基于模糊层次分析的工程项目综合效益评价方法

2010-05-07李希胜

森林工程 2010年4期

李希胜，施艳

(南京林业大学，南京 210037)

工程项目综合效益应包括项目产生的经济效益(财务效益和国民经济效益)、环境效益和社会效益。对于经济效益的评价在《建设项目经济评价方法与参数》(第三版)［1］中已有明确规定。目前对于工程项目综合效益的评价尚没有统一规范的方法。在提倡环保、低碳经济和可持续发展的大趋势下，人类活动对环境和社会的综合影响应已越来越受到社会各界的重视［2］。因工程建设对环境和社会的影响具有长期性、潜伏性等特点，很多评价指标难以量化，工程建设社会及环境效益评价方法主要包括层次分析法、类比分析法、灰色关联法、模糊数学法、神经网络分析法等［3，4］。本文基于层次分析法和灰色评价法的研究基础上，依据灰色评价理论确定权重及隶属度，并采用模糊综合层次分析法对工程项目综合效益进行评价，可为工程项目综合评价提供借鉴和指导。

1 基于模糊层次分析法的综合效益评价模型

层次分析法与模糊综合评判法相结合，主要工作是将评价指标体系分成递阶层次结构、确定各指标权重，然后分层次进行模糊综合评判，最后做出综合效益评价。模糊层次分析模型由因素集、权重集、评语集和模糊关系运算构成。

(1)因素集。即指由评价因素组成的集合。从成本效益的角分析，工程项目的综合效益，一般可分为环境效益、经济效益、社会效益三个方面。根据文献［5－10］，工程建设综合效益评价指标体系见表1。

(2)权重集。是各指标因素重要程度的集合，采用AHP法通过评价指标的两两成对重要性比较建立判断矩阵，然后用求解矩阵特征值的方法解出评价指标的权重，并对判断矩阵的逻辑一致性进行检验［11］。所谓判断矩阵，即针对上一层次因子，本层次因子与有关因素之间的相对重要性程度比较。其一般形式如下:

其中:元素bij即以准则V为基础;因子Vi较因子Vj的相对重要值，且有bji=1/bij。具体数值通常可以通过1～9级标度法进行定量判断，进而计算各指标的权重W。

(3)评语集。表示评价目标优劣程度的集合，见表1。一般采用流行的5级或7级打分法，也可以根据等级确定分数范围，再综合打分［12］;根据指标的描述规则和工程建设环境影响评价的要求，把各项指标影响程度划分为“极有利”、“有利”、“无影响”、“微不利”、“极不利”5级。以百分制建立灰类，给出 {100、80、60、40、20}评分标准等级。

(4)模糊综合评判。根据模糊关系矩阵，确定各因素的隶属度，并进行模糊矩阵的合成运算。

在求得各项评价指标的权重W和评价指标隶属度R的基础上，第一级综合评判为Bi=Wi·Ri(二级评价指标权重及相应隶属度乘积)，可得集合R=(B1 B2 B3)T，以此作为第二级评判的隶属度。第二级综合评判为B=W·R(一级评价指标权重及相应隶属度乘积)［8］。由B中的数据可确定工程项目综合效益等级。

权重及矩阵隶属度的确定是综合评价的关键。经验打分法确定指标模糊隶属度不可避免的带有很强的主观性［13］。为减少人为影响，本文通过灰色评价方法确定模糊评价指标隶属度。

2 利用灰色理论对评价指标隶属度计算

对各指标做白化权函数并确定评估灰类。邀请n位专家对效益影响进行评价打分。统计打分情况计算得到评价指标的样本矩阵D:

式中:n为专家数;m为指标数;Cij表示第j个专家对第i个指标的打分值。确定评估灰类就要确定评价灰类的等级数、灰类的灰数以及灰数的白化权函数。

本文e=(100、80、60、40、20)相应的灰类及白化权函数建立公式 (1)～(5):

灰类1(e=100):

灰类2(e=80):

灰类3(e=60):

灰类4(e=40):

灰类5(e=20):

综合影响评价指标体系的二级评价指标V11，属于第e=(100，80，60，40，20)灰类的隶属度计算如下:

d11，对 d11e进行规一化处理:

最后可得环境影响评价指标体系的一级评价指标V1对评语集的隶属矩阵:

同样，可以得到V2、V3指标对评语集的隶属度矩阵R2、R3。

3 实例分析

3.1 权重集及一致性检验计算

某燃煤发电厂工程，位于H市区以东A区，距离市区约30 km，总投资概算为54.4亿，建设周期2005～2007年。A区是该市的主要矿区之一，区域内煤炭和石灰石资源丰富，年产原煤1200×104t以上，H发电厂将利用这些丰富的煤炭资源，将输煤转变为输电。规划厂址周围10 km范围内，未发现名胜古迹及文物遗址及重要的人文和旅游资源［14］。评价该工程项目综合效益。

采用DELPHI法由10位专家利用1～9标度法进行各指标重要度打分，并利用AHP法计算各指标的权重w，并进行一致性检验，结果见表2～表5。

表2 一级指标权重及一致性检验计算表Tab.2 Table on weight and consistency check of the first class index

表4 V2所属二级指标权重及一致性检验计算表Tab.4 Table on weight and consistency check of the second class index belonging to V2

表3 V1所属二级指标权重及一致性检验计算表Tab.3 Table on weight and consistency check of the second class index belonging to V1

表5 V3所属二级指标权重及一致性检验计算表Tab.5 Table on weight and consistency check of the second class index belonging to V3

3.2 评语集计算

该项工程10位专家对工程建设综合效益影响程度按照表1的评分等级进行评分。得到环境效益指标、经济效益指标、社会效益指标的样本矩阵分别为 D1、D2、D3:

本评价设定5个评价灰类，灰类及白化权函数如式1～5中所示。运用3中评价指标隶属度的计算公式，可求得二级评价指标对评价等级的隶属向量 R1、R2、R3:

3.3 模糊综合评价

对V1、V2、V3进行模糊综合评价:

B1=W1·R1=(0 0 0.049 3 0.569 9 0.380 9)，B2=W2·R2=(0.369 1 0.172 9 0.208 4 0.249 8 0)，B3=W3·R3=(0.482 9 0.476 2 0.046 8 0 0)。

一级指标的隶属向量R=(B1B2B3)T=

对目标层V进行模糊综合评价:B=W·R=(0.339 5 0.301 9 0.071 8 0.189 2 0.097 7)

根据评价结果矩阵B，其隶属于“极有利”、“有利”、“无影响”、“微不利”、“极不利”的隶属程度分别为:0.339 5、0.301 9、0.071 8、0.189 2、0.097 7，可知该工程项目综合效益属于有利等级的程度为64%，不利影响程度近30%，不利程度偏高，且在环境效益评价过程中处于不利程度达到95%，此项目不宜仓促上马，需大力改善环境效益，提高综合效益［15］。

4 结束语

工程项目综合效益评价是多因素多目标的复杂评价系统，无法完全实现精确的定量化评价。如何减少主观因素影响，充分考虑评价的不确定性，使评价方法和结论更加科学合理，是未来研究的方向。本文建立了工程项目综合效益评价指标体系及模糊层次分析模型，运用灰色评价方法计算白化权函数得到各评价指标的隶属度，在一定程度上解决了评价指标的隶属度主观性过强的缺点，使评价结果更具科学性。文中所举实例各指标量化评价数据是根据评分标准采用专家打分法所得，实际应用时对于可以通过实验检测得到的数据 (如空气影响、水体、噪声、土壤等指标)经过无量纲化处理后转变为评价数据。

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