基于语言信息的档案网站绩效评估模型研究

王小容，卫贵武

(1．重庆文理学院学校办公室，重庆 永川 402160;2．重庆文理学院经济与管理学院，重庆 永川 402160)

20世纪80年代以来，各国政府政务信息网的陆续开通，对以政府网站绩效评估为中心的研究逐渐成为国内外学术界的一个热点话题．伴随着政务信息公开化的呼声，档案网站的建设开始被提上议事日程．然而，国内学者对档案网站绩效评估问题的研究却不多，并且对档案网站绩效评估在关键问题上没有形成统一认识，从而导致我国档案网站绩效评估举步维艰．如何对档案网站建设的成效做出公平、公正、公开的评估，如何引导档案网站建设向正确的方向发展是我国档案部门面临的重要问题．

近年来，人们在对诸如人的思想品德、汽车性能等问题进行评估时往往会直接给出定性的评估信息(如：优、良、差等语言形式)，因此对属性值以语言变量形式给出的多属性决策问题的研究具有重要的理论和实际应用价值．目前，国内外有关该问题的研究已有一部分成果［1-5，9-21］．由于客观事物的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性，当专家受一些主、客观因素制约时，属性值往往以语言变量的形式给出，并且只能获取部分属性权重的信息，甚至对属性权重信息完全未知，因此对该类多属性决策问题的研究已引起了人们的关注．文献［2］对属性取值为语言变量、属性权重信息完全未知的多属性决策问题进行了研究．文献［3］对属性取值为语言变量、属性权重信息不完全的多属性决策问题给出了一种交互式的决策方法．文献［4］对属性取值为语言变量、属性权重信息完全未知的多属性群决策问题，基于离差最大化的思想，给出了一种求解属性权重的公式．文献［5］对属性取值为语言变量、属性权重信息不完全且对方案有偏好的多属性决策问题给出了解决该问题的线性规划模型．

鉴于此，本文将基于语言信息处理模型对我国档案网站绩效评估的问题进行深入和系统的研究，提炼出档案网站建设中的关键指标，形成客观公正的档案网站绩效评估指标体系和评估模型，协助相关部门发现档案网站建设中存在的问题，为优化档案网站建设和应用标准提供决策依据，为我国档案网站的建设建立全面的参照系统，使其朝着规范化、有序化方向发展，进而提高我国档案网站建设的整体水平．为此，本文首先引入语言变量的概念及其运算法则，然后结合文献［6］的思想，对语言多属性决策问题综合考虑待评方案综合属性值之间相离度最大化和权系数的随机性，引入Shannon熵［7］来描述权系数的不确定性，给出一种新的计算属性权系数的方法．该方法以待评方案综合属性值之间相离度最大化和Jaynes最大熵原理［7］为依据，建立了确定属性权系数的优化模型，并给出了模型的精确解．随后利用语言加权算术平均(LWAA)算子，对语言决策信息进行加权集成，继而对档案网站绩效进行排序和择优．最后通过实例说明此方法的有效性．

1 预备知识

(a)若i＞ j，则si＞ sj;

(b)存在负算子neg(si)=s-i;

(c)若 si≥ sj，则 max(si，sj)=si;

(d)若 si≤ sj，则 min(si，sj)=si．

例如：S可以定义如下：

S={s-4=极差，s-3=很差，s-2=差，s-1=稍差，s0=一般，s1=稍好，s2=好，s3=很好，s4=极好}．

定义 1［2，5］设 sα，sβ∈为两个语言变量，那么sα与sβ之间的规范化距离定义为：

2 基于语言信息的档案网站绩效评估模型

令 M={1，2，…，m} ，N={1，2，…，n} ，利用LWAA算子对决策者的语言决策矩阵R=(rij)m×n的属性值进行集结，得到决策方案Ai关于属性Gj的综合属性值：

显然，综合属性值zi(w)越大，则其所对应的档案网站Ai越优，在权重向量已经确知的情况下，很容易对方案进行排序．

由于客观事物的复杂性及人类思维的模糊性，人们往往难以给出明确的属性权重，有时会出现属性权重完全未知这种极端情形．在这种情况下，需要事先确定属性的权重．

有限个方案的多属性评估问题，实质上是对这些方案综合属性值的排序比较．若所有决策方案在属性Gj下的属性值差异越小，则说明该属性对方案决策与排序所起的作用越小;反之，如果属性Gj能使所有决策方案的属性值有较大偏差，则说明其对方案决策与排序将起重要作用．因此，从对决策方案进行排序的角度考虑，方案属性值偏差越大的属性应该赋予越大的权重，方案属性值偏差越小的属性应该赋予越小的权重．特别地，若所有决策方案在属性Gj下的属性值无差异，则属性Gj对方案排序将不起作用，可令其权重为零．

对于属性Gj，若决策方案Ai与其它所有决策方案的偏差用Dij(w)表示，可以定义为：

因此，对属性Gj而言，各决策方案与其它决策方案的属性值的偏差为：

系统评价的目的就是要确定一个合理的属性权系数，使所有评价属性对所有待评方案之总离差为最大，即极大化：

来表示属性权系数的不确定性．

多属性决策的另一个目的就是尽量消除各属性权系数的不确定性，根据Jaynes最大熵原理［7］，确定的属性权系数应使 Shannon熵取极大，

为达到上述两个目的，求解权向量w就等价于求解如下最优化问题：

其中u为正参数，满足0＜u＜1，用来表示上述两个目标之间的平衡系数，可根据实际问题给出．下面求解优化问题．先构造Lagrange函数

根据极值存在的必要条件，有

从而解得权重向量w：

综上所述，给出如下算法：

步骤2 利用(10)式求出最优属性权重向量w，令式中u=0．2．

步骤3 由(3)式求得各档案网站综合属性值zi(w)．

步骤4 根据zi(w)的值对档案网站进行降序排列，zi(w)的值越大，对应的档案网站就越优．

3 应用举例

现对5个综合性档案网站(A1～A5)的绩效进行评估．在评估时，设4个评价属性G1～G4(属性分别为内容服务，功能服务，质量服务和系统建设)．决策者利用语言评估标度S得到的评估矩阵为：

试确定最佳档案网站．下面利用本文所给的方法进行求解．

步骤1 由(10)式得最优属性权重向量w．w=(0．2213 0．2842 0．3221 0．1724)T．

步骤2 利用(3)式求得档案网站Ai(i=1，2，…，5) 的综合属性值 zi(w)(i=1，2，…，5) ，

步骤3 档案网站的排序结果为：A2＞A5＞A4＞A3＞A1．因此，最优档案网站为A2．

4 结语

本文基于语言信息处理模型对我国档案网站绩效评估的问题进行深入和系统的研究，提炼出档案网站建设中的关键指标，形成客观公正的档案网站绩效评估指标体系和评估模型．利用语言变量的运算法则，针对属性权重完全未知的情形，利用待评档案网站的综合评价值之间的相离度最大化和属性权系数的随机性，给出了一种新的语言多属性决策的赋权方法．该方法以优化理论和Jaynes最大熵原理为依据，以待评档案网站的综合评价值之间的相离度和权系数的信息熵最大化为目标，建立了优化模型，并给出了属性权重的精确解．然后利用语言加权算术平均(LWAA)算子，对语言决策信息进行加权集成，进而对档案网站进行排序和择优．从实例可以看出，本文给出的方法不但计算简单，可信度高，而且可广泛应用于投资决策、人事管理、项目评估、经济效益综合评价等诸多领域．

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