论文研究-多方案DEMATEL的偏好交互与融合方法研究.pdf

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为有效应对多方案DEMATEL在实际决策情景中涌现的个体选择偏好、流程导向偏好与交互学习偏好三者交互与融合问题,针对现有单方案方法在构造直接判断矩阵过程中忽视专家整体偏好一致性的不足,解析决策过程中三类偏好交互影响的系统复杂性,创新性地从偏好表征有效性、决策过程可控性及专家交互有序效性三个维度形成偏好交互与融合策略的整体思考。相对现有研究的贡献在于:关注多方案情景的多评价对象、多决策目标和多要素集合特征,依据整体决策信息判定策略和成对要素比较信息序列转换策略,创造性提出初始判断信息的整体判断偏好一致性检验方法和多轮次非一致性决策信息调整方案。针对某一众创空间内三个创业团队开展关键影响要素识别,实例验证结果表明上述所构建的方法和策略有效可行,能够形成更具参考价值的多方案对比分析结论,对响应复杂决策情景中的多主体、多层次、多偏好决策困境具有一定参考价值。
许成磊,朱跃云,段万春,等:多方案 DEMATEL的偏好交互与融合方法研究 2016,52(22) 下的要素综合影响矩阵T。其中E为单位矩阵,Q=法本身面向因素层与日标层分别做比较的流程,常假设 为直接影响矩阵ⅹ转换得到的规范化影响矩阵,专家群体掌握所有决策背景信息,能够在未规定比较策 规范化影晌矩阵中的毎个元素表示为直接影响矩阵略(成对要素对比分析的整体秩序)的情景下,达到分析 的对应元素除以其行要素和中的最大值,即4n-=an初衷。然而实际决策情景往往略为复杂,在未限定整体 max{2xn1l≤n≤N}。 评价导向的前提下,应川这种“两两比较”策略将容易导 13计算要素的影响中心度与原因度 致专家的评判秩序紊乱。例如,不同方案的评价目标、 由综合影响矩阼r可推导既定方案中要素的对充分理解方案信息山遵循合理决策安排的基础上才能 决策目标实现的影响度和被影响度a,其中f=做出合理判定,否则要素间的作用关系将不具可传递性 1n,即T中既定元素所在的行值之和称为它对听有其(即文献[2指出的 Condorcet论) 他元素的综合影响;en=∑n,即T中既定元素所在的列23交学习偏好的系统复杂性 值之和称为所有其他元秦对它的综合影响。在此基础 多方案决策情景中,调动专家样体的集体智慧是最 上,可以得到分别表示要素in在所有要素中的作用大小终实现科学有效决策的基本初衷。在评价初期的主题 测度数值和内部作用程度的中心度mn=f+e(Vn)和式开放式研讨有利十专家间相增进共识,但如何系 原因度rn=fn-e,(vn)。 统化实现要素层面的点对点交互,仍是一个难点。特别 1.4确定决策的关键影响要素 是在多个待评价方案内评价要素众多、种类多样、关联 依据中心度测度数值m(m的大小排序可以确定复朵的情形下,专家群体的这种多元构成及“无组织”交 在既定方案中,影响决策目标的关键要素(中心度数值互方式将导致方法的直接评价矩阵具有系统误差(偏 越大,该要素的相对于其他要素对关联评价目标的影晌好)与随机误差(偶然),个利」抓住主要沟通矛盾实现 程度越强),在此基础上还可依据原因度(m)的数值高效交互。 鉴于以上由个体选择偏好、流程导向偏好与交互学 分布探讨确定应对决策目标的相应措施 习偏好带来的不确定影响,如何检验专家偏好一致性 调整非一致性决策信息,在确保偏好信息其有可加性的 分析以上决策步可知作为多方案 DEMATEL方研究听要攻克的一道类点 2多方案 DEMATEL方法的偏好影响分析 基础上实现群体信总集结,并构造直接影响矩阵,是本 法推演的首要流程,在步骤1.1中能否识别并融合专家 个体偏好,将直接关系到最终影响中心度与原因度的有3多方案情景下偏好交互与融合的思 效性。现有方法中,由于仅使川简单算术平均或加权平 针对以上偏好影响复杂性的分析,为详尽构建并阐 均的方式,将多个专家对某一对要素的评价结果做归一 释偏好交互与融合的方法,从偏好表征有效性、决策过 化处理因此在一定程度上忽略了专家群体内决策偏好程可控性及专家交可有序效性三个维度,形成以下偏好 带来的复杂影响,并未反映决策本身应有的“系统复杂交互与融合策略的简要思考。 