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    改進(jìn)的正態(tài)灰云模型在物流路徑選擇中的應(yīng)用

    2018-07-13 01:36:44劉曉佳張艷艷
    關(guān)鍵詞:灰類(lèi)權(quán)函數(shù)正態(tài)

    劉曉佳,張 可,張艷艷

    (集美大學(xué)航海學(xué)院,福建 廈門(mén) 361021)

    0 引言

    灰色模型就是通過(guò)少量的、不完全的信息建立的預(yù)測(cè)模型,對(duì)事物發(fā)展規(guī)律進(jìn)行模糊描述及預(yù)測(cè)[1]。由于灰色模型具有樣本數(shù)據(jù)要求低、計(jì)算工作量小及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性高等特點(diǎn),被應(yīng)用于具有灰色系統(tǒng)特點(diǎn)的社會(huì)系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)及生態(tài)系統(tǒng)等眾多領(lǐng)域。陳昌源等[2]利用灰色模型對(duì)海上交通綜合安全指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),得到了較為可靠的結(jié)果;劉曉佳等[3]利用灰色關(guān)聯(lián)度評(píng)價(jià)法對(duì)交通運(yùn)輸方式可持續(xù)發(fā)展能力進(jìn)行了研究。而在灰色模型基礎(chǔ)上發(fā)展出來(lái)的灰云模型是結(jié)合云模型理論和灰色理論二者優(yōu)點(diǎn)建立的[4],灰云白化權(quán)函數(shù)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)定性向定量間的轉(zhuǎn)化,還能夠綜合刻畫(huà)決策信息的不完全性和隨機(jī)性問(wèn)題。王健等[5]把灰云模型應(yīng)用到球載雷達(dá)模擬訓(xùn)練系統(tǒng)效能評(píng)估中,得到了理想的效果;丁遠(yuǎn)一[6]提出利用三角形灰云模型對(duì)銀行客戶的信用進(jìn)行評(píng)估;李晗等[7]把灰云模型應(yīng)用到港口船舶應(yīng)急疏散中,并以天津港為例進(jìn)行了分析驗(yàn)證。而三角白化權(quán)函數(shù)的灰評(píng)估方法自提出至今,得到很多領(lǐng)域的評(píng)估實(shí)踐。王化中等[8]對(duì)原有三角白化權(quán)函數(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)得到一種混合制的中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù);劉新衛(wèi)[9]將三角白化權(quán)函數(shù)的灰評(píng)估方法應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)估中。汪弘等[10]利用中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)確定隸屬度,結(jié)合模糊層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重對(duì)地表沉降進(jìn)行評(píng)價(jià)?;诖耍疚奶岢隽嗽谥行狞c(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)基礎(chǔ)上的灰云評(píng)估模型,在中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)和云模型“軟”劃分基礎(chǔ)上得到優(yōu)化后的評(píng)估灰類(lèi),該模型克服了云理論等級(jí)劃分中數(shù)字特征過(guò)于呆板,偏離實(shí)際且不對(duì)稱等問(wèn)題,使評(píng)估聚類(lèi)更加規(guī)范有效。最后通過(guò)對(duì)應(yīng)急物流路徑方案的評(píng)估分析,驗(yàn)證了模型的實(shí)用性。

    1 正態(tài)灰云模型理論

    1.1 灰云基本概念

    灰云模型是在云理論基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的,通常采用任意隨機(jī)數(shù)Ux∈[0,1]表示灰數(shù)的白化權(quán),白化權(quán)模型可以用圖1所示圖形表示。

    設(shè)U是一個(gè)論域,則白化權(quán)在論域上的分布稱為白化權(quán)灰云,簡(jiǎn)稱灰云。灰云的數(shù)字特征用峰值Cx、左右界值(Lx,Rx)、熵En以及超熵He等表征[11]。峰值Cx是白化權(quán)等于1時(shí)的值,各數(shù)字特征間存在以下關(guān)系:

    Cx=(Lx+Rx)/2;

    (1)

    En=(Rx-Lx)/6;

    (2)

    He=En/α。

    (3)

    其中:α取0.1。

    正態(tài)灰云模型的數(shù)學(xué)期望為:

    (4)

    1.2 基于灰云的白化權(quán)函數(shù)模型

    基于正態(tài)灰云的白化權(quán)函數(shù)的算法步驟:

    1)以En為期望值,He為標(biāo)準(zhǔn)差,生成正態(tài)隨機(jī)數(shù)En′。

    2)計(jì)算白化權(quán),其計(jì)算公式為:

    U(xi)=exp[-(x-Cx)2/2(En′)2]。

    (5)

    式(5)求得的白化權(quán)值僅為白化權(quán)隨機(jī)數(shù)中的一個(gè),每次計(jì)算的白化權(quán)值都有差別,但是其服從一定的分布規(guī)律,為了盡可能消除由此帶來(lái)的誤差,取100次的均值作為最終的白化權(quán)值[4]。

    U′(xi)=(U1(xi)+U2(xi)+…+Un(xi))/n。

    (6)

