基于多目標(biāo)決策的綠色機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)選算法

丁 浩，范生萬

1.安徽工商職業(yè)學(xué)院國際貿(mào)易系,安徽合肥，231131；2.安徽工商職業(yè)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)信息中心,安徽合肥，231131

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基于多目標(biāo)決策的綠色機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案優(yōu)選算法

丁 浩1，范生萬2

1.安徽工商職業(yè)學(xué)院國際貿(mào)易系,安徽合肥，231131；2.安徽工商職業(yè)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)信息中心,安徽合肥，231131

為幫助機(jī)電企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營決策時(shí)，選擇的產(chǎn)品設(shè)計(jì)生產(chǎn)方案既能保證擁有合理的利潤空間，又符合綠色度要求，提出并運(yùn)用一種“EW&AHP融合技術(shù)”科學(xué)地確定指標(biāo)權(quán)重，采用多目標(biāo)決策方法設(shè)計(jì)指標(biāo)體系，建立綠色機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)優(yōu)選算法模型，從經(jīng)濟(jì)性、技術(shù)性和綠色性等方面，對(duì)綠色產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案進(jìn)行綜合評(píng)估及優(yōu)選排序，為相關(guān)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營提供決策支持。研究結(jié)果表明，該算法模型既能夠較好地發(fā)揮數(shù)據(jù)本身的作用，又能充分體現(xiàn)作為綠色機(jī)電產(chǎn)品的綠色度要求，同時(shí)還兼顧了企業(yè)經(jīng)營的盈利目標(biāo)。

多目標(biāo)決策；綠色機(jī)電產(chǎn)品；優(yōu)選算法；熵權(quán)法；層次分析法；熵權(quán)-層次分析法；EW&AHP融合技術(shù)

隨著社會(huì)的發(fā)展進(jìn)步，人們的環(huán)保意識(shí)不斷增強(qiáng)，機(jī)電產(chǎn)品的綠色度也日益引起社會(huì)的廣泛關(guān)注。為改善日益嚴(yán)重的資源和環(huán)境問題，國家相繼出臺(tái)了一些相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范和制度，綠色度逐漸引起國內(nèi)廣大機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)生產(chǎn)企業(yè)的重視。近年來，與綠色機(jī)電產(chǎn)品相關(guān)的研究及其取得的成果也迅速增多。但是，縱觀相關(guān)文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)：迄今為止，相關(guān)的研究及取得的成果大多集中于兩個(gè)方面：一是機(jī)電產(chǎn)品綠色度評(píng)價(jià)的理論與方法研究[1-3]，二是滿足綠色度要求的機(jī)電產(chǎn)品的研發(fā)與設(shè)計(jì)[4-6]；很少有研究者從企業(yè)實(shí)際需要出發(fā)，把產(chǎn)品的綠色度及其他技術(shù)性要求等與企業(yè)的盈利目標(biāo)相結(jié)合，開展能夠?yàn)槠髽I(yè)實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)提供決策支持的相關(guān)研究，取得的成果當(dāng)然也就少之又少。

為此，筆者提出一種綠色機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案的優(yōu)選算法模型，采用多目標(biāo)決策方法，從經(jīng)濟(jì)性、技術(shù)性和綠色性等方面，對(duì)綠色機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案進(jìn)行全面的綜合評(píng)估及優(yōu)選排序，以期為相關(guān)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營提供參考或決策支持。

1 指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

綠色機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)優(yōu)選的指標(biāo)體系設(shè)計(jì)沒有統(tǒng)一的規(guī)定和標(biāo)準(zhǔn)。為了能夠制定出科學(xué)的指標(biāo)體系，筆者查閱了有關(guān)文獻(xiàn)，調(diào)研了相關(guān)企業(yè)，并咨詢了業(yè)內(nèi)專家。最終，按照客觀性、全面性、相異性和可比性等原則，選取3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、15個(gè)二級(jí)指標(biāo)，建立了如下評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(表1)。

表1 綠色機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案評(píng)價(jià)優(yōu)選指標(biāo)體系

