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基于改进指标权重的装备研制风险多级模糊综合评价模型
来源:互联网 sk006 |
【分  类】 机械与建筑工程
【关 键 词】 装备研制; 风险; 改进权重;模糊评价
【来  源】 互联网
【收  录】 中文学术期刊网
正文:

  摘 要:合理确定指标权重是装备研制风险模糊综合评价的关键,本文首先建立一般模型,分析专家评分法确定权重的不足,对其进行优化、改进,进而建立更加符合实际的风险模糊综合评价模型,使得评价结果更加客观、准确。

  关键词: 装备研制; 风险; 改进权重;模糊评价

  1. 引言

  新型武器装备的研制过程是研究创新的、以前尚未存在过的对象、过程或系统,是一个创造性的探索过程。其研制过程中存在着各种不确定性因素,风险性是不言而喻的。从技术上讲,它采用大量尚未经过验证的新技术、新器件、新工艺,科技含量高;从进度上讲,其军事用途的性质决定了研制进度受政治、经济、军事等多种因素的影响,不确定性大;从经费上讲,研制费用受总的预算的制约,不可能做出大的突破;从管理上讲,研制计划的实施往往受到种种外界因素的影响,而这种不确定性则有可能使计划发生改变,人为干扰因素多。针对装备研制过程的潜在风险,我们可以应用模糊理论,建立模糊综合评价模型,对风险进行分析和评估,为决策提供依据。但在以往的研究中,各评价指标权重的确定多采用专家评分等主观方法,存在较大的主观性。针对上述问题,本文对模糊综合评估模型的指标权重确定方法进行优化、改进,使其更加客观和符合实际。

  2. 评价指标体系构建

  就武器装备项目而言,其整体风险从技术性能风险、费用风险、进度风险、管理风险四个方面进行分析,即,技术性能风险可分为包括技术成熟度、技术复杂度、技术先进性三个因素的子因素集,同样的,进度风险可分为计划合理性、资源充分性、环境政策;费用风险可分为预算准确性、资金到位率、使用效率;管理风险分为领导决策、人员能力、组织协调。即,,,。

  综上所述,建立风险指标体系(= 1,2,3,4 =1,2,3)。因此,本文应用二级模糊综合评估模型对装备研制整体风险进行评价。

  技术成熟度

  技术复杂度

  技术先进性

  计划合理性

  资源充裕性

  环境政策

  预算准确性

  资金到位率

  使用效率

  领导决策

  人员能力

  组织协调

  整体风险

  管理风险

  费用风险

  进度风险

  技术风险

  3. 一般模型求解

  模糊综合评价基本模型为B=A·R。A为指标权重,R为单因素评判矩阵。下面以上述的装备研制风险指标体系为例,应用基本模型进行评价。

  3.1 一级评价

  由技术性能的三个因素(技术成熟度、技术复杂度、技术先进性),评出技术风险的综合评价;先由专家确定技术成熟度、技术复杂度、技术先进性三个指标的权重

  根据三个指标对技术性能影响的大小,把评语分为很大、大、较大、一般、小,每一个评语都看成一个模糊向量,各个评语对1、2、3、4、5的5种评分所具有的隶属度如下表所示:

  得分

  隶 属

  评语

  度

  1

  2

  3

  4

  5

  很大

  0

  0

  0

  0.33

  0.67

  大

  0

  0

  0.25

  0.5

  0.25

  较大

  0

  0.25

  0.5

  0.25

  0

  一般

  0

  0.67

  0.33

  0

  0

  小

  0.67

  0.33

  0

  0

  0

  表1:评语得分隶属度

  再由专家对三个因素逐项进行对比、考察、分析,得出相对应的评语:技术成熟度(一般),技术复杂度(大),技术先进度(大)。参照表1,得到隶属度评判矩阵

  ==

  同理,由进度的三个因素(计划合理性、资源充裕性、环境政策),评出进度风险的综合评价;

  =

  =

  由费用的三个因素(预算准确性、资金到位率、使用效率),评出费用风险的综合评价;

  =

  =

  由管理的三个因素(领导决策、人员能力、组织协调),评出管理风险的综合评价;

  =

  =

  3.2 二级评价

  由专家给定技术性能、进度、费用、管理的权重

  评判矩阵 =

  根据最大隶属度原则,= 0.325最大,得出结论,整体项目风险级别一般,在可控制范围之内。

  4. 指标权重的改进

  由上述模糊综合评判模型可知,指标权重的确定在模糊综合评判时起着至关重要的作用,直接影响评价结果。在二级(多级)评价模型中,专家要对每一级指标进行评分,在逐级运算后,人为主观性也逐级叠加。例如在上面例子中,计算时,由专家经验给定,因此带有一定主观性,而,A由专家经验给定,同样带有一定主观性。经B=AR运算后,两次主观性叠加,使得最后的评价结果的客观性大打折扣。本文在专家评分的基础上,进行优化、改进,引入模糊子集,应用权系数矩阵来确定A。

  评 语

  隶属

  得 分

  度

  很

  次

  要

  次要

  一般

  重要

  很

  重

  要

  0

  0.67

  0.33

  0

  0

  0

  0.3

  0.33

  0.67

  0.67

  0.33

  0

  0.6

  0

  0

  0.33

  0.67

  0.33

  1.0

  0

  0

  0

  0

  0.67

  表2:表示重要程度的模糊子集

  表中各列是对各种评语的模糊权数,仍以上面例子来说明如何用权系数矩阵进行综合评价。

  此时C权 ,

  C权 ,此式为改进权重后的评价模型。

  式中,:各因素的评判矩阵,:权系数矩, C权 :

  现在来确定权系数矩阵:首先仍然由专家给出,中的三个数值可以认为是三个模糊语言: 0.2    次要(技术成熟度)

  0.4 一般(技术复杂度)

  0.4 一般(技术先进度)

  上述方法不用精确权数表示“重要”,“很重要”等模糊语言,而用表中的模糊权数来表示,尽量分散对某个指标权重的人为主观性,使得权重更加符合实际。如:重要:,很重要:。

  于是得到 不变。

  = C权 =,为便于与前面的结果进行比较,是经归一化处理后得到的结果。同理,可得出

  、、均不变,

  = C权 =

  = C权 =

  = C权 =

  因此

  对应的权系数矩阵

  = C权 =

  由最大隶属度原则,仍然是= 0.323最大,得出结论,整体项目风险级别一般,在可控制范围之内。

  5. 结 论

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