分布式語義決策模型應(yīng)用于財(cái)務(wù)共享服務(wù)①

劉韻昕, 李 暢, 李單寧, 蔣 浩, 金飛飛

(安徽大學(xué)商學(xué)院,安徽 合肥 230601)

0 引 言

決策理論在復(fù)雜環(huán)境的推動下不斷發(fā)展,語言偏好關(guān)系已經(jīng)廣泛應(yīng)用在各個領(lǐng)域中[1-[2][3]4]。Zhang等[5]首次提出分布式語義和分布式語言偏好關(guān)系的概念,對不同語言變量賦予比例。Zhang等[6]提出的概率語言偏好關(guān)系與分布式語言偏好關(guān)系的相關(guān)方法存在相通性。Wu等[7]對分布式語義的分類、關(guān)鍵要素以及應(yīng)用進(jìn)行了較為詳細(xì)的總結(jié),提出分布式語義具備較好的發(fā)展前景。當(dāng)前,改進(jìn)分布式語言偏好關(guān)系的一致性水平,構(gòu)建決策模型是基于該環(huán)境探究的熱點(diǎn)。Tang等[8]在轉(zhuǎn)換分布式語言偏好關(guān)系的基礎(chǔ)上定義了期望一致性,但不利于盡可能地保留原始數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。Zhang等[9]提出順序一致性的定義,并提供了改進(jìn)不一致元素的方法,但在模型規(guī)劃上較為復(fù)雜。為較大限度地減少數(shù)據(jù)失真,提高調(diào)整效率,在分布式語義的概率值基礎(chǔ)上構(gòu)造乘性一致性公式,利用局部調(diào)整策略,結(jié)合迭代算法,建立了乘性一致性基礎(chǔ)上的分布式語言偏好關(guān)系決策模型。

1 預(yù)備知識

定義1[1]假設(shè)S = ｛sα|α=0,1,…,2τ｝ 是一個語言術(shù)語集,sα代表語言變量,τ 為正整數(shù),2τ+1表示S 中的語言項(xiàng)個數(shù)。集合S 具有有序性:對于s,sS ,若i,則ss。

2 DLPR 的一致性調(diào)整算法

2.1 乘性一致DLPR 的構(gòu)造

2.2 DLPR 的一致性指數(shù)

2.3 DLPR 的一致性調(diào)整算法

在較大限度地保存原始信息,簡化調(diào)節(jié)過程的目標(biāo)下,提出下列一致性調(diào)整方法:

算法Ⅰ

步驟7 結(jié)束。

下面證明算法Ⅰ的收斂性:

3 分布式語義決策模型及其應(yīng)用

3.1 分布式語義決策模型的構(gòu)建

假設(shè)在決策過程中有n 個方案X =｛x1,x2,…,xn｝ 可供選擇,專家逐一比較所有方案,給出原始的分布式語義,可以利用以下的模型得到最終抉擇:

算法Ⅱ

輸入:原始DLPRH =（ hij）n×n。

輸出:各方案的優(yōu)先性排序,獲得最優(yōu)方案。

階段A: 利用算法Ⅰ對原始的DLPRH=（ hij）n×n進(jìn)行檢測,調(diào)整改進(jìn)其乘性一致性屬性,生成具有可接受一致性的

階段B: 運(yùn)用分布式語義算術(shù)平均算子進(jìn)行集結(jié),獲取每個方案的綜合評價(jià)信息;再計(jì)算期望,據(jù)此排序最大的即是最合適方案。

3.2 案例分析

共享經(jīng)濟(jì)時代,如何利用信息技術(shù)更加有效地提高資源利用效率,降低企業(yè)成本是一個關(guān)鍵問題。財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心集中批量處理財(cái)務(wù)信息,減少內(nèi)部不同主體之間的重復(fù)工作,達(dá)到高效目標(biāo)。某公司計(jì)劃建立財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心,提出了三個方案。為挑選出最有利于企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展的方案,某公司邀請專家使用分布式語義進(jìn)行評價(jià),對三個方案逐一比較,得到初始分布式語言偏好關(guān)系H=（ hij）3×3。接下來將運(yùn)用構(gòu)建的分布式語義決策模型對方案進(jìn)行進(jìn)一步的分析選擇,最終得出具有可接受一致性要求的方案。

