【正文】 Ｒ 評(píng)判集 Ｖ 上的模糊子集，表示系統(tǒng)評(píng)判集諸因素的相對(duì)重要程度。要綜合考慮所有因素的影響 ， 得出正確的評(píng)判結(jié)果 ， 這就是模糊綜合決策。 設(shè)對(duì)因素集 Ｕ 中第 i個(gè)因素 ui進(jìn)行評(píng)判 ,對(duì)評(píng)判集 Ｖ 中第 j個(gè)元素 υ j的隸屬度為 rij,則按第 i個(gè)因素 ui的評(píng)判結(jié)果，可得模糊集合 ： Ｒ i=(ri1,ri2,… ,rin) 同理，可得到相應(yīng)于每個(gè)因素的單因素評(píng)判集如下 ： Ｒ 1=(r11,r12,… ,r1n) Ｒ 2=(r21,r22,… ,r2n) … Ｒ m=(rm1,rm2,… ,rmn) 將各單因素評(píng)判集的隸屬度行組成矩陣，又稱為 評(píng)判 (決策 )矩陣。模糊綜合評(píng)判的目的 ， 就是在綜合考慮所有影響因素 的 基礎(chǔ)上 ， 從評(píng)判集中得出一最佳的評(píng)判結(jié)果。 三、建立評(píng)判集 評(píng)判集是評(píng)判者對(duì)評(píng)判對(duì)象可能作出的各種總的評(píng)判結(jié)果所組成的集合。 各權(quán)數(shù)比應(yīng)滿足歸一性和非負(fù)性條件 ： 它們可視為各因素對(duì) “ 重要 ” 的隸屬度。為了反映各因素的重要程度 ， 對(duì)各個(gè)因素應(yīng)賦予相應(yīng)的權(quán)數(shù) α i。這些因素通常都具有不同程度的模糊性。 參見教材 P210P211。 在稀少事件中有 兩 種不同的風(fēng)險(xiǎn)估計(jì) ： 一類是稱外圍 “ 零 元窮大 ” 的風(fēng)險(xiǎn) ， 指的是那些發(fā)生的可能性很小(幾乎為零 )而后果卻十分嚴(yán)重 (幾乎是無(wú)窮大 )的事故 ,另一類是發(fā)生概率很小 ， 后果不像前一類那么嚴(yán)重 ， 但涉及的面或人數(shù)卻很多 ， 并且易被一些偶然因素、另外的風(fēng)險(xiǎn)、與它們的作用相同或相反的其他因素所掩蓋的事 。見教材 P209。當(dāng) Wt， Ww兩項(xiàng)中有一項(xiàng)數(shù)值較小時(shí) ， 用雙曲線法能使 Ｗ 值明顯變小 ， 更便于對(duì)方案的抉擇。 1)相對(duì)價(jià) Ｗ 法 ⑴ 均值法 Ｗ =(Wt+Ww) 式中： Wt—— 技術(shù)價(jià)； Ww—— 經(jīng)濟(jì)價(jià)。 ③確定經(jīng)濟(jì)價(jià)。 經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的步驟如下 ： ① 按成本分析的方法，求出各方案的制造費(fèi)用 Ci。 ③ 分別對(duì)各個(gè)技術(shù)指標(biāo)評(píng)分。 單位為千元 四、技術(shù)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)法 技術(shù)評(píng)價(jià)步驟如下 ： ① 確定評(píng)價(jià)的技術(shù)項(xiàng)目和評(píng)價(jià)指標(biāo)集。 ② 根據(jù)上述數(shù)據(jù) 計(jì)算各結(jié)點(diǎn)的收益 (收益 =效益 費(fèi) 用 ) 按照期望值公式計(jì)算期望值 獨(dú)立研制成功的期望值 ： E(V6)= 30＋ (30)=12 協(xié)作研制成功的期望值 ： E(V7)= 15＋ (45)= ③ 根據(jù) 期望值決策準(zhǔn)則 ，若決策目標(biāo)是收益最大，則采 用期望值最大的行為方案 ； 如果決策目標(biāo)是使損失最 小 ， 則選定期望值最小的方案。 每種研制形式都有失敗的可能 ,如果研制成功 (無(wú)論那一種形式 )， 能有 6萬(wàn)元收益 ； 若采用 “ 本廠獨(dú)立完成 ”形式，則研制費(fèi)為 ，成功概率為 ， 失敗概率為 ； 若采用 “ 外廠協(xié)作 ” 形式 (包括先評(píng)審 ),則支付研制費(fèi)用為 4萬(wàn)元，成功概率為 ， 失敗概率為。如果決定評(píng)審，評(píng)審?fù)ㄟ^(guò)概率為 ,不通過(guò)的概率為 ,這種不能由決策者自身抉擇的環(huán)節(jié)稱為 客觀隨機(jī)抉擇 環(huán)節(jié)。