 0.081、0.113和0.066，則保證性的Shapley值為該4項指標(biāo)的Shapley值和，即：0.362，以此數(shù)為基數(shù)，對以上4項指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化得到：0.280，0.22 4，0.313，0.182。同理可以計算其他一級指標(biāo)及其對應(yīng)的二級指標(biāo)的Shapley值，見表7。

表5 標(biāo)準(zhǔn)三角直覺模糊評價矩陣及其指標(biāo)排序

表6 指標(biāo)權(quán)重值

表7 各個指標(biāo)Shapley值

3.指標(biāo)λ模糊測度的確定

隨后，根據(jù)模型(3)，計算得到各級指標(biāo)的λ模糊測度值及λ值，其結(jié)果見表8。表8顯示：二級指標(biāo)C1、C2、C13、C14的λ值為負(fù)值。由此，C1、C2、C13、C14指標(biāo)間存在一定程度的冗余關(guān)系。其他維度中的二級指標(biāo)對應(yīng)的λ值均為較大的正值，說明對應(yīng)指標(biāo)間均表現(xiàn)出明顯的互補關(guān)系。一級指標(biāo)I1、I2、I3、I4的 λ值為 20.9283，這說明一級指標(biāo)之間也具有比較明顯的互補關(guān)系。

4.評價結(jié)果及分析

在得到各指標(biāo)的λ模糊測度值之后，可以根據(jù)公式(4)、(5)、(6)分別計算、、值，具體見表9。

表8 各個指標(biāo)λ模糊測度及其對應(yīng)的λ值

根據(jù)文章第三部分的非可加直覺模糊VIKOR方法的決策規(guī)則，由Qi值可以知道各個航空公司服務(wù)質(zhì)量績效情況。表7顯示，當(dāng)υ=1或者υ=0.5時，各個航空公司服務(wù)質(zhì)量績效排序結(jié)果為：A1＞A5＞A4＞A2＞A3＞A6；當(dāng)υ=0時，各個航空公司服務(wù)質(zhì)量績效排序結(jié)果為：A5＞A1＞A4＞A2＞A3＞A6。實際上，通過試探性分析發(fā)現(xiàn)，只要υ＞0.2時，Qi值排序結(jié)果均為第一種情況；當(dāng)υ≤0.2時，排序情況均為第二種情況。但是不管υ值如何，我們發(fā)現(xiàn)A2、A3、A6航空公司的排名均靠后，說明不管是從群決策或者是個體決策角度來說，旅客感知到的A2、A3、A6航空公司的服務(wù)質(zhì)量劣于其他三家航空公司；A4航空公司的服務(wù)質(zhì)量不管是在第一種情況還是第二種情況，其排名均無變化。A1，A5航空公司服務(wù)質(zhì)量在兩種情況中的排名會互換位置，第一種情況中，A1優(yōu)于A5；在第二種情況中，A5優(yōu)于A1，但不管是那種情況，A1、A5航空公司提供的服務(wù)質(zhì)量均優(yōu)于其他的航空公司。從整體來說，A1、A5、A4航空公司的服務(wù)優(yōu)于A2、 A3、A6。另外，當(dāng)υ=0時，表示以服務(wù)質(zhì)量排名第一的航空公司為參考，其他航空公司自身的服務(wù)質(zhì)量要達(dá)到其服務(wù)質(zhì)量水平應(yīng)該花費的精力。因此，相比較于A1、A4達(dá)到A5的服務(wù)質(zhì)量水平，在各個指標(biāo)上要比A1航空公司花費更多的精力，同時也說明，其服務(wù)質(zhì)量劣于A4航空公司。同理，也可以比較其他的航空公司服務(wù)質(zhì)量狀況。

表9 航空公司服務(wù)質(zhì)量評價結(jié)果

5.對比分析

下面將基于非可加直覺模糊VIKOR多準(zhǔn)則評價方法（記為IFL-VIKOR）的航空公司服務(wù)質(zhì)量評價結(jié)果與直覺模糊算術(shù)加權(quán)平均法（記為IF-WAM），直覺模糊VIKOR評價方法（記為IF-VIKOR）以及基于Choquet積分的評價方法（記為IF-Choquet）的評價結(jié)果進(jìn)行橫向?qū)Ρ?。IF-WAM和IF-Choquet計算步驟參考附錄；IF-VIKOR計算步驟參考DEVIK的研究[21]。 根據(jù)相應(yīng)步驟，評價結(jié)果分別為：