表1中，經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)中的“其他費(fèi)用”包括研發(fā)設(shè)計(jì)費(fèi)用、營銷廣告費(fèi)用、融資成本等，綠色性指標(biāo)中的“其他影響”包括上述未列出的在產(chǎn)品生產(chǎn)、銷售、使用、維護(hù)保養(yǎng)、報(bào)廢等各環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的各種影響。為簡化算法模型，沒有一一列出。

2 指標(biāo)權(quán)重確定

從本質(zhì)上看，對(duì)綠色機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)優(yōu)選，實(shí)際上是一個(gè)多目標(biāo)決策問題，即系統(tǒng)方案的選擇取決于多個(gè)目標(biāo)的滿足程度。多目標(biāo)決策問題的求解難點(diǎn)在于目標(biāo)間的矛盾性和目標(biāo)屬性(指標(biāo))值的不可公度性。一般而言，不可公度性可通過決策矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)無量綱化而得以部分解決[7]。解決目標(biāo)間的矛盾性，必須依靠科學(xué)地確定各目標(biāo)屬性(指標(biāo))的權(quán)重[8]。在實(shí)際運(yùn)用中，科學(xué)地確定權(quán)重非常重要，同時(shí)也非常復(fù)雜和困難。

常用的權(quán)重確定方法可分為三類：一是主觀賦權(quán)法，如層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)[9-10]；二是客觀賦權(quán)法，如熵權(quán)法(Entropy Weight method，EW)[11-12]；三是綜合賦權(quán)法，如熵權(quán)-層次分析法(EW-AHP)[13-14]。用EW計(jì)算權(quán)重完全依賴客觀數(shù)據(jù)，如果數(shù)據(jù)比較特殊，則結(jié)果可能與實(shí)際相差甚遠(yuǎn)。因?yàn)閺谋举|(zhì)上說，熵權(quán)反映的是屬性(指標(biāo))提供信息的多寡懸殊程度，并不是屬性實(shí)際重要程度。用AHP確定權(quán)重又過于依賴專家經(jīng)驗(yàn)，主觀人為因素太大。而現(xiàn)有的EW-AHP只是將兩種主客觀方法求解的結(jié)果進(jìn)行簡單的綜合(對(duì)應(yīng)相乘后歸一)，并沒有真正將兩種方法求取權(quán)重的中間過程有機(jī)結(jié)合。另外，如果EW和AHP各自求解的結(jié)果懸殊，還可能出現(xiàn)權(quán)重失調(diào)，因而同樣不足以真正體現(xiàn)指標(biāo)的實(shí)際重要程度。

基于上述分析，筆者考慮將AHP與EW兩種主客觀方法的中間過程進(jìn)行深度融合來計(jì)算權(quán)重，具體過程如下：

(1)首先用AHP將決策系統(tǒng)劃分成遞階層次結(jié)構(gòu)。設(shè)準(zhǔn)則層有m個(gè)準(zhǔn)則(一級(jí)指標(biāo))，各準(zhǔn)則分別含n1,n2,…,nm個(gè)子準(zhǔn)則(二級(jí)指標(biāo))，其中n1+n2+…+nm=n。求出準(zhǔn)則層的權(quán)重向量Λ={λ1,λ2,…,λm}以及子準(zhǔn)則層的權(quán)重向量U={μ1,μ2,…,μn}。

(2)用EW求出子準(zhǔn)則熵權(quán)向量V={v1,v2,…,vn}。

(4)按照與上層準(zhǔn)則的對(duì)應(yīng)關(guān)系，重新表示子準(zhǔn)則綜合權(quán)重向量：

Z={z11,z12,…,z1n1,z21,z22,…,z2n2,…,zm1,zm2,…,zmnm}

分別對(duì)每一準(zhǔn)則下的子準(zhǔn)則綜合權(quán)重進(jìn)行歸一化處理，得：

(5)將AHP準(zhǔn)則層權(quán)重Λ與歸一化子準(zhǔn)則綜合權(quán)重W′對(duì)應(yīng)相乘，得：

采用這種“EW&AHP融合技術(shù)”確定指標(biāo)權(quán)重，既可以較好地反映客觀數(shù)據(jù)本身的作用，又能夠科學(xué)地運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)或決策者偏好等主觀因素，體現(xiàn)了主客觀的有機(jī)結(jié)合，因而計(jì)算結(jié)果更具有科學(xué)性。