如果評(píng)審 ,則需評(píng)審費(fèi) 5000元，不評(píng)審，則可省去這筆評(píng)審費(fèi)用。 某廠因生產(chǎn)需要，考慮是否自行研制一個(gè)新的安全裝置。決策樹法與事故樹分析一樣是一種演繹性方法，即是一種有序的概率圖解法。 它包括 5個(gè)方面： (1)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn) (2)評(píng)分方法 (3)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 (4)加權(quán)系數(shù) (5)計(jì)算總分 三、決策樹法 決策樹法是風(fēng)險(xiǎn)決策的基本方法之一。按此原則方案 z被接受 ， 即滿足 ： 式中： fjd—— 仍為規(guī)定 的切除值。即方案 x被接受 ， 即 ： 式中： fj0—— 第 j個(gè)屬性的切除值。 (滿意法 ) 該方法要求決策者對(duì)表征方案的每個(gè)屬性提供一個(gè)可接受的最低值 ， 稱為切除值 (cutoff values)。 第六節(jié) 安全決策方法 一、 確定性多屬性決策方法 該方法的操作過(guò)程是，從備選方案集 Ｒ 中 ： Ｒ ＝ {x1,x2,x3,x4,… ,xn} 任取兩個(gè)方案 ，分別 記為 X’1和 X’2， 若決策者 (或決策分析者 )認(rèn)為 (或 從 決策矩陣 Ａ 已知 )X’1劣于 X’2， 則剔去X’1,保留 X’2； 若無(wú)法區(qū)分兩者的優(yōu)劣時(shí) ， 皆保留。 ω 3 雖然在理想準(zhǔn)則體系中 ， 要求準(zhǔn)則具有無(wú)冗余性 ， 在多屬性決策方案中 ， 希望屬性之間具有獨(dú)立性，但由于安全系統(tǒng)的高度復(fù)雜性 ， 準(zhǔn)則體系中各準(zhǔn)則之間難免有部分重復(fù)信息存在 ， 使它們?cè)诰C合評(píng)價(jià)或決策過(guò)程中過(guò)多地發(fā)揮了作用 ,為此 ,提出用獨(dú)立性權(quán)重來(lái)抵前 “ 過(guò)多 ”的影響。考慮信息量不同產(chǎn)生的影響的量化值稱為信息量權(quán)重。 ω 1 對(duì)于子準(zhǔn)則 (因素 )的相對(duì)地位、作用 ,以及政策導(dǎo)向 ,激勵(lì)等決策者的期望性因素 ， 常用定性定量相結(jié)合的方法 ， 根據(jù)專家或決策者的相對(duì)重要性信息進(jìn)行量化。 常用的規(guī)范化處理算法較多，在選用時(shí)需注意量化標(biāo)度 (序、區(qū)間和比列標(biāo)度 )，允許進(jìn)行變換的形式，以免規(guī)范化后影響決策的質(zhì)量。 ⑶對(duì)抗性 。 ⑵變化范圍不同 。 ⑴無(wú)公度性 。 量 化 等 級(jí) 表 等級(jí)表 量 化 值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 9 最差 很差 差 較差 相當(dāng) 較好 好 很好 最好 7 最差 很差 差 相當(dāng) 好 很好 最好 5 最差 差 相當(dāng) 好 最好 二、量化方法 通過(guò)決策者 (專家 )定性分析 ， 分等級(jí)量化的結(jié)果 ， 由于客觀事物的復(fù)雜性、多樣性和主觀認(rèn)識(shí)的局限性 ， 所以往往具有不確定性、模糊性和隨機(jī)性，可以采用集值統(tǒng)計(jì)原理廣集專家意見，改善定性屬性量化的有效性。所以 ， 我們推薦定性屬性量化等級(jí)取 ５ 級(jí)至 ９ 級(jí) ， 可能時(shí)盡量用 ９ 個(gè)等級(jí)。 決策方案在實(shí)施過(guò)程中應(yīng)注意制定實(shí)施規(guī)劃 ， 落實(shí)實(shí)施機(jī)構(gòu) 、 人員職責(zé) ， 并及時(shí)檢查與反饋實(shí)施情況 ， 使決策方案在實(shí)施過(guò)程中趨于完善并達(dá)到預(yù)期效果。 2)人的精神和思想方面 是否會(huì)造成人的思想觀念的變化 ， 是否會(huì)造成人的情緒和感情方面的變化 ， 是否會(huì)加重人的疲勞 ， 帶來(lái)精神緊張 ， 影響個(gè)人導(dǎo)致不安全感或束縛感的產(chǎn)生等。 對(duì)安全問(wèn)題 ， 考慮其決策方案 的 后果 時(shí)， 應(yīng)特別注意如下一些潛在問(wèn)題 。但是這樣的目標(biāo)所涉及的范圍和內(nèi)容太大了 ，以至于無(wú)法操作 ， 應(yīng)進(jìn)一步界定、分解和量化。 