對比結(jié)果如圖1所示。

從以上結(jié)果可以看出，不考慮指標(biāo)偏好間的非可加性的IF-WAM評價結(jié)果與考慮了指標(biāo)偏好間的非可加性的IF-Choquet評價方法的結(jié)果并不一樣；同樣，不考慮指標(biāo)偏好間的IF-VIKOR方法評價結(jié)果與考慮了指標(biāo)偏好間的非可加性的IFL-VIKOR方法評價結(jié)果也不盡相同。由此可以看出，指標(biāo)偏好的非可加性明顯影響最終評價結(jié)果，基于非可加直覺模糊VIKOR多準(zhǔn)則方法對航空公司服務(wù)質(zhì)量評價研究可以使最終評價結(jié)果更加的科學(xué)，符合實際情況，有利于航空公司管理人員做出更為合理的決策。

圖1 不同評價方法評價結(jié)果對比

附錄——基于三角直覺模糊評價矩陣的算術(shù)加權(quán)平均法計算步驟如下：

②運用算術(shù)加權(quán)平均集結(jié)算子M(x)=R×W計算航空公司服務(wù)質(zhì)量綜合績效值。

③根據(jù)M值對航空公司服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行排序擇優(yōu)。

基于三角直覺模糊評價矩陣的Choquet積分評價方法計算步驟如下：

②以W值作為Shapley值，輸入模型(3)，計算各個指標(biāo)的λ模糊測度值及其λ值。

五、結(jié)論

服務(wù)質(zhì)量對于航空公司提升競爭力起著關(guān)鍵性的作用。為了給航空公司改善其服務(wù)子質(zhì)量提供決策支持，需要對航空公司的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行測評。雖然目前已有較多文獻(xiàn)評價航空公司服務(wù)質(zhì)量，但是普遍假設(shè)評價指標(biāo)間的關(guān)系是獨立的，基于可加的多準(zhǔn)則方法評價之。然而，現(xiàn)實中很難找到一組完全獨立的評價指標(biāo)體系。這使得已有文獻(xiàn)的評價方法具有一定的局限性。另外，在獲取數(shù)據(jù)的過程中，由于是讓航空旅客根據(jù)自己的親身經(jīng)歷評價航空公司服務(wù)質(zhì)量，可能存在一定的不確定模糊性和猶豫性?；谝陨显?，本文結(jié)合三角直覺模糊數(shù)、λ模糊測度和VIKOR等理論，構(gòu)建了非可加直覺模糊VIKOR多準(zhǔn)則評價方法。指標(biāo)體系方面，根據(jù)文獻(xiàn)分析法和關(guān)鍵因素調(diào)查法，本文分別從“保證性”、“服務(wù)人員”、“有形性”、“可靠性”四個方面建立了包含14項指標(biāo)的評價指標(biāo)體系?；谝陨夏Ｐ秃驮u價指標(biāo)，本文對六家航空公司的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行了評價。評價結(jié)果顯示：指標(biāo)間具有明顯的非可加性，特別是“服務(wù)人員”、“有形性”、“可靠性”中的指標(biāo)項之間；被評價航空公司的服務(wù)質(zhì)量可以大致分為三等級：第一等級包含A1中國國際航空公司、A5四川航空公司；第二等級為A4海南航空公司；第三等級為A2東方航空公司、A3南方航空公司、A6深圳航空公司。另外，與可加多準(zhǔn)則評價方法對比研究顯示指標(biāo)間的非可加性對評價結(jié)果有較明顯的影響；與其他多準(zhǔn)則評價方法對比研究顯示指標(biāo)間的非可加性對評價結(jié)果有較明顯的影響。

[1]Tsaur S-H，Chang T-Y，YEN C-H.The evaluation of airline service quality by fuzzy MCDM [J].Tourism Manage ment，2002，23(2)：107-15.

[2]CHANG Y-H，YEH C-H.A survey analysis of service quality for domestic airlines[J].European Journal of Operational Research，2002，139(1)：166-77.

[3]KUO M-S.A novel interval-valued fuzzy MCDM method for improving airlines'service quality in Chinese cross-strait airlines[J].Transportation Research Part E：Logistic and Transportation Review，2011，47(6)：1177-93.

[4]CHENG C-H，CHANG J-R，HOT-H，et al.Evaluating the A-irline Service Quality by Fuzzy OWA Operators [M].TORRA V，Narukawa Y，Miyamoto S.Modeling Decisions for Artificial Intelligence[J].Springer Berlin Heidelberg，2005:77-88.

