考慮個體決策集中度的DB承包商資格預審模型研究

高星

摘要：DB承包商資格預審具有明顯的群體決策特點，如何解決群體決策過程中的一致性問題，是DB承包商資格預審過程中必須考慮的問題。本文綜合運用熵權(quán)法和社會網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析提出了一種考慮個體決策集中度的多屬性群決策評價模型。該模型通過決策矩陣客觀地確定決策者權(quán)重及指標權(quán)重，具有一定的自組織、自適應特性，對于解決DB承包商資格預審中的群體決策一致性問題具有一定借鑒意義。

Abstract： The prequalification of DB contractor has obvious characteristics of group decision making. How to solve the problem of group decision making consistency is a problem that must be considered in DB contractor prequalification. Based on entropy weight method， social network structure analysis and fuzzy mathematics and so on， a multi-attribute group decision making evaluation model was put forward considering individual decision-making concentration. The decision-makers weight and index weight were determined objectively through the decision matrix， and the model has a certain self-organization and self-adaptive characteristics. It is helpful to solve the consistency problem of group decision making in DB contractors prequalification.

關(guān)鍵詞：DB;資格預審;群決策;社會網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析

Key words： DB;prequalification;group decision making;social network structure analysis

中圖分類號：F284 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2019）30-0080-03

0 ?引言

DB承包商的資格預審是一項專業(yè)性和時效性都很強的工作，業(yè)主需要從潛在承包商的財務、管理、業(yè)績、經(jīng)驗和信譽等多個屬性指標對承包商的能力進行評價和排序，在實踐過程中大部分業(yè)主很難憑借自身力量完成。為了保證決策的科學性和公正性，聘請各方專家和業(yè)主代表一起組建評審小組進行項目資格預審是一種常用的行業(yè)做法。因此，DB承包商資格預審帶有明顯的群體決策特點。如何解決個體偏好、有限理性和個體操縱行為帶來的群體決策一致性問題，是DB承包商資格預審中必須考慮的問題，而從現(xiàn)有的資格預審模型來看這一問題還沒有得到足夠重視[1]。因此，有必要從群體決策的視角來考慮DB承包商資格預審問題，以實現(xiàn)決策的科學性和公正性。

1 ?問題描述

設(shè)DB承包商資格預審多屬性群決策問題的方案集為■指標集為■專家集（決策群體）為■指標權(quán)重及專家權(quán)重分別為■■且滿足

（1）

令■為專家ek∈E對方案ai∈A在指標cj∈C下的評價，ui，j為決策群體對方案ai∈A在指標cj∈C下的綜合評價，v■■為專家ek∈E對方案ai∈A的個體評價，則有

（2）

（3）

其中，■

令si為決策群體對方案ai的綜合評價，根據(jù)式（2）、（3）有

■（4）

利用式（4）可得到整個方案集的排序。

本文將要解決的問題是，在專家主觀權(quán)重已知及指標主觀權(quán)重已知的情況下，如何從分析專家個體的評價信息入手，利用決策矩陣調(diào)整所述的關(guān)鍵權(quán)重信息（專家權(quán)重和群體決策指標權(quán)重），最終利用式（4）得到群體決策評價結(jié)果，從而為資格預審階段的DB承包商選擇提供決策支持。

2 ?基于熵權(quán)分配的個體決策指標權(quán)重確定

根據(jù)前述模型描述，對專家個體ek∈E而言，有M個評價方案，N個評價指標，形成個體決策評價矩陣Xk=（x■■）■。對于某項指標j而言，評價值■的差距越大，則該指標在綜合評價中所起的作用越大;如果該項指標各方案的評價值都相等，則該指標在綜合評價中不起作用。

利用熵權(quán)法[2]計算指標權(quán)重的基本步驟如下：

①計算指標cj在Xk下的熵值g■■：

■

（5）

式中常量■的作用是為了保證指標cj在Xk下的標準化值z■■都相等時（此時熵值達到最大）滿足g■■=1，這時該項指標不提供任何信息，對綜合評價不起作用;式中還假定z■■=0時z■■lnz■■=0，從而保證g■■∈[0，1]。