性”。具体血言,应用 DEMATEL方法组织决策过程中3.1偏好表征有效性方面 涌现的系统复杂性体现为个体选择偏好、流程导向偏好 在给定决策初始信息的过程中,假设经过充分讨论 与交互学习偏好三个方面 交流之后,专家能够权衡不同类型决策主体的偏好,给 21个体选择偏好的系统复杂性 出满足自身能力、意愿及角色的初步判断信息。考虑到 多方案决策情景中,为充分体现系统决策对专家知评价信息序列内部及序列间的差异(专家本身及专家之 识结构、所述领域、权威性等的多维度要求,多方案间)仅由决策流程及专家偏好差异及可以忽略的随机差 DEMATEL的专家群体往往构成多元(多专业、多领域 异产生,因此可将每位专家给定的要素间两两比较信息 多区域)群体内无交互(各自做出合理评佔)。熟悉方序列视为偏好交互与融合分析的依据。 案实际情况的“经验型”专家、熟悉关联领域理论进展的3.,2决策过程可控性方面 研究型”专家与直接参与方案决策管理的“权威型”专 考虑到思辨方式将会对成对比较结果产生复杂影 家各抒已见,常在決策流程中仅依据个人的能力、意愿、晌,可以基于整体判断策略给出决策信息,在所有要素 角色等给出相应决策信息,最终形成千差方别”的决策相对重要程度排序的基础上判定成对要素问的影响关 结论(极端情况下) 系,给出专家各自的方案整体判淅序列。基于这种判断 22流程导向偏好的系统复杂性 策略,既能够代表专冢认知基础(知识、经验与意愿)和 多方案决策情景中,由于决策对象复杂(单个或多决策导向(外部要求),又符合人脑的整体认知与思维习 个)评估方案复杂(多方案、独立或关联),因此基于方惯,有利于专家判断决策导向信息的系统表征,形成具 016,52(2) Computer Engineering and4 pplications计算机工程与应用 有参考价值和偏好内部一致性的判断信息。 案相互独立时,n为各个方案内要素数量;式(4)中,n 33专家交互有序性方面 为可能产生差异的总体要素数目,当方案间相互影响 在整体判断策略下形成的专家判断信息序列完整时,n为所有方案的要素总数 反映了专家偏好信息、。由于仅具有同种偏好(偏差在 定义群体预期一致度σ,为专家样体合意得到的 定幅度内)的信息序列才具有可加性,因此可将偏好交一个三角模糊数,且0.5≤σ<o<σ≤1,on1,o分 互与融合的前提条件确定为偏好序列一致性,即专家给别为该三角模糊数的三个端点值。 定判断信息序列问的一致性。在具体决策过程中,可以 若σ≥06,表明专家给定的判断序列之间具有非常 通过持续反馈非一致性信息在不同专家之间、方案之高的一致性水平,该专家群体的判断信息通过一致性检 间、要素之间的分布情况,推动专家有序、高效达成共验,达到决策初期的偏好交目的,可以继续依据1l 识,调整判定预期、实现“求同存异”。 l.4节实现偏好融合,构造直接影响矩阼并求解关键要 素;若σ≤σ<σ,表明专家给定的判断序列之问具有较 4决策者偏好交与融合方案 高的一致性水平,但考虑到造成偏好非一致性的偏差来 基十上述思考,为从偏好表征有效性决策过程可控源可能非均匀分布于专家之间,需要结合专家讨论结果 性及专家交互有序效性三个维度实现多方案 DEMATEL选择构造影响矩阵或是执行45节给出的信息反馈修订 方法不同决策阶段的专家偏好交互与融合,在此借鉴前 方案;若∝<σ,则表明专家群体的判断信息未能通过 期群决策一致性检验的相关成果(参见文献[5]),给出 如下实施步骒。 致性检验,决策初期的偏好交互H的未能实现,需要 依据4.5节在新一轮偏好交互的前提下进行更为深入具 41讨论给定要素间初始判断信息 体的一致性检验 为最大程度上实现决策初期的专家群体偏好交互 依据决策组织方的具体需求,邀请k个相关领域专家在 45判断信息修改策略 充分思考本领城知识与经验的基础上,结合定期组织的 在此借鉴文献巧5]给定的判断信息修改策略,根据 针对各方案或难点问题的专题研讨会,采用方案内部以上计算结果,将具有最大差异度数值的专家及其差异 方案间的整体比较信息判断策略,各自给出既定方案的 要素数值界定为修改目标(视具体情况而定,在偏好差 要素间两两比较信息a。 