[5]LIOU J J H，YEN L，TZENG G-H.Using decision rules to achieve mass customization of airline services[J].European Journal of Operational Research，2010，205(3)：680-6.

[6]LIOU J J H.Variable Consistency Dominance-based Rough Set Approach to formulate airline service strategies [J]. Applied Soft Computing，2011，11(5)：4011-20.

[7]張新安，田澎.應(yīng)用SERVQUAL標(biāo)尺的若干問題及改進(jìn) [J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2006，6：41-8.

[8]Parasuraman A，Zeithaml V A，Berry L L.SERV-QUAL：A M-ultiple-Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality[J].Journal of Retailing，1988，64(1)：12-40.

[9]Erdil S T，Yldz O.Measuring service quality and a comparative analysis in the passenger carriage of airline industry[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences，2011，24(0)：1232-42.

[10]Pakdil F，AYD1N ?.Expectations and perceptions in airline services：An analysis using weighted SERVQUAL scores[J]. Journal of Air Transport Management，2007，13(4)：229-37.

[11]Chou C-C，Liu L-J，Huang S-F，et al.An evaluation of airline service quality using the fuzzy weighted SERVQUAL method[J].Applied Soft Computing，2011，11(2)：2117-28.

[12]Sugeno M.Theory of fuzzy integrals and its applications[D]. Tokyo Institure of Technology，1974.

[13]Grabisch M，Labreuche C.A decade of application of the Choquet and Sugeno integrals in multi-criteria decision aid [J].4OR，2008，6(1)：1-44.

[14]Marichal J L.An axiomatic approach of the discrete Choquet integral as a tool to aggregate interacting criteria[J]. Fuzzy Systems，IEEE Transactions on，2000，8(6)：800-7.

[15]XU Z，CAI X.Intuitionistic Fuzzy Information Aggregation：Theory and Applications[M].Springer London，Limited，2012.

[16]SHU M-H，CHENG C-H，CHANG J-R.Using intuitionistic fuzzy sets for fault-tree analysis on printed circuit board assembly [J].Microelectronics Reliability，2006，46(12)：2139-48.

[17]章玲，周德群.λ模糊測度及其M?bius變換和關(guān)聯(lián)系數(shù)間關(guān)系的推導(dǎo) [J].山東大學(xué)學(xué)報（理學(xué)版），2007，07：33-7.

[18]LI D-F.A ratio ranking method of triangular intuitionistic fuzzy numbers and its application to MADM problems[J]. Computers&Mathematics with Applications，2010，60(6)：1557 -70.

[19]Marichal J-L.Entropy of discrete Choquet capacities [J]. European Journal of Operational Research，2002，137(3)：612-24.

[20]BY..YY..K ZKAN G.Applying a Choquet Integral Based Decision Making Approach to Evaluate Agile Supply Chain Strategies[M].Computational Intelligence in Complex Decision Systems，Atlantis Press，2010：373-86.

[21]DEVI K.Extension of VIKOR method in intuitionistic fuzzy environment for robot selection[J].Expert Systems with Applications，2011，38(11)：14163-8.

（責(zé)任編輯：FZF）

Evaluating Airline Service Quality——Anon-additive VIKOR Methods in Intuitionistic Fuzzy Settings

ZHANG Ling1，2，ZHANG Lu-ping1，2，ZHOU Peng1，2
（1.College of Economics and Management，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing Jiangsu 210016，China； 2.Research Centre for Soft Energy Science，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing Jiangsu 210016，China）

In order to seize the characteristics of non-additive and uncertainty in the evaluation procedure，this paper construct a non-additive VIKOR method in intuitionistic fuzzy settings based on the integration of VIKOR， fuzzy measure and intuitionistic fuzzy theory.This paper also established evaluation criteria for airline service quality with four dimensions："Reliability"，"Employees'service"，"Tangibles"and"Assurance".Six airline's services are assessed with the help of the criteria and the method.The results show that the service performance of the six airlines could be divided into three levels:the first level includes airline A1 and A5，second includes A4.The remain belong to third level.Comparative studies are also carried out which results suggested that the property of non-additive between criteria obviously impact on the results.

Airline；VIKOR；Fuzzy measure；Quality of service

F562.3

A

1004-292X（2014）04-0008-07

2013-12-01

國家自然科學(xué)基金資助項目（71101070，71273005）。

章 玲（1979-），女，安徽肥東人，博士，副教授，主要從事復(fù)雜系統(tǒng)評價與決策研究；

周 鵬（1978-），男，山東諸城人，博士，教授，主要從事能源效率與碳排放政策研究。