②計算指標cj在Xk下的差異系數(shù)f■■：

■（6）

③確定指標cj在Xk下的客觀權(quán)重cw■■：

■（7）

④利用指標cj在Xk下的客觀權(quán)重cw■■修正初始主觀權(quán)重cw■■，得到Xk下的個體決策指標權(quán)重cw■■及個體決策指標權(quán)重向量CWk：

■（8）

■（9）

⑤由個體決策指標權(quán)重CWk，專家ek∈E可根據(jù)式（3）進行方案的個體評價，從而形成個體決策評價結(jié)果■。

3 ?基于個體決策距離集中度的專家權(quán)重確定

為了解決群決策評價中的一致性問題，一種基于個體決策距離集中度的專家權(quán)重分配方法被提出。其基本思想是：借鑒社會網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析方法，將專家個體決策■映射到M維向量空間，以專家個體為結(jié)點，專家個體決策的空間距離為邊形成個體決策網(wǎng)絡，利用行動者緊密中心度指標來分配專家權(quán)重。

行動者緊密中心度是社會網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析中表征網(wǎng)絡結(jié)點緊密程度的一個指標，它反映了網(wǎng)絡結(jié)點的集中程度，它是依據(jù)網(wǎng)絡中各結(jié)點之間的距離而測量的中心度[3]。聯(lián)系到個體決策網(wǎng)絡，如果專家個體的緊密中心度高，則其個體決策與群體決策的集中度就高，應當賦予較高的權(quán)重;如果專家個體的緊密中心度低，則其個體決策與群體決策的集中度就低，應當賦予較低的權(quán)重;如果專家個體的緊密中心度都相等時，應當平均分配權(quán)重。

基于個體決策距離集中度進行專家權(quán)重分配的基本步驟如下：

①計算個體決策間的空間距離dkl：

■（10）

其中■

②構(gòu)建空間距離矩陣D，如表1所示。

③計算專家個體決策的緊密中心度

■（11）

注：當■時，表明所有個體決策都相同，這時群體決策轉(zhuǎn)化為個體決策。

式（11）的含義是專家個體決策的緊密中心度是該點與其他各結(jié)點之間的距離之和的倒數(shù)。式中“-1”次冪的意義在于，緊密中心度的數(shù)值越小，該點越不是中心。

④利用緊密中心度Ck分配專家權(quán)重ewk

■（12）

式（12）專家權(quán)重ewk表示基于個體決策距離集中度的專家客觀權(quán)重。

4 ?算法描述

根據(jù)以上分析得到考慮群體決策集中度與相似度的多屬性群決策評價模型，具體步驟如下所述。

步驟1：決策矩陣數(shù)據(jù)預處理，得到標準化個體決策矩陣Zk。

步驟2：根據(jù)式（5）～（9）計算個體決策指標權(quán)重CWk。

步驟3：利用式（3）計算個體決策評價結(jié)果Vk。

步驟4：利用式（10）～（12）計算基于個體決策距離集中度的專家客觀權(quán)重ew■■。

步驟5：利用式（4）得到整個方案集的群體決策排序。

具體流程圖如圖1所示。

5 ?結(jié)論

DB承包商資格預審帶有明顯的群體決策特點，本文綜合運用熵權(quán)法、社會網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)分析、模糊數(shù)學等技術(shù)提出了一種考慮群體決策集中度與相似度的多屬性群決策評價模型。該評價模型首先通過熵權(quán)法確定個體決策的指標權(quán)重，并以此為依據(jù)得到個體決策的評價信息，進一步通過個體決策的信息從個體決策距離集中度確定專家權(quán)重，最后利用模糊變換原理，將專家權(quán)重向量與指標熵權(quán)矩陣合成，得到統(tǒng)一的群體決策指標權(quán)重，最后獲得群體決策評價結(jié)果和排序。整個方法具有一定的自組織、自適應特性，對于解決DB承包商資格預審的多屬性群決策評審機制的設(shè)計有一定借鑒意義。

參考文獻：

[1]El-Sawalhi N， Eaton D， Rustom R. Contractor pre-qualification model： State-of-the-art[J]. International Journal of Project Management， 2007， 25（5）.

[2]Shuiabi E， Thomson V， Bhuiyan， N. Entropy as a measure of operational flexibility. European Journal of Operational Research， 2005， Vol.165 （3）： 696-707.

[3]林聚任.社會網(wǎng)絡分析：理論、方法與應用[M].北京師范大學出版社，2009.