异显著时可选取差异值较大的多个要素作为调整对 象)。反馈该修改信息至专家后,在专家组共同商讨的 42专家在某对要素的判定值差异度 基础上完成对相应要素影响程度判断值的修订。由于 dA(,k)=∑(a,,1≠(1)决的时间限制、成本控制等影响,上述致性检验及 其中,d(a1,a)表示专家k,k在要素x,与x,上的关系强调整次数需加以限定。设由专家议定的最大讨论修改 度判定值差异绝对值,L为要素x与x相互影响程度的次数为g,实际修改次数为g∈[0,。当该决策通过 最大值与最小值之差当d(a,a或L为0时d(k,k)=0 检验且g≤g时,偏好一致性判定结束,可以融合偏好 显然,d2(,k)具有以下特征:(1)0≤d(k,k)≤1 信息最终得到决策结果;当该决簽未通过检验且g≤g 时,则按照42~4.4节的规则进行下一轮一致性检验;当 (2)d(k,k)=d(k,k);(3)a(k,h)=0;(4)d(k,k)=0 该决策未通过检验且g>g,时,一致性判定终止,专家 43任意两个专家在全部要素上的差异度 偏好差异较大且不能调和,需重新组织评价。 d(k,k,)=∑d(k,k) (2) 实例验证 其中,d(k,k)表示全部专家在所有要素上的综合差异 在集成创新与协同创新的创新导向下,开展创业团 度,n为要素的个数,显然d,k)具有类似于a,k)队管理对支撑地方创新创业活动其有重要贡献。整合 的特征:(1)0≤d(k,k)≤n;(2)d(k,k)=(k,k);尹志超、秦志华等“学者的相关成果,目前研究主要从 (3)d(k,k)=0 内部知识转移(创新资源x1技术成熟度x12、倍息技术 44群体偏好实际一致度和预期一致度 3、创新路径x4)、合作与沟通(合作动机x21、创业基础 定义专家群体的实际一致度a为所有专家之间要x2认知结构与风格x23年怜与社会阅历x2)、领导与 素差异度的算术平均值 愿景(组织架构x3、团队文化x32、道德约束x3、市场前 0=1-k,k)/∑当方案相互独立时(3)景x:,)三个维度提出了影响该情景下团队运行效果的 7=1-2(k,k)/kn2当方案间相互影响时(4)12个主要因素。为探索三个依托于高校众创空间创业 注:式(3)中,n为产生差异的实际要素数目,当方团队的共同关键运行影响因素团队情况相近,但团队 许成磊,朱跃云,段万春,等:多方案 DEMATEL的偏好交互与融合方法研究 2016,52(22) 79 间无关联),该众创空间的责任管理方(即主要创业创新在内部交流与偏好交互的基础上进一步调整判断结 服务提供方)邀请该众创组织内熟悉管理实情的专家论。经过3轮调整之后,三位专家,之问的总体差异度下 k1、从事创新团队管理研究的专家k2和从事高校产学研降至82,实际致度也上升到0.7211>σ=0.65。此 管理的机构负责人k3以问题研讨的形式共同给出相关时,专家群体在整体偏好层面具有较高的一致性,该决 决策信息。研讨问题为:(1)相对于众创空间建设的总策通过一·致性检验,可以进行下一步的信息融合与决策 体目标,集成创新与协冋创新环境下创业团队管理三个矩阵求解。在此基础上,依据1.2-14节给出的 DEMATEL 维度之间的相对重要程度如何;(2)对照各个评价方案方法求解步骤,可以计算得到如表2所示的调整后与初 的实际管理情景(创业基础、创业导向、管理风格等),12始信息的评价结果。 个要素中,该方案内可能影晌团队创业水平、效率的要 分析表2可知,专家初始判断信息与调整后信息得 素有哪些(为简化分析流程起见此处由专家共同筛选到的评价结果之间存在显著差异。依据未经偏好后期 出同一套评价要素);(3)在各个方案、各个维度中的要充分交互与调整的初始判断信息,仅使用算术平均策略 素相对于实现创业团队管理水平提高这一整体目标的汇总专家信息形成直接影响矩阵后, DEMATEL方法筛 影响关系如何(包含维度内外),存在的影响强度属于选出三个方案内中心度数值位于前三位(30%)的要素 强”、中”、“弱”的哪一级别 依次为:e1的x34、x21、x2;e2的x2、x2、x34;e3的x21 针对这三个问题的研讨进展,每个专家分别给出 方案相应管理要素间作用关联的判断信息(遵循从方x23、x1。