基于博弈論-VIKOR法的科研項(xiàng)目立項(xiàng)評審研究

摘要：針對科研項(xiàng)目立項(xiàng)評審的特點(diǎn)，建立了基于博弈論-VIKOR法的科研項(xiàng)目立項(xiàng)評審模型。目的在于提高定性指標(biāo)定量化處理的科學(xué)性，并通過具體科研項(xiàng)目評審實(shí)例描述該方法的運(yùn)用過程。表明了該方法具有科學(xué)性、有效性與可操作性。

關(guān)鍵詞：科研項(xiàng)目;立項(xiàng)評審;博弈論;組合權(quán)重;VIKOR法

中圖分類號：N945.16;C934? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）08-0007-03

Abstract： Aiming at the characteristics of research project evaluation， a research project evaluation model based on game theory-VIKOR method was established. The purpose is to improve the scientific nature of the quantitative treatment of qualitative indicators， and describe the application process of the method through specific research projects. It shows that the method is scientific， effective and operable.

Key words： scientific research project; project evaluation; game theory; combined weight; VIKOR method

科研項(xiàng)目立項(xiàng)評審是一項(xiàng)主觀性很強(qiáng)的活動。目前，關(guān)于科研項(xiàng)目立項(xiàng)評審的研究不多，樊俊[1]比較研究了中法科研項(xiàng)目立項(xiàng)評審機(jī)制。張洪濤等[2]提出多維框架證據(jù)推理的科研項(xiàng)目立項(xiàng)評估方法。曹耀艷[3]將云理論中的云中心評價法運(yùn)用于科研項(xiàng)目的立項(xiàng)評審。陳驥[4]提出基于集值統(tǒng)計(jì)的科研項(xiàng)目立項(xiàng)評審方法。方崇[5]建立基于熵權(quán)的TOPSIS科研項(xiàng)目立項(xiàng)綜合評價模型。通過對這些文獻(xiàn)分析發(fā)現(xiàn)，關(guān)于科研項(xiàng)目的立項(xiàng)評審研究側(cè)重于科研項(xiàng)目評審指標(biāo)體系的構(gòu)建，大多采用定性評價的方法。本文從科研立項(xiàng)評估的實(shí)際出發(fā)，建立了基于博弈論-VIKOR法的科研項(xiàng)目立項(xiàng)評審模型。并將此模型方法應(yīng)用在某學(xué)院申報教育廳科研項(xiàng)目的實(shí)際問題中，所得結(jié)果與實(shí)際情況吻合，進(jìn)而說明該方法是可行有效的。

1 模型構(gòu)建

1.1 基本假設(shè)及指標(biāo)預(yù)處理

首先對評審指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，其目的是消除指標(biāo)間數(shù)量級差異及量綱不同對評價結(jié)果造成的不利影響。

對越大越優(yōu)效益型指標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)化公式為[6]：

對越小越優(yōu)成本型指標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)化公式為[6]：

1.2 組合權(quán)重的確定

1.2.1 G2法確定指標(biāo)的主觀權(quán)重

組合權(quán)重向量則采用文獻(xiàn)[9]所提的博弈論組合賦權(quán)法來確定。

1.3 VIKOR方法

VIKOR方法是由Opricovic等人提出的一種多屬性妥協(xié)排序法[10]，首先確定參評科研項(xiàng)目各個指標(biāo)的正理想解[y+0]和負(fù)理想解[y-0]。

根據(jù)[Ei]值的大小，對參評的科研項(xiàng)目進(jìn)行排序，[Ei]的值越小說明該項(xiàng)目綜合評價越高，越優(yōu)先資助。

2 實(shí)例分析

下面以文獻(xiàn)[5]中某學(xué)院申報教育廳科研項(xiàng)目為例，該學(xué)院實(shí)際參評的科研項(xiàng)目共有9項(xiàng)，現(xiàn)組織7名專家對各項(xiàng)二級指標(biāo)打分，打分采用百分制，然后取其相對應(yīng)的平均值作為一級指標(biāo)值，得到參評的9個科研項(xiàng)目各評估指標(biāo)的原始得分，如表1所示。

