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    不確定多屬性決策在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究

    2022-12-22 13:14:38肖葉枝周航軍
    關(guān)鍵詞:理想決策創(chuàng)新能力

    付 沙,肖葉枝,周航軍

    (湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院 信息技術(shù)與管理學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410205)

    近年來(lái),不確定多屬性決策的研究主要集中在機(jī)器學(xué)習(xí)、系統(tǒng)預(yù)測(cè)、城市產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)估、模式匹配及智能控制等諸多領(lǐng)域,并且有著極其廣泛的應(yīng)用。在現(xiàn)實(shí)生活中,由于受到客觀事物的不確定性、決策問(wèn)題的復(fù)雜性以及人類思維的模糊性的影響,人們?cè)跊Q策過(guò)程中往往很難對(duì)評(píng)價(jià)事物給出準(zhǔn)確的數(shù)值。為了客觀、準(zhǔn)確地反映決策信息,可以使用三角模糊數(shù)來(lái)表示決策信息以及信息處理,既可以保持變量的取值區(qū)間,又可以突出區(qū)間內(nèi)各取值的可能性,更能合理準(zhǔn)確地描述和表示所研究的不確定多屬性決策(uncertain multiple attribute decision making,UMADM)問(wèn)題。長(zhǎng)期以來(lái),技術(shù)創(chuàng)新一直是世界經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的重要源泉。特別是隨著經(jīng)濟(jì)全球化的深入和各國(guó)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的日益密切,技術(shù)創(chuàng)新對(duì)企業(yè)生存和贏得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的必要性越來(lái)越大。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力已成為制約企業(yè)吸收創(chuàng)新成果并實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵。一方面,技術(shù)創(chuàng)新給企業(yè)提供了必要的產(chǎn)品升級(jí)能力;另一方面,當(dāng)市場(chǎng)發(fā)生變化時(shí),企業(yè)可以依靠自身強(qiáng)大的技術(shù)創(chuàng)新能力來(lái)安全應(yīng)對(duì)。技術(shù)創(chuàng)新是保持企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵和主要途徑,是促進(jìn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力。因此,如何抓住機(jī)遇,加大科學(xué)研究投入,及時(shí)實(shí)現(xiàn)技術(shù)變革與創(chuàng)新,對(duì)企業(yè)自身乃至國(guó)家經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

    不確定多屬性決策問(wèn)題已成為現(xiàn)代決策科學(xué)的一個(gè)重要組成部分,其研究已引起國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的高度重視,并取得了一定的學(xué)術(shù)研究成果,提出了如粗糙集猶豫模糊法[1]、前景理論的指標(biāo)期望法[2]、可能度關(guān)系法[3]、灰關(guān)聯(lián)投影尋蹤動(dòng)態(tài)聚類[4]等有效的決策算法及模型。黃智力[3]針對(duì)指標(biāo)值為三角模糊數(shù)的UMADM問(wèn)題,提出了基于三角模糊數(shù)比較可能度關(guān)系的指標(biāo)權(quán)重度量,并給出三角模糊數(shù)UMADM的比較可能度關(guān)系的方法。江登英[5]在三角模糊數(shù)熵的基礎(chǔ)上建立了一個(gè)置信指數(shù),以量化決策信息的信任度,并提出了一種基于三角模糊數(shù)置信算子的屬性信息聚合方法。陳雪[6]提出了一種新的規(guī)范三角模糊數(shù)與決策方案的相對(duì)相似度定義,借鑒合作博弈中可能度最大化算法,給出基于三角模糊數(shù)UMADM問(wèn)題的相對(duì)相似度關(guān)系算法。江文奇[7]設(shè)計(jì)了群體信息聚合的優(yōu)化模型,通過(guò)分析目前兩種主流群體信息聚合方法的缺陷,基于個(gè)體評(píng)價(jià)值與群體評(píng)價(jià)值之間的最佳距離和高度相似度這兩個(gè)目標(biāo),提出了一種擴(kuò)展VIKOR的決策方法。譚旭[8]構(gòu)建了三角猶豫直覺(jué)模糊元的得分函數(shù)和精確函數(shù),為確定三角猶豫模糊元的取值奠定了基礎(chǔ)。創(chuàng)新性地提出了非線性優(yōu)化遺傳算法求解模型,給出了三角模糊數(shù)猶豫模糊集的多屬性決策方法。