{用经过专家偏好交互调整且通过偏好一致 案层到要素层的整体判断策略),为简洁起见相应初始性检验的信息, DEMATEL方法筛选出三个方案内中心 判断信息不在此赘述。依据这些信息形成的成对要素度数值位于前三位的要素依次为:的x21、x3;e 比较序列,采用前文4144节所列的偏好一致性检验的21、x:E3的x1、x14、x34。由于初始信息所识别 方法,可得到表1所示的专家样体判断偏好一致性检验出三个方案的关键影响要素差异较大,并个能从中进 结果与调整信息。 步提炼出三个方案的共同关键影响要素;而经过偏好交 由专家群体商议(采用德尔菲方法,具体过程不在互和一致性检验后,可以进步提炼出三个方案的共同 此赘述)给定的预期致度为a=(065,0.75,0.85,最关健影响要素为x1和x3。依托多方案比较策略筛选 大修改次數gρ=5。分析表1可知,专家群体首次给出共同关键影响要素的意义在于,通过抓住创新资源整合 的判断信总总体差异度较大,实际一致度仅为02857<与创业政策扶持两个关键要素(同时有侧重地关注e1的 σ=0.65,因此不能直接融合信息得到评价结果,需要x21e2的x2e3的x14),可以更加有效地指导、辅助与这 表Ⅰ专家群体判断偏好·致性检验结果与调整信息 总体差实际·最大偏差 致度 专家 调整专家及要素 异度 初始 210 0.2857 信息 专家k3;与方案c1中x1相对应,x14改为3,x2x23改为2,x32、x34改为1;与方案c1中x 相对应,x1、x14改为,x1~x2改为1;与方案e1中x相对应,x1、x4改为0,x,“x3改 为1;与方案e2中x1相对应,x1~x2改为2,x2x2改为2;与方案e2中x1相对应,x x23改为2,x2、x4改为2;与方案e2中x21相对应,x1、x14改为0,x23改为1,x2、x4改为 调整 042861与k3 3;与方案e2中x12、x4相对应,x1、x4改为0,x21x23改为1;与方案e中x1相对应,x4 改为2 改为1,x2改为2:与方案e3中x1相对应,x1-x23改为1 改为2 与方案e中x3相对应,x1、x14改为0,x2改为2,x2改为1,x12、x14改为1;与方案e、中 2相对应,x1、x14改为0,x3改为2;与方案e3中x34相对应,x1、4改为1,x21~x2改为0 专家k2;与方案e1中x1相对应,x14改为3,x2-x23改为2,x32、x34改为1;与方案e2中 第2次 x相对应,x21-x23改为2,x2、x4改为2;与方案e2中x:相对应,x21x2改为2,x2 120 0.5918 k,与k3 调整 x改为2;与方案e2中x21相对应,x1、x4改为0,x3改为1,x32、x2改为3;与方案e3中 1相对应,x21~x2改为1 专家k2;与方案q1中x14相对应,x21x2改为2,x2、xy改为1;与方案e1中x21、x2、x 相对应,x1、x14改为0,x2、x4改为2;与方案c1中x32、x3相对应,x21x2改为0;与方 调整 07211k1与k案2中x2相对应,x1、x改为,x2改为2,x2、x3改为3;与方案e2中x2相对应, 1,x1A改为0,x、x34改为3;与方案e2中x2、x相对应,x21~x2改为0;与方案e3中 x21、x2相对应,x1、x14改为0,x2、x4改为1;与方案e3中x23相对应,x21~x2改为0 016,52(2) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 表2调整后与初始信息的评价结果 词整后影响度被影响度中心度原因度中心度排序原信息影响度被影响度中心度原因度中心度排序 0.39 1.59 0.82 2.52 1.57 0.07 0.67 0.79 0.12 0.23 x40.88 1.46 1.86 3.21 0.51 86 l.43 ).28 6 1.13 0.17 21 1.37 1.64 1.40 3.04 0.24 