基于犹豫度的灾害链应急系统优先权排序研究
2017-02-14郭燕君
郭燕君，李 芳
(上海理工大学 管理学院，上海 200093)
基于犹豫度的灾害链应急系统优先权排序研究
郭燕君，李 芳
(上海理工大学 管理学院，上海 200093)
针对属性权重不完全确定的多属性应急群决策问题，给出属性的直觉模糊集，基于犹豫度利用线性规划方法确定多属性应急群决策系统中各属性的最优权重，同时为了解决决策者主观偏好的问题。基于综合直觉模糊集提出了新的决策方法，利用得分值排序法及IFHA算子进行集结，从而减小主观偏好对决策的影响，通过灾害链应急系统中次生灾害点优先权排序的算例，实例分析结果验证了该方法的有效性和可行性。
犹豫度；直觉模糊集；多属性决策；应急决策；排序；灾害链
我国是世界上灾害种类最多的国家之一，许多灾害事故，特别是等级高、强度大的灾害事故发生后常常诱发一连串的其他灾害，形成灾害链[1]。当突发事件发生时，应急管理中心要快速应对启动救援行动，针对灾害链突发事件，为了快速、有效地对突发事件作出合理决策，往往不能同时兼顾每个受灾点，需要对各受灾点紧迫程度进行评估，从而最大化应急救援管理的满意度，因此受灾点优先权排序成为整个应急调度管理是否合理有效的关键，对应急管理[2-4]具有重要的理论意义和现实作用。应急系统优先权排序问题必须在短时间内做出决策且需考虑多种因素，时间的紧迫性[5]使得许多获得的决策支持信息具有很大的不确定性，多因素集结使得应急决策具有多属性群决策特点，因此应急系统优先权排序问题本质上是一个多属性群决策问题[6]。
针对多属性群决策问题，1965年Zadeh建立了模糊集理论[7]，在此基础上，Atanassov教授于1986年将模糊集进行拓展，提出了直觉模糊集的概念[8]。把仅考虑隶属度的传统模糊集推广到同时考虑隶属度、非隶属度和犹豫度这三方面信息的直觉模糊集。较之于传统的模糊集，直觉模糊集更能够准确的描述和反映客观世界的模糊性本质[9]，且更具灵活性和实用性，由于客观事物的模糊性和不确定性，有关直觉模糊集的研究引起了学者们的高度重视。尤其是决策判断过程中的犹豫程度，受到了理论与应用研究工作者的广泛关注。目前，如何利用直觉模糊集理论解决复杂的多属性决策问题已发展成为一个重要的研究领域。
在突发事件应急管理中，如何根据突发事件的特征进行及时有效的决策，是应急管理部门亟待解决的问题之一[10]，由于突发事件的多变性和复杂性，多属性模糊应急群决策成为应急管理的重点，不少学者对应急群决策方法的可行合理性方面进行了研究和探索[5、11-13]。在考虑应急突发事件的群决策问题中，专家的偏好及属性偏好直接影响决策结果的选取，从目前的研究现状[14-19]可以看出，常见的赋权方法大体可分为两种：主观赋权法[15]和客观赋权法[16-19]。而在多属性应急群决策问题中，属性及专家权重的合理确定将直接影响决策结果的合理性。目前针对直觉模糊集的群决策问题，大部分已将属性权重作为已知条件给出，但在实际管理决策问题中，由于突发灾害的复杂性和不确定性，决策者在对突发事件的认知过程中，往往存在着不同程度的犹豫或表现出一定程度的知识缺乏，因此在考虑群决策专家对属性的偏好信息表达时，应考虑决策属性的模糊性及犹豫性。本文针对应急系统属性权重不完全已知，偏好值同样也为直觉模糊集的情况下，基于犹豫度利用线性规划模型求出最佳属性权重，加权集结后运用得分值进行排序，同时为减少决策者主观偏好，排除最值对方案的影响，给予位置权重，对最大最小值给予较小的权重确定最终决策方案。
1 直觉模糊集的相关定义
定义1直觉模糊集[8]
设X是一个非空集合，则称F={
uF(x):X→[0,1],x∈X→uF(x)∈[0,1]。
vF(x):X→[0,1],x∈X→vF(x)∈[0,1]。
且满足条件0≤uF(x)+vF(x)≤1,x≤X。
πF(x)=1-uF(x)-vF(x),x∈X表示X中元素x属于F的犹豫度，且0≤πF(x)≤1,x∈X。
2 基于最优权重与混合加权集结的多属性群体决策方法
2.1 基于犹豫度的最优权重确定方法
多属性应急群决策问题需要对属性及专家赋予相应的权重，以反映相应的重要程度，尤其是属性权重确定方面，在多属性决策问题中，属性权重的合理与否直接决定决策结果的准确性，传统的主观赋权法能反应属性偏好但具有随机性，客观赋权法在集成综合决策信息过程中会丢失相关专家的信息，未能真实反应专家的意愿，对此，本文基于犹豫度提出一种属性权重确定方法，赋予不同专家以最优属性权重，达到同时兼顾主、客观要求。
犹豫度πF(x)=1-uF(x)-vF(x)可以直接反映直觉模糊集的信息量，有效刻画模糊集的不确定性程度，犹豫度越大说明模糊程度和不确定程度越高，而专家的主观属性权重应由专家对所提供的方案信息的评判的可靠性决定，评判信息越不确定说明专家对评价对象的熟悉程度越低，因此应赋予较小的属性权重，根据以上犹豫度刻画不确定性程度以及犹豫度确定各专家针对各属性权重的思路，给出以下权重确定方法。
通过上述分析建立下列模型，基于犹豫度确定最优权重：
(1)
(2)
2.2 基于最优权重的多属性应急群决策方法
步骤一：识别方案集A={A1,A2,…,An}、属性集oi={o1,o2,…,om}和决策者k(k=1,2,…,K)。
步骤八：根据定义3计算各直觉模糊集的得分值，进行排序，并整理排序后的直觉模糊集矩阵。
步骤九：按照位置权重计算有序加权集结后的综合直觉模糊集，计算各方案的得分值，排序选取最有方案。
3 案例应用
本研究采集了某地震灾害发生后各次生灾害点选址评估的决策数据，针对各次生灾害点应对灾害时的救援能力，将能力弱的地区确定为物资配送中心。现计划对其中4个较严重的次生灾害点A=(A1,A2,…,A4)进行优先权排序，三位专家构成评判组，考虑通行能力o1、储备能力o2、人口密度o3、地质条件o4等四大因素。决策者利用直觉模糊集对4个次生灾害点关于四个评价因素进行评估，得到各个决策者对方案关于属性给定的隶属度、非隶属度，具体数据如表1所示：