    式中:n表示計(jì)算次數(shù),此處n=100。

    2 構(gòu)造中心點(diǎn)正態(tài)灰云白化權(quán)模型

    常規(guī)端點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)在灰類(lèi)劃分時(shí)存在多重交叉的問(wèn)題,而中心點(diǎn)白化權(quán)函數(shù)[12]能夠有效克服端點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)在聚類(lèi)時(shí)多重交叉的問(wèn)題,因而在聚類(lèi)評(píng)估時(shí)更具有優(yōu)勢(shì)。其實(shí)現(xiàn)步驟和端點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)灰色評(píng)估基本一致,只是在端點(diǎn)處理時(shí)能夠減少過(guò)度交叉的問(wèn)題,其中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)示意圖如圖2所示。由于改進(jìn)中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)能夠有效消除灰類(lèi)多重交叉,滿足規(guī)范性,而正態(tài)灰云模型在解決模糊性、隨機(jī)性問(wèn)題具有一定的優(yōu)勢(shì),因此,本文在兩者基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于改進(jìn)中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)的正態(tài)灰云白化權(quán)函數(shù)聚類(lèi)模型,其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:

    第1步劃分灰類(lèi)數(shù)并左右延拓。根據(jù)需要確定待評(píng)估對(duì)象a需要?jiǎng)澐值幕翌?lèi)數(shù),確定待評(píng)估對(duì)象各評(píng)估指標(biāo)屬于灰類(lèi) 1,2,…,s的點(diǎn)λ1,λ2,…,λs作為該指標(biāo)對(duì)應(yīng)灰類(lèi)s的中心點(diǎn),根據(jù)各個(gè)指標(biāo)取值范圍劃分灰類(lèi)。本文根據(jù)指標(biāo)值具體情況向左向右進(jìn)行適當(dāng)延拓。

    第2步構(gòu)造白化權(quán)函數(shù) 。首先根據(jù)云模型等級(jí)劃分方法及需要?jiǎng)澐衷u(píng)估等級(jí),一般劃分等級(jí)為奇數(shù)個(gè)(3個(gè)或者5個(gè)等級(jí)),本文分為5個(gè)等級(jí)。根據(jù)求得的數(shù)字特征:峰值Cx、左右界值(Lx,Rx)、熵En以及超熵He,構(gòu)造白化權(quán)函數(shù)??紤]到評(píng)價(jià)指標(biāo)及劃分等級(jí)的實(shí)際情況,按照上述等級(jí)劃分得到的數(shù)字特征明顯與實(shí)際情況不相符合,所以進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,然后構(gòu)造白化權(quán)函數(shù)。

    第3步計(jì)算綜合聚類(lèi)系數(shù)。選取m位專(zhuān)家對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行打分,其評(píng)分記為eik(其中k=1,2,…,m;i=1,2,…,n)。對(duì)于指標(biāo)Vi(i=1,2,…,n),對(duì)應(yīng)s個(gè)灰類(lèi)的評(píng)估系數(shù)記為xij(j=1,2,3,4,…,s),依次求得各個(gè)指標(biāo)對(duì)于s個(gè)灰類(lèi)的評(píng)估系數(shù),記為:

    (7)

    對(duì)得到的灰評(píng)估系數(shù)歸一化處理后得到的矩陣記為(Fij)n×m。

    第4步確定指標(biāo)權(quán)重。采用改進(jìn)的層次分析法[13]確定指標(biāo)權(quán)重,該方法與傳統(tǒng)層次分析法[14-15]相比,能準(zhǔn)確判斷傳遞性與標(biāo)度值的合理性,有利于決策者在兩兩比較判斷過(guò)程中提高準(zhǔn)確率。

    第5步確定綜合評(píng)價(jià)等級(jí)。根據(jù)改進(jìn)層次分析法確定的權(quán)重ω及灰評(píng)估系數(shù)矩陣Fij得到綜合聚類(lèi)系數(shù),其公式為:

    (8)

    3 實(shí)例分析

    針對(duì)應(yīng)急物流路徑選擇問(wèn)題,筆者選定7個(gè)指標(biāo),建立應(yīng)急物流路徑評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。1)通信狀況,指道路上的通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋狀況,包括 GSM、CDMA 等無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋情況,特別是災(zāi)害情況下通信網(wǎng)絡(luò)基站完備率;2)行駛時(shí)間,指從應(yīng)急物資集結(jié)點(diǎn)到事故點(diǎn)運(yùn)送的時(shí)間;3)道路擁擠程度,指運(yùn)輸各環(huán)節(jié)的銜接合理程度及運(yùn)輸路徑的擁擠狀況;4)行駛困難度,指突發(fā)事件發(fā)生后對(duì)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)造成的破壞,主要是道路阻斷對(duì)車(chē)輛行駛的影響程度;5)運(yùn)輸組織協(xié)調(diào)性,主要是運(yùn)輸工具組織調(diào)度的及時(shí)性, 以及運(yùn)輸各環(huán)節(jié)的銜接合理程度、各運(yùn)輸方式之間的組織協(xié)調(diào)性;6)運(yùn)輸安全性,主要是指運(yùn)輸過(guò)程中保證貨物完整(貨差率與貨損率);7)運(yùn)輸距離,指從應(yīng)急物資集結(jié)點(diǎn)到事故點(diǎn)的整個(gè)運(yùn)送距離。

