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基于WINGS的项目风险评价模型研究

赵赫新  
【摘要】:项目风险评价一直是一项受到众多学者偏爱研究的多属性决策问题,因为项目风险评价是一个复杂的系统工程,风险评价的合理与否关系着整个项目的成功与否。然而项目风险因素繁多冗杂,且各个因素之间的关系盘根错节,存在着一定的相互影响作用关系。因此我们需要一种科学有效的决策工具帮助我们解决这一系列问题,分析项目风险因素的结构关系,并对项目风险做出正确的评价。WINGS(非线性加权影响测度体系)是一种考虑了因素自身影响的改进DEMATEL(决策与评价实验室)技术,它的新颖之处在于将系统元素的强度和影响都包含在一个数学机制中,特别是当准则之间的相互关系不可忽略时,可以将WINGS技术作为评价备选方案的多属性决策方法。鉴于WINGS技术的突出优势,本文剖析了其主要缺陷,并有针对的加以改进,令其更加科学有效。DEMATEL技术是结构建模中分析系统问题准则之间影响关系的有效工具,近年来已经成功应用在决策分析的各种领域,如营销策略、控制系统、安全问题、培养全球管理者的能力和群体决策。并将其与层次分析法(AHP)、解释结构模型(ISM)、模糊集理论等经典方法相结合,使这些传统方法焕发生机。然而以往的研究主要集中在DEMATEL方法的在各个领域的应用上或者是方法的结合使用上,忽略了该方法本身的技术性问题。例如,DEMATEL用一个初始直接关系矩阵来表示系统各个因素的影响,在判断矩阵的形成时,专家对因素打分评价往往会因为专家自身知识经验的局限性或者主观性过强而造成决策失误,以至形成的决策矩阵不能反应真实的影响关系;另一方面,在最重要的求解总影响矩阵的过程中出现计算问题,总影响的形成是依据影响的传递性,通过将初始直接影响矩阵自乘得到所有次幂的矩阵,再将所有的矩阵求和,并假设取无穷次幂的矩阵收敛于零。而目前的研究表明,将初始关系矩阵的幂次趋于无穷大时可能不收敛于零,因此总影响可能不收敛。本文针对这两点进行了改进,结合BP神经网络来训练专家打分过程,使专家评价更加精准,克服了决策矩阵不准确的缺陷;同时以矩阵理论给出了极限矩阵收敛的充要条件,并创造性的提出了将一个复杂系统划分为若干个子系统分别进行计算的方法,保证了综合影响矩阵计算方法的合理性,使其适用于任何情形。并利用改进后的方法提出了一种基于原因和结果两种视角适用于不同情况的风险评价模型,把它们分别应用于两个实际案例项目进行风险评价,评价结果是符合实际的,具有一定的合理性,以此证明了本文提出的方法是可行的。


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