D-S证据理论在项目风险管理中的应用

晏玉梅



D-S证据理论在项目风险管理中的应用

晏玉梅

（湖南科技学院 理学院，湖南 永州 425199）

利用第一置信优势（FBD）这个概念构造了一种二元优先关系，并将其应用于项目风险审查评估过程，得到了一种有效的评估方法。

D-S证据理论；向上置信函数；向下置信函数；第一置信优势

1　引　言

对于现代企业来说，关键项目的成败往往关系到企业的生死存亡，因而对关键项目的风险管理及评估显得尤为重要。然而由于种种原因，风险管理评估过程中存在各种不确定因素，需要一种能处理不确定因素的推理方法来进行量化评估。D-S证据理论正是一种处理不确定、不清晰、不完整信息的推理方法，下面我们引入证据理论中FBD[1]（the first belief dominance）这一概念，在不同对象间构造一种二元优先关系，将之应用于项目风险审查评估过程，为项目风险审查提供一种有效的方法，帮助项目管理层更好地进行风险管理。

2　FBD的定义[1]

正如贝叶斯理论中的概率分布一样，证据理论中的基本置信指派函数（BBA）定义了各证据会发生的可能性大小。因此，可以通过分析这些BBA，了解它们偏好支持的证据。如果这些证据按一定秩序排列（比如数量由少到多，等级由低到高等顺序进行排列），则对BBA的分析能让我们了解到许多更有价值的东西。下面先要介绍几个符号和定义。

下面给出FBD的定义，即the first belief dominance这一概念。

3　FBD应用于项目风险审查

在《项目风险管理——一种主动的策略》一书中，保罗介绍了一种基于贝叶斯理论的风险审查方法[2]。而现实中专家们根据现有的证据，往往无法给出某一关键成功因素的确切风险大小，只能用BBA函数描述这些证据，这时可以以上面建立的二元优先关系为基础得到一种基于证据理论的项目风险审查评估方法。下面通过一个示例来详细地介绍这一方法，并给出这一方法具体步骤。

例1：一房地产公司要对其承建的五个房产开发项目进行风险审查评估，特邀请了三个专家组成评估小组（三个专家分别用1,2,3代替）。他们分别对这五个房产开发项目的组织、风险管理、计划、监控、资源五个方面进行了审查评估后，给出了自己的结论。随后三个专家的结论被提交到管理层，管理层要分析三个专家的结论，分别评出在五个方面做得最好的项目和综合管理最好的项目，从而推广优秀经验，并对风险进行有效预测和控制。这里假设管理层认为专家1,2,3的可信度分别为0.3,0.5,0.2。下面给出评估步骤：

步骤一：明确决策目标集，判别准则集和相关评估等级集。

表1.基于各判别准则的评估等级表

关键成功因素评估等级

步骤三：用Bui（1987）的算法[3]，即，其中，为专家组人数，计算出专家在下对决策目标给出的分数。令，则表示基于下专家给出的得分向量。

步骤四：由于每个专家的可信度不同，我们用每个专家的可信度分别乘其各自给出的得分向量后的和作为基于判别准则下的总得分向量，即

步骤六：将各分总得分向量相加，得出综合总得分向量，即可按分数高低，得出各项目的综合排名，分数相同的则按步骤五的方法处理。

4　结束语

通过引入FBD这个概念，得到了一种基于证据理论的风险审查评估方法。不过，“金无足赤”，这一方法的缺陷也是存在的。比如在步骤三中，运用Bui的方法，只将优先关系进行简单地次数累加，而未从质上把一个优先关系和另一个优先关系区分开来。具有明显优势和只有一点点优势的两个关系均用一个简单的“1”代替，这个方面还有待改进。

[1]M.A.Boujelben,Y.D.Smet.Building a binary outranking relation in uncertain,imprecise and multi-experts contexys:The application of evidence theory[J].Int.J.Approx.Reason,2009,(50):1259-1278.

[2]Paul S. Royer.项目风险管理—种主动的策略[M].北京:机械工业出版社,2005.

[3]Bui.A Group Decision Support System for Cooperative Multiple Criteria Group Decision Making.Lecture Notes in Computer Science[J].1987.

[4]任乾鲁,李金屏.基于局部冲突分配策略的证据理论组合规则[J].济南大学学报,2006,20(1):51-54.

[5]孙全,叶秀清,顾伟康.一种新的基于证据理论的合成公式[J].电子学报,2000,28(8):117-119.

(责任编校：何俊华)

2015－06－11

晏玉梅（1986－），女，湖南新化人，研究方向为概率论与数理统计。

OZ11

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1673-2219（2015）10-0007-03