    假設(shè)廈門(mén)沿海某區(qū)域發(fā)生一起海上事故,有4條相對(duì)合理的路徑可用于應(yīng)急物資調(diào)度運(yùn)輸。根據(jù)本文確定的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行量化,由專(zhuān)家根據(jù)等級(jí)進(jìn)行打分,利用構(gòu)建的類(lèi)型對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià),選擇出最優(yōu)路徑。以路徑1為例進(jìn)行具體分析。

    1)劃分灰類(lèi)和構(gòu)造白化模型

    云模型等級(jí)劃分生成有兩種方法,分別是數(shù)據(jù)的云變換和黃金分割率[16]。顯然按照定義性質(zhì)知,本文更適合黃金分割率的模型進(jìn)行等級(jí)劃分。按照5個(gè)等級(jí)得到等級(jí)模型數(shù)字特征為:C1′(1,0.103 1,0.013);C2′(0.691,0.064,0.008);C3′(0.5,0.039,0.005);C4′(0.309,0.064,0.008);C5′(0,0.103 1,0.013)。但是考慮到現(xiàn)實(shí)情況及評(píng)價(jià)指標(biāo)定義知,按照上述等級(jí)劃分得到的數(shù)字特征明顯與實(shí)際情況不相符合,所以需要根據(jù)實(shí)際評(píng)價(jià)對(duì)象及評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

    考慮到端點(diǎn)評(píng)價(jià)值的實(shí)際情況,這里對(duì)于C1右側(cè)即專(zhuān)家評(píng)價(jià)值大于0.95時(shí),其隸屬度取值為1;對(duì)于C5左側(cè)即專(zhuān)家評(píng)價(jià)值小于0.15時(shí),其隸屬度取值也為1。最終對(duì)應(yīng)的5個(gè)評(píng)估等級(jí)分別記作“優(yōu)”、“良”、“中”、“差”、“很差”。按照云模型的“軟”劃分方法調(diào)整得到的云模型為:C1(0.95,0.086 3,0.005);C2(0.691,0.075,0.005);C3(0.5,0.063 7,0.005);C4(0.309,0.058 3,0.005);C5(0.15,0.066 7,0.005)。得到灰云白化權(quán)模型圖如圖3所示。

    2)確定指標(biāo)權(quán)重及專(zhuān)家打分

    表1 專(zhuān)家評(píng)分值Tab.1 The Evaluation scores of 5 experts專(zhuān)家評(píng)分The scoresp1p2p3p4p5V10.800.850.900.850.85V20.700.750.700.650.70V30.800.800.850.750.90V40.750.800.800.800.85V50.700.650.650.750.70V60.850.850.900.850.85V70.800.800.850.900.90

    根據(jù)改進(jìn)的層次分析法求得應(yīng)急物流路徑各個(gè)指標(biāo)權(quán)重。邀請(qǐng)五位業(yè)內(nèi)專(zhuān)家按照文獻(xiàn)[15]中步驟得到指標(biāo)權(quán)重為ω=(0.217 4,0.173 9,0.130 4,0.104 3,0.156 5,0.130 4,0.087 1)。同時(shí)由5位專(zhuān)家對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行打分,分值見(jiàn)表1。

    3)計(jì)算綜合聚類(lèi)系數(shù)

    4)計(jì)算最終評(píng)價(jià)等級(jí)

    根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果得知該應(yīng)急物流路徑評(píng)價(jià)等級(jí)為“優(yōu)”,用同樣方法對(duì)其他應(yīng)急物流路徑進(jìn)行評(píng)價(jià)得出最終評(píng)價(jià)等級(jí),具體結(jié)果如表2所示。

    表2 所有路徑評(píng)價(jià)等級(jí)

    由表2得知,4條可調(diào)度路徑中,路徑1評(píng)價(jià)等級(jí)為“優(yōu)”,最為可靠,故選擇路徑1為應(yīng)急物資調(diào)度路徑。

    4 結(jié)論

    本文在中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)和正態(tài)云模型基礎(chǔ)上,構(gòu)建了改進(jìn)的中心點(diǎn)正態(tài)灰云模型。首先介紹灰云模型及中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)的基本理論,然后在云理論“軟”劃分基礎(chǔ)上,利用黃金分割率法,并結(jié)合中心點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù),優(yōu)化得到評(píng)估聚類(lèi)等級(jí)。最后給出評(píng)估實(shí)現(xiàn)步驟,并以應(yīng)急物流路徑的選擇為例,進(jìn)行了驗(yàn)證。構(gòu)建的中心點(diǎn)正態(tài)灰云模型,等級(jí)劃分對(duì)稱且更加直觀,能夠有效處理評(píng)估中存在的隨機(jī)性和模糊性問(wèn)題,為多定性指標(biāo)的應(yīng)急物流路徑選擇提供了一個(gè)新方法。

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