直覺模糊語言決策模型及其在物流系統(tǒng)更新中的應(yīng)用

文/許可 邵龍龍

針對(duì)專家給出的評(píng)估數(shù)值為直覺模糊語言（IFL）信息的多屬性群決策問題，基于新的直覺模糊語言得分函數(shù)設(shè)計(jì)了IFL決策模型，該模型首先對(duì)一列直覺模糊語言信息進(jìn)行集成，然后通過設(shè)計(jì)的得分函數(shù)來確定指標(biāo)權(quán)重的大小，最終經(jīng)直覺模糊語言有序加權(quán)平均算子的方式獲取綜合準(zhǔn)則值，從而進(jìn)行方案的優(yōu)劣排序。此外，經(jīng)物流系統(tǒng)更新可行性案例及現(xiàn)有加權(quán)平均算子法進(jìn)行對(duì)比的方式，明確新模型具備良好的實(shí)用性與有效性。

0.引言

伴隨大數(shù)據(jù)時(shí)期的來臨及互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)等促進(jìn)著各行各業(yè)向更加開放、更加快捷的方向發(fā)展，同時(shí)也促使當(dāng)今社會(huì)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)信息“大爆炸”的態(tài)勢(shì)[1]。在這一時(shí)代背景下，綜合現(xiàn)實(shí)情況及企業(yè)發(fā)展需要，有必要針對(duì)物流系統(tǒng)更新方案的選擇問題進(jìn)行探究分析，積極尋找最為適應(yīng)的方案評(píng)估手段[2]。多屬性決策問題不但表現(xiàn)出模糊性特點(diǎn)，還具有語言變量的特征。語言信息是指對(duì)于系統(tǒng)中的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)通過語言變量進(jìn)行有效表示，從而使得決策者往往能掌握或獲得直觀的評(píng)價(jià)[3]，也就是說，決策期間面對(duì)的眾多評(píng)價(jià)信息都屬于語言信息的存在，而且多數(shù)時(shí)候也僅僅是明確其大致范圍卻不準(zhǔn)確把握具體數(shù)值情況。學(xué)者們還將模糊理論與語言理論相結(jié)合，進(jìn)一步探究語言模糊的決策方法。文獻(xiàn)[4]通過將灰色關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用到猶豫模糊集中，針對(duì)與此相關(guān)的灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行概念界定，并且給出了與此相關(guān)的灰色關(guān)聯(lián)度識(shí)別方案。在灰色關(guān)聯(lián)以及前景理論的指引下，文獻(xiàn)[5]對(duì)其具體的可行性情況展開實(shí)證研究。文獻(xiàn)[6]將灰色理論進(jìn)一步聯(lián)系到猶豫模糊集，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)會(huì)關(guān)聯(lián)猶豫模糊相關(guān)的模型構(gòu)建工作。文獻(xiàn)[7]依托灰色關(guān)聯(lián)度的分析來達(dá)到對(duì)方案進(jìn)行順序排列的效果?？紤]到直覺模糊語言信息的優(yōu)勢(shì)，本文首先利用直覺模糊語言的性質(zhì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集結(jié)，然后通過設(shè)計(jì)的得分函數(shù)來確定屬性指標(biāo)權(quán)重的大小，最終選擇知覺模糊語言有序加權(quán)的方式，對(duì)其方案具有的綜合準(zhǔn)則值進(jìn)行評(píng)估，通過物流系統(tǒng)更新方案選擇的案例分析以及與現(xiàn)有方法的對(duì)比分析驗(yàn)證了所構(gòu)建模型的有效性和可行性。

1.預(yù)備知識(shí)

定義1[3]假設(shè)定義在論域X上的語言術(shù)語集表示為H={H0，H1，H2，…，HT-1，HT}，對(duì)任意的x∈X，其對(duì)應(yīng)的語言信息Hi（Hi∈H）有且只有一個(gè)，則A={x，Hi，μ1，v1｜x∈X}是一個(gè)直覺模糊語言集（IFLS)，其中μHi（x）是隸屬度，可以理解為x與語言值Hi貼近的程度，v（x）代表x與語言值Hi遠(yuǎn)離的程度。

定義2[3]設(shè)ai={Hi，μi，vi}和ai={Hj，μj，vj}是任意兩個(gè)直覺模糊語言元素（IFLE），則相應(yīng)的運(yùn)算法則如下：當(dāng)Hi，Hj不同時(shí)等于H0時(shí)，有

