文/ 崔麗娜
在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、管理等不同行業(yè)和領(lǐng)域范疇中被廣泛使用的是一種被稱為“層次分析法”的方法,這種方法能夠把作出最終判決的人的定性判斷和定量計(jì)算相融合,從而為多目標(biāo)決策問題提供有效的解決方案。在這一方法中,主要是判斷矩陣的構(gòu)造,它是通過(guò)做決定的人相互對(duì)比不同的決策方案而獲得的。判斷矩陣中元素的構(gòu)成方式是由兩種類型組成的,一種是已經(jīng)被研究得非常透徹,并且理論體系十分強(qiáng)大成熟的互反判斷矩陣,而另一種則是發(fā)展相對(duì)不太完善的互補(bǔ)判斷矩陣,互補(bǔ)判斷矩陣越來(lái)越多地引起人們對(duì)它的關(guān)注,并且在對(duì)其進(jìn)行越來(lái)越深入的探索。新的層次分析法是一種一互補(bǔ)判斷矩陣的權(quán)的最小平方法為基礎(chǔ)的方法,人們改革了傳統(tǒng)的層次分析法,從而找到了文獻(xiàn)結(jié)合互補(bǔ)判斷矩陣與最優(yōu)化方法。
人們?cè)谧鞒鰧?shí)際決定的時(shí)候,往往并不會(huì)如理論上的研究的一樣能夠順利進(jìn)行,往往會(huì)因?yàn)樵谂袛鄷r(shí)會(huì)不可避免地有一定誤差,這些誤差的存在是由于判定的標(biāo)準(zhǔn)本身具有模糊不清和無(wú)法肯定的特性,進(jìn)而會(huì)對(duì)決定者在相互比較所選擇的方案時(shí),得到的結(jié)果也不能是確定的。正是因?yàn)橛猩鲜鲞@種情況的存在,人們需要用模糊數(shù)來(lái)代表方案間相互比較得出來(lái)的結(jié)果,這是一種有效的方法,因?yàn)槭褂每隙ǖ臄?shù)值并不能夠準(zhǔn)確地體現(xiàn)出人們?cè)谂袛嘀行纬傻恼`差,因此用模糊數(shù)來(lái)代替的方法能夠很好地改善這一點(diǎn),具體操作是用三角模糊數(shù)來(lái)標(biāo)書判斷矩陣中的元素,這個(gè)模糊數(shù)是可以代表比較結(jié)果的。
(一)排序方法的原理
三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣在排序問題上是需要先設(shè)置一個(gè)備選方案的集合,這個(gè)集合是一個(gè)有限的集合,然后排序是按照這一組的備選方案的優(yōu)劣來(lái)進(jìn)行的[2]。如此,決策人在對(duì)現(xiàn)有的可選擇方案進(jìn)行對(duì)比分析的時(shí)候,如果正常采用互補(bǔ)型標(biāo)準(zhǔn)在對(duì)比結(jié)果后進(jìn)行賦值,那么得到的結(jié)果將是互補(bǔ)判斷矩陣。但是決定人的判斷帶有一定程度的不確定性和主觀性,往往容易產(chǎn)生誤差,因此,判斷矩陣中的其中一個(gè)元素我們用另一個(gè)三角模糊數(shù)來(lái)代替,這樣不僅能夠縮小判斷誤差,還可以讓矩陣中的元素起到相互互補(bǔ)的作用。例如:模糊均值矩陣是互補(bǔ)判斷,因?yàn)榫仃嚌M足互補(bǔ)性,即如果
那么
所以得出:
一致性檢驗(yàn)對(duì)于判斷矩陣是非常重要的,判斷矩陣分為一致性矩陣和非一致性矩陣,要用一致性檢驗(yàn)來(lái)作為判斷結(jié)果的最終評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn),是為了保證矩陣的排序向量的確定性和可靠性。傳統(tǒng)的一致性檢驗(yàn)方法是由T.L.Saaty 數(shù)授曾經(jīng)提出過(guò)具體的測(cè)試一致性的方法[4]。傳統(tǒng)方法是依據(jù)矩陣的最大特征值來(lái)進(jìn)行的,例如其中.C.I.表示——致性指標(biāo),R.I.是隨機(jī)一致性指標(biāo),是通過(guò)隨機(jī)特征向量法求得的,判斷矩陣的一致性指標(biāo)C.J.