基于粗糙集的评标模型及方法研究

【摘要】：随着市场经济的发展以及与国际惯例接轨的需要,我国各项工程的实施越来越走向正轨,公平竞争,低耗高效已成为主流,使得招投标工作越来越普遍。招投标过程已经成为重要的市场经济行为。评标是招标过程中最重要,最关键的环节,具有涉及金额大、指标多、投标商实力接近、信息关联度大、透明度低等特点,具有高度的非结构化特征,决策过程复杂,难以用单一方法解决。本文力求将现代评价理论应用于项目评标工作,优化评价的准确度;并采用先进信息处理技术,建立项目评标智能决策支持系统,提高评标过程的效率。 本文在掌握粗糙集中理论的基础上,分析将粗糙集应用于评标过程的科学性及决策特点,提出了利用粗糙集进行系统评标的方法。论文首先对评价的定量指标和定性指标分别进行离散化处理,然后应用粗糙集理论中基于核值的属性约简及规则提取知识,形成评标决策规则集,用于粗选候选企业。本文根据粗糙集中属性重要度的概念,对指标权重的评估进行深入分析,最终形成了基于决策表和基于信息表两种情况的指标评估方法。 论文在对竞标企业进行粗选之后,充分考虑评标过程中出现的各种风险因素,引入风险影响率,建立了业主满意度评价模型,对候选企业进行综合量化评估,其中指标权重的确定采用基于粗糙集的指标权重分析方法。此模型能准确、客观地反映业主对竞标企业的综合满意度。 最后,鉴于项目评标的特点,在前述工作的基础上,本文研究设计了基于粗糙集的评标决策支持系统。并综合运用粗糙集、事例推理、规则推理及相关数学模型,进行了模型库,规则库的设计研究。不仅提高知识发现、事例检索的效率,而且提高了决策过程及决策本身的效率,同时增强评标的客观性和公正性。