決策過(guò)程首先需要明確目標(biāo) ， 也就是要明確需要解決的問(wèn)題。 四 .安全決策 安全決策與通常的決策過(guò)程一樣 ， 應(yīng)按照一定的程序和步驟進(jìn)行 。在系統(tǒng)優(yōu)化中，用 “ 滿意解 ” 替代 “ 最優(yōu)解 ” ，就會(huì)使復(fù)雜問(wèn)題大大簡(jiǎn)化。 然而在多準(zhǔn)則決策問(wèn)題中，方案集是不完全有序的，準(zhǔn)則之間往往存在矛盾性 ,不可公度性 (各準(zhǔn)則的量綱不同 ),所以，各個(gè)準(zhǔn)則均最優(yōu)的方案一般是不存在的。決策規(guī)則一般粗分為兩大類 ： 最優(yōu)規(guī)則 和滿意規(guī)則 。在作出最終抉擇的過(guò)程中 ,要按照多準(zhǔn)則問(wèn)題方案的全部屬性值的大小進(jìn)行排序 ，從而依序擇優(yōu)。發(fā)展初期的經(jīng)典決策 ， 就是在隨機(jī)環(huán)境下進(jìn)行的單準(zhǔn)則優(yōu)選 ， 稱之為統(tǒng)計(jì)決策。由于決策是面向未來(lái)發(fā)生事件所作的抉擇 ， 所以決策的環(huán)境條件都帶有不確定性 ， 只是在很多情況下 ， 正常環(huán)境出現(xiàn)的概率很大 ,非正常條件發(fā)生的可能性很小 (即近似認(rèn)為是小概率事件 ),而認(rèn)為環(huán)境條件是確定的。它需要標(biāo)明決策問(wèn)題的輸入類型和數(shù)量 ， 決策變量 (備選方案 )集和屬性集以及測(cè)量它們的標(biāo)度類型 ， 決策變量 (方案 )和屬性間以及屬性與準(zhǔn)則間的關(guān)系。 決策的結(jié)構(gòu)和環(huán)境屬于決策的客觀態(tài)勢(shì) (情況 )。 在層次結(jié)構(gòu)中，下層的準(zhǔn)則比上層的準(zhǔn)則更加明確具體并便于比較、判斷和測(cè)算，它們可作為達(dá)到上層準(zhǔn)則的某種手段。 準(zhǔn)則體系最上層的總準(zhǔn)則只有一個(gè)，一般比較宏觀、籠統(tǒng)、抽象，不便于量化、測(cè)算、比較、判斷。 對(duì)一個(gè)有待決策的問(wèn)題 ， 必須首先定義它的準(zhǔn)則。 開始 了解待解決的決策問(wèn)題 明確目標(biāo)、標(biāo)明準(zhǔn)則、辨識(shí)原理 提出問(wèn)題 明確目標(biāo) 構(gòu)造模型并估計(jì)參數(shù) 構(gòu)造模型 方案集 X 屬性值 f1(x)… fn(x) 分析 評(píng)價(jià) 決策環(huán)境和自然狀態(tài) 決定 價(jià)值判斷 實(shí)施或重新評(píng)價(jià) 實(shí)施 方案 x 典型的決策過(guò)程 三、決策要素 所謂 決策單元 常常包括決策者及共同完成決策分析研究的決策分析者 ， 以及用以進(jìn)行信息處理的設(shè)備。 二、決策過(guò)程 決策是人們 在 為實(shí)現(xiàn)某個(gè) (些 )準(zhǔn)則而制定、分析、評(píng)價(jià)、選擇行動(dòng)方案 ， 并組織實(shí)施的全部活動(dòng) ； 也是人們提出、分析和解決問(wèn)題的全部過(guò)程。 非確定型決策又可分為兩類 ：當(dāng)決策問(wèn)題自然狀態(tài)的概率能確定，即是在概率基礎(chǔ)上做決策，但要冒一定的風(fēng)險(xiǎn)，這種決策稱為 風(fēng)險(xiǎn)型決策 ；如果自然狀態(tài)的概率不能確定，即沒有任何有關(guān)每一自然狀態(tài)可能發(fā)生的信息，在此情況下的決策就稱為 完全不確定型決策 。 確定型決策問(wèn)題一般應(yīng)具備 四個(gè)條件 ： ①存在著決策者希望達(dá)到的一個(gè)明確目標(biāo) (收益大或損失小 )； ②只存在一個(gè)確定的自然狀態(tài)； ③存在著可選擇的兩個(gè)或兩個(gè)以上的抉擇方案； ④不同決策方案在確定狀態(tài)下的益損值可以計(jì)算。根據(jù)決策系統(tǒng)的約束性與隨機(jī)性原理，可分為 確定型決策 和 非確定型決策 。決策學(xué)是為決策提供科學(xué)的理論和方法，以支持和方便人們做決策的科學(xué)；是自然科學(xué)與社會(huì)科學(xué)并涉及人類思維的新興交叉學(xué)科。 狹義的決策 就是作決定，就指抉擇。 