3 算法實(shí)現(xiàn)(結(jié)合實(shí)例)

設(shè)某機(jī)電產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)有7種產(chǎn)品(如汽車)設(shè)計(jì)方案可選，現(xiàn)要求對(duì)各方案進(jìn)行分析評(píng)估和優(yōu)選排序?？紤]到原始數(shù)據(jù)是真實(shí)的企業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案數(shù)據(jù)，涉及商業(yè)秘密，未經(jīng)企業(yè)授權(quán)，故不宜在此公開。

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為便于數(shù)據(jù)的分析處理以及對(duì)方案進(jìn)行評(píng)估，首先需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理：(1)先將原始數(shù)據(jù)按表1的一、二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行劃分、歸類；(2)一級(jí)指標(biāo)經(jīng)濟(jì)性下的二級(jí)指標(biāo)中，因效益型指標(biāo)數(shù)據(jù)越大越好，故可將成本型指標(biāo)數(shù)據(jù)用取倒數(shù)等方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理；(3)對(duì)于指標(biāo)異常值(如負(fù)數(shù))可采用功效轉(zhuǎn)換法等方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換處理；(4)取值對(duì)于所有方案均較為接近的指標(biāo)，可適當(dāng)放大其取值的差異程度(否則會(huì)導(dǎo)致熵權(quán)過小)；(5)最后對(duì)全部數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化(無量綱化、歸一化)處理。經(jīng)過上述一系列預(yù)處理后的數(shù)據(jù)見表2。

3.2 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算及其結(jié)果分析

分別采用EW、AHP、EW-AHP和本文提出的方法計(jì)算各級(jí)指標(biāo)權(quán)重，其中所有涉及熵權(quán)的計(jì)算都用用表2經(jīng)過預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，所有計(jì)算均采用數(shù)學(xué)軟件(如Matlab等)編程實(shí)現(xiàn)，由于篇幅關(guān)系，在此不予詳述。為便于對(duì)比分析，將上述各種方法求出的指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行匯總，見表3。

表2 預(yù)處理后的數(shù)據(jù)

表3 4種方法得出的指標(biāo)權(quán)重對(duì)比

通過對(duì)上述指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析比較，可以得出如下結(jié)論：

(1)EW權(quán)重中，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)權(quán)重占60%，這是由于原始數(shù)據(jù)中相關(guān)指標(biāo)值差異較大造成的；而綠色指標(biāo)權(quán)重僅占15%，這顯然與綠色評(píng)價(jià)目標(biāo)不符。

(2)AHP權(quán)重中，綠色指標(biāo)占50%，可以看出專家普遍認(rèn)為機(jī)電產(chǎn)品綠色度尤其重要；除綠色指標(biāo)外，只有利潤指標(biāo)權(quán)重較大，這與企業(yè)經(jīng)營的盈利目標(biāo)是吻合的；但其他指標(biāo)權(quán)重相對(duì)平均，這顯然與實(shí)際不太相符，存在明顯的主觀性。

(3)EW-AHP權(quán)重中，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)總權(quán)重仍占五成之多，而綠色指標(biāo)權(quán)重雖有所增加，但僅占27%，這仍然與綠色評(píng)價(jià)目標(biāo)不符。原因是EW-AHP只是把EW和AHP得到的權(quán)重進(jìn)行簡單綜合,由于EW中經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的權(quán)重比例太大,因而最后的結(jié)果仍然偏向EW的結(jié)果。

(4)采用本文方法得到的權(quán)重中，綠色指標(biāo)權(quán)重提高到了40%以上，這與綠色評(píng)價(jià)目標(biāo)基本上一致。而經(jīng)濟(jì)指標(biāo)權(quán)重降到了45%左右，仍占有較大比例，符合企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營實(shí)際。這樣，既充分考慮了綠色度目標(biāo)，又兼顧了企業(yè)經(jīng)營的盈利目標(biāo)，作到了主客觀的較好結(jié)合。因而，使用該技術(shù)最后得出的方案排名具有較強(qiáng)的可信度。