用类似的方法可得到各个决策者k(k=1,2,3)给定的属性oi(i=1,2,3)的直觉模糊集，具体数据可由以下的3个直觉模糊集权重向量给出：
根据以上所述多属性群体决策方法，我们确定以下的解决方案：
(1)构造区间值决策矩阵及区间值属性权重向量，表2为所构建的区间直接模糊集。
表1 各属性隶属度数据
表2 区间直觉模糊集
表3 属性加权集结所得直觉模糊集
表4 二次加权集结直觉模糊集
表5 得分值
表6 排序
表7 直觉模糊集及得分值
区间值属性权重向量为：
(6)
(7)
(8)
(2)求出最佳属性权重
ω1o=(0.25,0.21,0.22,0.32)T；
(9)
ω2o=(0.27,0.23,0.25,0.25T)T；
(10)
ω3o=(0.21,0.22,0.25,0.32)T；
(11)
(3)计算属性加权集结所得直觉模糊集矩阵，如表3所示。
(4)确定决策者的权重向量为ω=(0.35,0.35,0.3)T，位置权重向量为ω=(0.2,0.6,0.2)T。
(5)有序加权集结后的直觉模糊集及得分值，见表7。
从上述结果可见，应用文中所述方法确定最优属性权重后得到次生灾害点紧急程度排序为A3>A2>A4>A1，A3,A2相对而言对应急救援的紧急程度较高，因此无论从救灾的时间上还是从救灾物资的配送商都应首先以该两个次生受灾点为出发点，本文得出的次生受灾点优先权排序对后续应急管理配送中心选址及配送物资的存储都提供了依据，对应急管理决策具有重要影响。
4 总结
灾害链中次生受灾点的紧迫性评估是整个突发事件救援的关键，在众多复杂及不确定因素作用下，采用直觉模糊集描述相关属性偏好更加符合实际，通过犹豫度与属性偏好的关系，建立线性规划模型求得最优属性权重，同时考虑决策者主观偏好的影响，利用混合加权集结算子综合决策信息，从而保证结果的公正性，兼顾主观偏好及客观因素，使得整个受灾系统优先权评估有效合理，整个决策方法简单可行，同时也可以推广到其他领域。
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Research on Priority Ranking of Disaster Chain Emergency System Based on the Degree of Hesitation
GUO Yanjun and LI Fang
(UniversityofShanghaiforScienceandTechnologySchoolofmanagement,Shanghai200093,China)
Withrespecttotheproblemsofmultipleattributeemergencygroupdecision-makinginwhichtheattributeweightsisincomplete,intuitionisticfuzzysetsofattributeisproposed.Basedonthedegreeofhesitation,bylinearprogrammingmethod,optimalattributeweightsformultipleattributeemergencygroupdecisionmakingsystemcanbederived.Inordertosolvetheissueofdecisionmaker’ssubjectivepreferenceofdecisionsystem,anewdecision-makingmethodbasedontheintegratedintuitionisticfuzzysetshasbeenraised,whichutilizethescorerankingmethodandtheIFHAoperatortoaggregate,therebyreducingtheeffectofsubjectivepreferenceofthedecision.Finally,throughapriorityrankingcaseofsecondarydisastersindisastersystemandresultsoftheapplicationexamplesverifytheeffectivenessandfeasibilityoftheproposedmethod.
hesitancydegree;intuitionisticfuzzysets;multi-attributesdecisionmaking;emergencydecisionmaking;ranking;disasterchain
10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.038.]
2016-05-28
2016-07-26
国家自然科学基金资助(71271138)
郭燕君(1992-)，女，安徽宣城人，硕士研究生，主要研究方向为应急管理、应急决策. E-mail：254658872@qq.com
X928.9；X43
A
1000-811X(2017)01-0216-05
10.3969/j.issn.1000-811X.2017.01.038
郭燕君，李芳. 基于犹豫度的灾害链应急系统优先权排序研究[J]. 灾害学，2017，32(1)：216-220. [GUO Yanjun and LI Fang. Research on priority ranking of disaster chain emergency system based on the degree of hesitation [J]. Journal of Catastrophology，2017，32(1)：216-220.
