离差最大化时基于交叉评价的多属性决策方法

郭清娥，苏兵

(西安工业大学经济管理学院,陕西西安710032)

摘要：针对属性权重完全未知，且评价系统内既有客观数据、又有主观因素的多属性决策问题，提出一种基于离差最大化和交叉评价的模糊多属性决策方法。该方法首先定义了最小交叉效率、最大交叉效率等概念，将量化指标用交叉评价方法进行处理；然后采用模糊综合评价方法评价非量化指标，并基于离差最大化思想确定权重；最后将模糊化处理之后的量化指标与非量化指标一起进行最终评价，建立离差最大化条件下基于交叉评价的模糊多属性决策模型。最后通过算例验证了方法的可行性及有效性。

关键词：运筹学；交叉评价；模糊综合评价；离差最大化；模糊多属性决策

收稿日期：2014-03-18

基金项目：国家社会科学基金资助项目(13BGL156)；陕西高校人文社科青年英才支持计划；西安工业大学校长科研基金资助项目(XACDXJJ14016)

作者简介：郭清娥(1981-)，女，湖北襄阳人，博士，研究方向：项目评价与决策；苏兵(1970-)，女，山西大同人，教授、博士，研究方向：突发事件与应急决策。

中图分类号：C934 文章标识码：A

Fuzzy Multi-attribute Decision Making Method Based on Maximizing

Deviation and Cross-Evaluation

GUO Qing-e, SU Bing

(SchoolofEconomicsandManagement,Xi’anTechnologicalUniversity,Xi’an710032,China)

Abstract:Considering the multi-attribute decision making problem with both quantitative data and non quantitative index, in which the information about attribute weights are unknown completely, a method based on maximizing deviation and cross-evaluation is introduced. First we calculate the “average cross-efficiency evaluation”, “minimum cross-efficiency evaluation”, “maximum cross-efficiency evaluation” using the cross-evaluation model; then use the fuzzy comprehensive evaluation model to deal with the non quantitative index; finally we evaluate the quantitative data and non quantitative index together. The weight of every decision unit is determined by the maximizing deviation method. And an example is given to illustrate the effectiveness of the method proposed.

Key words:operational research; cross-evaluation; fuzzy comprehensive evaluation; maximizing deviation; fuzzy multi-attribute decision making

0引言

由于客观事物的复杂性、不确定性以及决策者认知水平的有限性，加之多属性决策中，往往既有客观数据，又有各种主观因素，对于决策者来说，要立刻对评价对象做出精确的评判，是非常困难甚至是不可能的。数据包络分析(DEA)可以通过对客观数据的分析和计算得出评价单元的相对效率，而模糊综合评价(FCA)则可由专家对主观因素进行模糊变换取得综合评价向量，因此学者们提出了将DEA和FCA相结合的综合评价方法来解决客观数据与主观因素并存的多属性决策问题。……