(5)筆者注意到，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中的“其他費(fèi)用”和綠色指標(biāo)中的“其他影響”均有較大權(quán)重。如前所述，“其他費(fèi)用”實(shí)際上包含很多，如研發(fā)設(shè)計(jì)投入、融資成本以及產(chǎn)品的營銷推廣、廣告宣傳等費(fèi)用，只是沒有一一列出，但其權(quán)重顯然很大；綠色性指標(biāo)中的“其他影響”也類似，包括指標(biāo)中未列出的在機(jī)電產(chǎn)品(如汽車)的生產(chǎn)、銷售、使用、維護(hù)保養(yǎng)、報(bào)廢等各環(huán)節(jié)中產(chǎn)生的各種影響，如使用過程中造成擁堵、停放占用空間，以及改變城市的氣流的方向和速率，加劇城市的熱島效應(yīng)等，因而其權(quán)重也理應(yīng)較大。

3.3 方案的優(yōu)選

采用專家打分的方法。通過邀請(qǐng)相關(guān)政府管理部門、行業(yè)協(xié)會(huì)、相關(guān)科研機(jī)構(gòu)以及企業(yè)等各方面專家，組成專家評(píng)估團(tuán)。由專家結(jié)合方案原始數(shù)據(jù)，對(duì)7種設(shè)計(jì)方案的15項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行逐項(xiàng)賦分；利用上述各種方法得到的指標(biāo)權(quán)重，對(duì)各方案的指標(biāo)分值進(jìn)行加權(quán)求和，得出7種方案在4種不同方法下的評(píng)價(jià)結(jié)果總分；在每一種方法下，將各方案按總分從高到低排序。最終得出4種方法下各方案評(píng)估排名情況，見表4。

表4 7種方案在不同方法下的排名情況

采用本文方法的方案排名發(fā)現(xiàn)：

(1)盡管方案Ⅲ在市場份額、時(shí)間周期等方面表現(xiàn)很不理想，但在生產(chǎn)成本以及綠色性等關(guān)鍵指標(biāo)方面卻為各方案最優(yōu)，故排名第一；

(2)方案Ⅶ具有最佳技術(shù)性表現(xiàn)、出色的市場份額和利潤情況，在環(huán)保方面表現(xiàn)也良好，所以最終排名第二；

(3)方案Ⅳ以其最高的投資回報(bào)率以及尚佳綠色性表現(xiàn)，在AHP中排名第一，但最終排名僅列第三；

(4)方案Ⅴ在EW中排名第一，主要是由于EW中生產(chǎn)成本和節(jié)能性等指標(biāo)占有很大的比重，而方案Ⅴ的節(jié)能性最優(yōu)，生產(chǎn)成本也相對(duì)較低，但在AHP中著重強(qiáng)調(diào)綠色度，方案Ⅴ綠色度表現(xiàn)不理想，而作為技術(shù)性指標(biāo)的節(jié)能性權(quán)重又較小，最終排名跌至第四。

4 結(jié)束語

本文采用一種“EW&AHP融合技術(shù)”科學(xué)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，將評(píng)價(jià)的主客觀因素進(jìn)行合理的整合。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合實(shí)例建立了綠色機(jī)電產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案的評(píng)價(jià)優(yōu)選算法模型。實(shí)例應(yīng)用的研究結(jié)果表明，該算法模型既較好地發(fā)揮了數(shù)據(jù)本身的作用，又能夠滿足作為綠色機(jī)電產(chǎn)品的綠色度要求，同時(shí)也兼顧了企業(yè)經(jīng)營的盈利目標(biāo)，具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

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(責(zé)任編輯：周博)

2016-03-23

安徽高校自然科學(xué)研究一般項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)背景下基于海量數(shù)據(jù)的多目標(biāo)決策算法模型選擇研究”(KJ2016B005)；安徽高校人文社會(huì)科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)背景下基于網(wǎng)絡(luò)輿情熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的公共文化服務(wù)研究”(SK2016A013)。

丁浩(1974-)，安徽泗縣人，碩士，講師，主要研究方向：應(yīng)用數(shù)學(xué)、人工智能與數(shù)據(jù)挖掘。

10.3969/j.issn.1673-2006.2016.06.027

TP492

A

1673-2006(2016)06-0099-04