    基于現(xiàn)有的研究,本文利用三角模糊數(shù)的特性,借助相似度關(guān)系理論,提出了三角模糊數(shù)不確定多屬性決策的相似規(guī)劃模型,構(gòu)建方案各評(píng)價(jià)屬性的三角模糊數(shù)正、負(fù)理想決策方案,計(jì)算各決策方案與理想決策方案之間相似度的相對(duì)比率?;谏鲜瞿P秃陀?jì)算方法,對(duì)企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)中的影響因素和過(guò)程進(jìn)行深入探析,為企業(yè)發(fā)展提供一定的理論和經(jīng)驗(yàn)借鑒。對(duì)于這類問(wèn)題的研究具有重要的理論意義和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值,正逐步成為決策學(xué)領(lǐng)域一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)。

    1 基礎(chǔ)理論

    1.1 三角模糊數(shù)及運(yùn)算規(guī)則

    [yL,yM,yU],如果范數(shù)

    (1)

    (2)

    (3)

    稱s(X,Y)為決策方案X與Y的相似度。

    (4)

    (5)

    1.2 確定相似度的相對(duì)比值

    為了對(duì)決策方案集進(jìn)行排序,可使決策方案Ai與正理想決策方案之間的相似性越大越好,與負(fù)理想決策方案的相似性越小越好。然而,當(dāng)某決策方案接近正理想決策方案時(shí),它不一定遠(yuǎn)離負(fù)理想決策方案。為解決上述問(wèn)題,運(yùn)用相對(duì)比率Rs(Ai)表示接近正理想決策方案而遠(yuǎn)離負(fù)理想決策方案的備選方案的相對(duì)差異程度[10]。

    (6)

    2 三角模糊數(shù)不確定多屬性決策的相似規(guī)劃模型

    2.1 問(wèn)題描述

    2.2 決策步驟

    針對(duì)上述問(wèn)題,該不確定多屬性決策的相似規(guī)劃模型具體步驟描述如下:

    對(duì)于效益型屬性,有:

    (7)

    對(duì)于成本型屬性,有:

    (8)

    (9)

    (10)

    步驟 4 利用公式(2)~(3),計(jì)算各決策方案分別與正理想決策方案的相似度Sω(Ai,C+*)和負(fù)理想決策方案的相似度Sω(Ai,C-*)。

    步驟 5 依據(jù)公式(6),計(jì)算各決策方案與理想決策方案之間相似度的相對(duì)比率Rs(Ai)。最后,根據(jù)Rs(Ai)的值對(duì)各備選方案進(jìn)行優(yōu)劣排序,取值越大,備選方案越優(yōu)。

    3 實(shí)例分析

    企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力不僅直接關(guān)系到一個(gè)企業(yè)的生存和發(fā)展,也影響到一個(gè)地區(qū)乃至國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。如何全面、客觀地評(píng)價(jià)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力,是企業(yè)在戰(zhàn)略發(fā)展和調(diào)整中面臨的主要問(wèn)題。通過(guò)咨詢行業(yè)專家,對(duì)某地區(qū)5家大型企業(yè)Ai(i=1,2,…,5)的技術(shù)創(chuàng)新能力依據(jù)下列6項(xiàng)屬性進(jìn)行評(píng)價(jià),主要包含:創(chuàng)新戰(zhàn)略管理(C1)、創(chuàng)新品牌運(yùn)作(C2)、創(chuàng)新激勵(lì)管理(C3)、創(chuàng)新體系管理(C4)、生產(chǎn)實(shí)力(C5)和營(yíng)銷實(shí)力(C1)。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)處理后,決策小組針對(duì)5家大型企業(yè)在各屬性下的評(píng)價(jià)值表示為三角模糊數(shù)形式[13],具體的初始值觀測(cè)數(shù)量化評(píng)價(jià)矩陣如表1所示。

    表1 初始值觀測(cè)數(shù)量化矩陣

    為了更好地反映每個(gè)屬性的重要性以及屬性確定過(guò)程中存在的不確定性問(wèn)題,在屬性權(quán)重的選擇上,也是采用三角模糊數(shù)作為評(píng)價(jià)標(biāo)度,如表2所示。

    表2 屬性權(quán)重

    步驟 1 由于所有屬性都是效益型屬性,為了消除屬性之間量綱不同對(duì)決策結(jié)果產(chǎn)生的影響,可以使用公式(7)~(8)對(duì)三角模糊數(shù)矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理,以獲得規(guī)范化三角模糊決策矩陣,如表3所示。