與n階平均隨機(jī)一致性指標(biāo)R.I.之比稱為隨機(jī)一致性比率,記為C.R.。在一致性性質(zhì)的基礎(chǔ)上建立了區(qū)間數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣排序的非線性規(guī)劃模型,算例分析表明該方法是有效可行的。一致性檢驗(yàn)、修正和權(quán)值排序作為一個(gè)整體處理,這是一種全局分析方法。最后通過(guò)算例分析證明了這種方法的的可行性和實(shí)踐性,這種方法能夠有效促進(jìn)人們認(rèn)識(shí)的片面性,并且對(duì)克服復(fù)雜系統(tǒng)性能進(jìn)行高質(zhì)量的評(píng)估。
這是一種改進(jìn)后的三角模糊數(shù)互補(bǔ)矩陣排序方法,總的來(lái)說(shuō),具體操作主要分為六個(gè)步驟。第一步,決定人需要從兩個(gè)方案進(jìn)行選擇,從中獲得一個(gè)結(jié)果,這個(gè)結(jié)果會(huì)用三角模糊數(shù)來(lái)表示;第二步策者給出與三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣相應(yīng)的概率分布矩陣;第三部運(yùn)算出與三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣相應(yīng)的模糊均值矩陣;第四步,在給出判斷矩陣在每個(gè)元素對(duì)應(yīng)的概率分布向量之后,判斷矩陣和概率分布向量能夠通過(guò)運(yùn)算得到模糊均值矩陣;第五步,用一致性檢驗(yàn)檢測(cè)排序結(jié)果,如果通過(guò)就到第六步,如果沒有通過(guò)就重新回到第一步,修改三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣一直到通過(guò)一致性檢驗(yàn)為止;第六步,根據(jù)得到的排序向量對(duì)評(píng)價(jià)的方案進(jìn)行排序,運(yùn)用權(quán)的最小平方法計(jì)算排序向量,排序向量中的最大分量所對(duì)應(yīng)的,就是決定者應(yīng)該最終選擇的最優(yōu)的備選方案[5]。因此,決定人可以采用三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣形式來(lái)決定問題,許多多目標(biāo)的決策問題都能因此得到最接近真實(shí)的答案,這是三角模糊數(shù)加性一致性互補(bǔ)判斷矩陣的判定定理,采用這個(gè)定理是在最小偏差的基礎(chǔ)上,成立一個(gè)目標(biāo)規(guī)劃的模型,從而運(yùn)算出三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣的權(quán)重向量,使用三角模糊數(shù)排序公式對(duì)方案排序[6]。
綜上所述,這種改進(jìn)的排序方法計(jì)算三角模糊數(shù)均值,這種方法能夠很大程度上降低決定人在決策過(guò)程中的模糊性,提供了具體的實(shí)踐操作方法。步驟和仿真算例證明了這種排序方法是非常容易實(shí)現(xiàn)的。它結(jié)合傳統(tǒng)的三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣排序方法,在采用三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣以及相應(yīng)的概率分布矩陣的方法,通過(guò)計(jì)算來(lái)獲得模糊均值矩陣,最終把三角模糊數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣的排序問題轉(zhuǎn)變成了模糊均值矩陣的排序問題??刹僮餍院軓?qiáng),相信隨著人們對(duì)排序方法研究的不斷深入,會(huì)出現(xiàn)更多、更加簡(jiǎn)單實(shí)用的方法。