決策的廣義解釋 包括抉擇準(zhǔn)備、方案優(yōu)選和方案實(shí)施等全過(guò)程。 方法 時(shí)間范圍 適應(yīng)情況 應(yīng)做工作 直觀預(yù)測(cè)法 短、中、長(zhǎng)期 對(duì)缺乏統(tǒng)計(jì)資料或趨勢(shì)面 臨轉(zhuǎn)折的事件進(jìn)行預(yù)測(cè) 需大量的調(diào)查研究工作 回歸預(yù)測(cè)法 短、中期 自變量和因變量之間存在 線性或非線性關(guān)系 需要收集大量相關(guān)歷史 數(shù)據(jù) 時(shí)間趨勢(shì)外推法 中、長(zhǎng)期 當(dāng)因變量用時(shí)間表示，并無(wú)明顯變化時(shí) 不僅需要因變量的歷史資料，還要對(duì)各種可能趨勢(shì)曲線進(jìn)行試算 移動(dòng)平均法 短期 不具有季節(jié)變動(dòng)的反復(fù)預(yù) 測(cè) 只需要因變量的歷史資料，但要確定最佳的權(quán)系數(shù) 指數(shù)平滑法 短期 具有或不具有季節(jié)變動(dòng)的 反復(fù)預(yù)測(cè) 只需要因變量的歷史資料，是一些反復(fù)預(yù)測(cè)中最簡(jiǎn)易的方法 博克斯 詹金斯法 短期 適應(yīng)于任何序列發(fā)展形態(tài)的預(yù)測(cè)方法 計(jì)算過(guò)程復(fù)雜，煩瑣 灰色預(yù)測(cè)法 短、中期 適應(yīng)于時(shí)序的發(fā)展呈指數(shù) 型趨勢(shì) 收集對(duì)象的歷史數(shù)據(jù) 第四節(jié) 安全決策過(guò)程與決策要素 一、安全決策概述 決策指人們?cè)谇笊媾c發(fā)展過(guò)程中，以對(duì)事物發(fā)展規(guī)律及主客觀條件的認(rèn)識(shí)為依據(jù) ,尋求并實(shí)現(xiàn)某種最佳 (滿意 )準(zhǔn)則和行動(dòng)方案而進(jìn)行的活動(dòng)。對(duì)于只適用短期預(yù)測(cè)的模型用來(lái)預(yù)測(cè)遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)，產(chǎn)生的誤差一般較大；在應(yīng)用模型中要注意不斷補(bǔ)充新的數(shù)據(jù)，使模型的預(yù)測(cè)更符合實(shí)際。 應(yīng)用通用的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法時(shí)，一定要結(jié)合安全專業(yè)理論知識(shí) 。 5)提出預(yù)測(cè)報(bào)告 。預(yù)測(cè)誤差是預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀察值之間的離差，其大小與預(yù)測(cè)準(zhǔn)確程度的高低成反比。在資料不夠完整，精度要求不高時(shí)，可采用 定性預(yù)測(cè)法 ；在掌握的資料比較完備 ,進(jìn)行比較精確的預(yù)測(cè)時(shí) ,可運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)模型，如采用 回歸預(yù)測(cè)法 和 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法 等。 3)選擇預(yù)測(cè)模型和方法，進(jìn)行預(yù)測(cè) 。為保證統(tǒng)計(jì)資料的準(zhǔn)確性，還必須對(duì)資料進(jìn)行審核、調(diào)整和推算。準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)資料是統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。有了明確的目的，才能據(jù)以搜集必要的統(tǒng)計(jì)資料和采用合適的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法。 一個(gè)完整的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)研究，一般有以下幾個(gè)步驟 ： 1)確定預(yù)測(cè)的目的 。 統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法可以分為 定性預(yù)測(cè)方法 和 定量預(yù)