    表3 規(guī)范化三角模糊決策信息表

    表4 加權(quán)規(guī)范化三角模糊決策信息表×10-1

    步驟 3 根據(jù)定義6,利用公式(4)~(5),確定方案各評(píng)價(jià)屬性的三角模糊數(shù)正、負(fù)理想決策方案。

    三角模糊數(shù)正理想決策方案C+*為:

    C+*={[0.314,0.425,0.583],[0.251,0.332,0.442],[0.166,0.254,0.354],[0.252,0.335,0.453],[0.172,0.262,0.357],[0.397,0.480,0.594]}×10-1

    三角模糊數(shù)負(fù)理想決策方案C-*為:

    C-*={[0.279,0.380,0.524],[0.232,0.307,0.419],[0.155,0.235,0.328],

    [0.233,0.311,0.426],[0.157,0.240,0.336],[0.356,0.430,0.540]}×10-1

    步驟 4 利用公式(2)~(3),計(jì)算各決策方案Ai分別與正、負(fù)理想決策方案的相似度。

    Ai與正理想決策方案的相似度Sω(Ai,C+*)為:Sω(A1,C+*)=0.9889,Sω(A2,C+*)=0.9918,Sω(A3,C+*)=0.9844,Sω(A4,C+*)=0.9814,Sω(A5,C+*)=0.9841

    Ai與負(fù)理想決策方案的相似度Sω(Ai,C-*)為:

    Sω(A1,C-*)=0.9814,Sω(A2,C-*)=0.9785,Sω(A3,C-*)=0.9858,Sω(A4,C-*)=0.9888,Sω(A5,C-*)=0.9862

    步驟 5 依據(jù)公式(6),計(jì)算各決策方案Ai與理想決策方案C*之間相似度的相對(duì)比率Rs(Ai)。

    Rs(A1)=-0.0058,Rs(A2)=0,Rs(A3)=-0.0149,Rs(A4)=-0.0210,Rs(A5)=-0.0156 根據(jù)Rs(Ai)值對(duì)各備選方案進(jìn)行排序,可得到最終的排序結(jié)果為A2?A1?A3?A5?A4,可確定該地區(qū)內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新能力最優(yōu)的企業(yè)為A2,其評(píng)價(jià)結(jié)果能為決策者提供科學(xué)依據(jù),可以推選企業(yè)A2擔(dān)任產(chǎn)業(yè)集群的龍頭企業(yè),開展經(jīng)驗(yàn)總結(jié)和技術(shù)交流,共同提升產(chǎn)業(yè)集群的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)于企業(yè)A4,考慮到該企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力相對(duì)落后,創(chuàng)新模式有待完善,同時(shí)提高技術(shù)研發(fā)人員的綜合素質(zhì)也有待提高。

    通過(guò)實(shí)例分析可知,本文提出的方法不同于文獻(xiàn)[13]中給出的基于三角模糊數(shù)比較可能度關(guān)系的指標(biāo)權(quán)重度量值,也不同于文獻(xiàn)[14]中基于離差最大化的賦權(quán)算法求解指標(biāo)權(quán)重的度量值,然而,在判斷決策方案優(yōu)劣的過(guò)程中,三方并未改變對(duì)最優(yōu)方案的判定和排序,而是得出了基本一致的結(jié)論。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    面對(duì)不確定性、不完全性和決策偏好等信息,人們將如何做出科學(xué)有效的決策,正越發(fā)受到關(guān)注并成為一個(gè)重要的研究課題。本文通過(guò)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)的案例進(jìn)行分析,結(jié)合評(píng)價(jià)值和屬性權(quán)重均為三角模糊數(shù)的不確定多屬性決策問(wèn)題,提出了規(guī)范化三角模糊數(shù)相似度公式和決策方法。通過(guò)結(jié)合相似度關(guān)系理論,構(gòu)建了三角模糊數(shù)不確定多屬性決策的相似規(guī)劃模型,并詳細(xì)討論了其實(shí)施步驟。研究和實(shí)例分析表明,該模型將決策數(shù)據(jù)中的相對(duì)確定性信息和相對(duì)不確定性信息有機(jī)地結(jié)合起來(lái),思路清晰,易于理解,具有良好的可操作性。

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