由于指標(biāo)[C1]、[C2]、[C3]和[C4]均為效益型指標(biāo)，利用式（1）對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理可得到規(guī)范化決策矩陣，利用G2法確定評估指標(biāo)的主觀權(quán)重：

利用改進(jìn)熵權(quán)法公式（4）（5）和（6）確定評估指標(biāo)的主觀權(quán)重：

通過博弈論組合賦權(quán)求得參評科研項(xiàng)目各評估指標(biāo)的組合權(quán)重向量ILIIII：

依據(jù)式（7）（8）可確定參評的科研項(xiàng)目每個指標(biāo)的正理想解[y+0]和負(fù)理想解[y-0] ：

依據(jù)式（9）（10）計(jì)算各參評科研項(xiàng)目的總體效用值[Si]和個別遺憾值[Ri]，見表2。

根據(jù)式（11）計(jì)算每個參評科研項(xiàng)目的綜合評價值，并對其進(jìn)行排序，結(jié)果如下：

通過表3可以看出參評科研項(xiàng)目的排序?yàn)閇A3][?][A5][?][A7][?][A4][?][A2][?][A1][?][A6][?][A9][?][A8]，因此，應(yīng)優(yōu)先選擇項(xiàng)目[A3]進(jìn)行資助，項(xiàng)目[A5]次之。這與學(xué)院那年獲批教育廳項(xiàng)目結(jié)果一致，該學(xué)院那年項(xiàng)目[A3]、[A5]是獲教育廳立項(xiàng)資助的。

為了驗(yàn)證所提方法的可行性和有效性，現(xiàn)把文獻(xiàn)[3][4][5]所提方法應(yīng)用于本文實(shí)例，對所得結(jié)果進(jìn)行對比分析，對比結(jié)果如下，見表4。

從表4可知，本文所提方法與文獻(xiàn)[3][4]所提方法結(jié)果一致，與文獻(xiàn)[5]所提方法結(jié)果略有些差別，但優(yōu)先資助的也是項(xiàng)目[A3]，項(xiàng)目[A5]次之。分析了產(chǎn)生差異的原因，文獻(xiàn)[5]中采用熵權(quán)法計(jì)算各評估指標(biāo)的權(quán)重為[w=（0.251，0.248，0.261，0.240）T]，各指標(biāo)間的權(quán)重差異非常小，而科研項(xiàng)目評審主要看研究方案，創(chuàng)新性，可行性這三大指標(biāo)，尤其是創(chuàng)新性和可行性，因此指標(biāo)[C3]、[C4]的權(quán)重理應(yīng)要大些。VIKOR方法不僅使大多數(shù)屬性的群體效用最大化，而且將單個屬性的后悔值最小化。用VIKOR方法得到的結(jié)果更加可信，穩(wěn)定性也更好。

3 結(jié)束語

本文旨在為科研項(xiàng)目立項(xiàng)評審提出一種新的評審方法，主要做了以下工作：

1）對熵權(quán)法進(jìn)行改進(jìn)，使其應(yīng)用范圍更廣;

2）采用博弈論組合賦權(quán)法求得的評估指標(biāo)的權(quán)重向量更合理;

3）VIKOR方法通過最大化群體效益和最小化個別遺憾得到妥協(xié)解，得到的結(jié)果更加可信。

本文豐富了屬性賦權(quán)和科研項(xiàng)目立項(xiàng)評審方法的研究。此方法不僅能應(yīng)用于科研項(xiàng)目的評審，還可以應(yīng)用于其他方面的評價，所提方法值得借鑒和推廣。

參考文獻(xiàn)：

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【通聯(lián)編輯：謝媛媛】