2.直覺模糊語言猶豫模糊多屬性決策模型

（一）問題描述和基本定義

假設(shè)專家組給出個(gè)備選方案A1，A2，…，Am并給出了P1，P2，…，Pn共n個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)及其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重w=（w1，w2，…，wn）T；其中wi表示準(zhǔn)則Pi的權(quán)重。令有序語言評(píng)價(jià)集表示為H=（H1，H2，…，HT），獲得直覺模糊語言決策矩陣P=（pij）m×n，此處pij表征第i個(gè)方案在pj下所獲得的評(píng)價(jià)值[8，9]。

（二）直覺模糊語言信息確定權(quán)重的方法

顯然，β（ij）取值越大，則表明第j列中的元素越重要，應(yīng)該賦予越大的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)。

（三）決策步驟

通過上述分析，完成模型構(gòu)建，其詳細(xì)步驟如下：

步驟1：將直覺模糊語言決策矩陣P=（pij）m×n進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化獲得R=（rij）m×n。

步驟2：運(yùn)用公式（3）將矩陣Rm×n=（rij）m×n進(jìn)行一致性轉(zhuǎn)化得到Z=（zij）m×n。

步驟3：通過定義5獲取zij的得分函數(shù)s（zij）。

步驟4：借助于公式（5）和（6），能夠求出指標(biāo)權(quán)重wj。

步驟5：當(dāng)計(jì)算出和時(shí)，運(yùn)用如下的綜合信息集成方法計(jì)算方案的綜合準(zhǔn)則值：

步驟6：按照準(zhǔn)則值z(mì)i=（1，2，…，m）的大小，選定zi方案為目標(biāo)所需。

3.算例分析

某企業(yè)能夠?qū)ξ锪餍畔⑦M(jìn)行有效的管控，決定對(duì)其物流系統(tǒng)進(jìn)行更新，經(jīng)過前期的設(shè)計(jì)分析工作，挑選出了四個(gè)物流系統(tǒng)更新備選方案A1，A2，A3，A4現(xiàn)擬邀請(qǐng)一組專家對(duì)四個(gè)備選物流系統(tǒng)更新方案進(jìn)行評(píng)價(jià)并進(jìn)行優(yōu)劣排序。專家組根據(jù)動(dòng)機(jī)可行性、路徑可行性、宏觀可行性以及自身可行性進(jìn)行評(píng)價(jià)打分，主要評(píng)價(jià)指標(biāo)為：動(dòng)機(jī)可行性（P1）、路徑可行性（P2）、宏觀可行性（P3）以及自身可行性（P4）。專家組成員以H={H0=很差，H=差，H2=較差，H3=一般，H4=較好，H5=好，H6=好}作為語義評(píng)價(jià)信息，并運(yùn)用直覺模糊語言數(shù)對(duì)物流系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)價(jià)[10，11]。專家組按照特定的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)各項(xiàng)的備選方案，其屬性情況完成評(píng)價(jià)結(jié)束的情況下，就能夠獲得所需要的決策矩陣。具體的評(píng)價(jià)信息數(shù)據(jù)見表1。接下來，運(yùn)用本文提出的直覺模糊語言模型來對(duì)物流系統(tǒng)更新方案進(jìn)行優(yōu)劣評(píng)價(jià)。

表1 直覺模糊語言信息決策矩陣

首先，考慮到本算例內(nèi)全部的評(píng)價(jià)指標(biāo)都是效益型指標(biāo)，因此不必針對(duì)矩陣P進(jìn)行規(guī)范化處理，并計(jì)算記分函數(shù)矩陣S（aij），再用公式（5）和（6）計(jì)算P1的權(quán)重為0.2729，P2的權(quán)重為0.2348，P3的權(quán)重為0.2375，P4的權(quán)重為0.2548。

然后，通過算子計(jì)算各個(gè)物流系統(tǒng)更新方案對(duì)應(yīng)的綜合值：Z1=（H3，0.3464，0.3），Z2=（H3，0.5428，0.4），Z3=（H4，0.6443，0.3），Z4=（H5，0.5469，0.4）。

最后，由于Z1

4.結(jié)束語

針對(duì)決策信息為直覺模糊語言集的多屬性決策問題，本文首先對(duì)不同的直覺模糊語義元素進(jìn)行集成，然后在直覺模糊語言數(shù)據(jù)集結(jié)的基礎(chǔ)上構(gòu)造得分函數(shù)，計(jì)算直覺模糊語言的得分值，隨后通過設(shè)計(jì)的得分函數(shù)來確定各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的大小。最后借助得分函數(shù)和設(shè)計(jì)的直覺模糊語言信息的有序加權(quán)平均算子獲得各個(gè)方案的綜合準(zhǔn)則值，完成方案的優(yōu)劣排序工作，獲得最后的決策結(jié)果。