由計(jì)算可得H(0)的一致性指數(shù)CI=0.08＞0.045。

接下來,根據(jù)算法Ⅰ對H（0）進(jìn)行迭代,最終得到具有可接受一致性的

其一致性指數(shù)CI=0.043＜0.045。

階段B:采用分布式語義算術(shù)平均算子,算得各方案的綜合結(jié)論:

因此,可以得出方案排序?yàn)閤1＞x2＞x3,最終專家最終選擇方案1來建設(shè)財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心。

接下來,將利用文獻(xiàn)[13]和文獻(xiàn)[14]進(jìn)行對比分析,驗(yàn)證該模型在實(shí)際運(yùn)用中的合理性和準(zhǔn)確性。利用文獻(xiàn)[13]的方法,得出的排序結(jié)果為x1＞x2＞x3,與本文結(jié)果一致,說明所采取的方法具有合理性。然而,在文獻(xiàn)[14]中的方法下得出的計(jì)算結(jié)果為x2＞x1＞x3,存在一定的差異。主要是因?yàn)槲墨I(xiàn)中[14]首先根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對偏好關(guān)系改進(jìn)形成新的矩陣,得到偏差值,再計(jì)算一致性指數(shù),當(dāng)其不符合可接受標(biāo)準(zhǔn)時,再根據(jù)偏差值的比較結(jié)果調(diào)整新矩陣,最終得到方案排序。在調(diào)整順序和計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)上差異較多,但經(jīng)過驗(yàn)證,具備科學(xué)性。

與文獻(xiàn)[13]相比較,兩者都考慮到改進(jìn)乘性一致性來調(diào)整數(shù)據(jù),但是構(gòu)造方式具有差異。文獻(xiàn)利用乘性一致性驅(qū)動的優(yōu)化模型計(jì)算出個性化數(shù)值,再將原分布式語言偏好關(guān)系轉(zhuǎn)化成對應(yīng)的數(shù)值偏好關(guān)系,計(jì)算出方案權(quán)重,進(jìn)行最終方案的抉擇。通過對文獻(xiàn)[13]的比較能夠看出,所建立的模型減少了調(diào)整步驟,在計(jì)算運(yùn)行的過程中更加流暢,并且在構(gòu)造中縮減了數(shù)據(jù)失真帶來的偏差,具備更強(qiáng)的操作性。

4 結(jié) 語

在不確定性決策中,利用分布式語義更精準(zhǔn)地描述偏好,是較為先進(jìn)的決策方法。為更好地保留原始數(shù)據(jù),簡化調(diào)整步驟,建立了一個調(diào)整乘性一致性的分布式語言偏好關(guān)系決策模型。首先,構(gòu)造了乘性一致分布式語言偏好關(guān)系的公式,定義一致性指數(shù)計(jì)算方法,在此基礎(chǔ)上利用迭代法得到具有可接受一致性的調(diào)整算法。接下來,利用該算法以及分布式語義平均算子和期望值,對方案的合適程度進(jìn)行排列,建立了分布式語義決策模型。最后,根據(jù)建立財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心的實(shí)例,通過對比驗(yàn)證,說明模型的可靠性和合理性,為分布式語義環(huán)境下的決策研究增添成果。

構(gòu)造的模型只考慮了單個決策者提供信息的情況,而現(xiàn)實(shí)中利用多屬性群決策解決復(fù)雜問題更為常見,可以減少專家主觀因素帶來的偏差。因此,將模型與群決策方法相聯(lián)系,是重要的發(fā)展方向。同時,對于分布式語義信息的集結(jié),采用的是簡單的平均方法,可以采用其他更精確的賦權(quán)方式,提高模型的有效性。