词整后影响度被影响度中心度原因度中心度排序原信息影响度被影响度中心度原因度中心度排序 1.91 1.91 0.61 1.23 1.64 1.73 1.55 1.74 0.60 2.34 1.15 (1.17 1.26 1.53 1.00 1.26 0.37 0.39 1.51 0.73 1.22 0.93 0.29 0.62 1.34-0.10 0.58 0.62 1.30 0.84 0.91 1.75 词整后影响度被影响度中心度原因度中心度排序原信息影响度被影响度中心度原因度中心度排序 1.03 0.4l l.44 0.62 L.0 2.34 0.14 0.67 1.31 0.03 1.32 0.88 0.45 0.10 l.19 1.51 0.91 0. 1.17 0.53 0.88 0.35 1.16 0.34 0.69 125 0.13 0.58 l.08 0.08 0.53 0.58 0.18 086 1.04 -0.67 0.88 0.00 0.88 0.88 三个方案相近的创业团队。这种结果表明,应用本收进要素间两两比较数据转换成表征专家偏好的判断序列; 方法前后不仅调整前后偏好信息的一致度大幅提升至构建了整体判断策略下有效集结绝对比较偏差的可行 专家群体接受闵值,而且计算得到的要素重要性整体排方案,可以依据群体共同达成的一致性检验國值及交互 序变化显著,同时应用多方案整体分析策略得到的结论调整策略,史深层次上实现群体內部的集思广益,并形 更具指导价值,能够充分挖掘一致性偏好信息所反映的成更具参考价值的多方案对比分析结论。 收敛决策信息。 基于本研究成果,可进一·步融合文献[6-8]等借鉴的 以上实例验讦过程及结果表明,本研究通过关注多DSmT、证据理论和知觉模糊等思想,完善优化 DEMATEL 方案 DEMATEL方法融合专家群体判断信息形成直接方法的前期多主体决策信息提取及融合思维。同时,拓 影响矩阵过程中所暴露的偏好差异,基于所构建的偏好展本研究成果也对解决目前复杂决策相关研究中的多 交互、致性检验与多轮次连续谰整方法,能够有效识主体、多层次、多偏好决策困境具有·定的参考价值,有 别专家群体内部的偏好差异,并通过·套反馈调整机制助于面向复杂系统决策活动有效挖一致性信息真正 在较高收敛状态下(仅做3次调整)最终实现集体满意实现多领域、多视角、多阶段的科学决策。 的“共同”偏好结论 参考文献 6结论 [1 Tsai W H Building an integrated multi-criteria decisior 思考决策过程中涌现的个体选择偏好、流程导向偏 making model based on DEMATEL and anp for select ing the risk management system of banking[J]. Interna 好与交互学习偏好三者交互与融合问题,为应对多方案 ional Journal of Management Enterprise Develop DEMATEL方法在构造直接判断矩阵时由专家知识绪 ment,2010,8(4):358-382 构经验积累、思考逻辑、价值认同和利益取向等偏好差 [2]Nilashi M. Zakaria R, Ibrahim O, et al. MCPCM:a 异所导致的判断序列非一致性问题,本研究创新性地构 DEMATEL-ANP-based multi-criteria decision-making 建了一箕能够交互、识别、测度、调整和梲验专家群体偏 approach to evaluate the critical success factors 好非一致性的方法。依据该方法,本文相对于现有成果 struction projects[J]. Arabian Journal Forence Engi 的贡献和主要创新性在于:针对多方案特殊决策情景 ring,2015,40(2):343-36 提出了偏好交互与融合的改进策略,能够将专家给出的 (下转207页)

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