试析道路运输基础设施投资方案专家群决策模式研究的论文

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时间:2018-07-08

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1、试析道路运输基础设施投资方案专家群决策模式研究的论文  论文关键词:道路运输基础设施 投资方案 ahp 嫡 专家群决策  论文摘要:道路运输基础设施投资规模大,既具有非营利性,又具有营利性。对道路运输基础设施建设方案的科学评价非常重要。结合嫡修正层次分析法,利用专家群决策模式对道路运输基础设施建设方案的合理性与可行性进行全面评价。  道路运输基础设施在促进国民经济和社会发展、改善公众生活质量等方面具有重要的作用。近年来,国家一直比较重视道路运输基础设施投资与建设工作。以黑龙江省为例,全省在“九五”

2、、“十五”期间总计投人道路运输基础设施建设资金32亿多元,建成了一批客货运输场站,对黑龙江省经济全面发展起到了重要作用,但是也出现了投资项目求大求全,建形象工程的趋势。其中,部分项目舍本逐末,过大的商服类建设工程拖累了客货运输场站的建设及运营,同时,也使政府有限的建设资金没有充分地发挥作用。从而在一定程度上制约了道路运输基础设施功能的实现,乃至于黑龙江省道路运输业的快速发展。这一系列问题中的关键环节在于对项目建设投资方案评价的科学性。因此,本文以科学、全面评价道路运输基础设施建设方案为出发点,力求

3、利用科学可行的评价方法解决在建设项目评价中存在的经验决策与决策过程随意性强等问题,为政府部门对道路运输基础设施建设方案评价提供参考与借鉴。  1层次分析法层次分析法(analytichierarchyprocess,ahp)是一种多层次权重解析决策法,它是将定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法。.首先,构造对道路运输基础投资方案评价的递阶层次结构。以哈尔滨市某客运枢纽站项目投资方案决策为例,设目标层为a;准则层为r:rl为项目目标与功能设计的匹配性,r2为项目对区域客运能力提升的贡献度,r3为

4、项目建设方案的可行性,r4为项目的环保水平,r5为项目投资规模的合理性,r6为项目投资回报率水平,r7为项目运营方案的可行性,r8为项目投资风险水平;措施层c为准则层进一步细化指标。根据客运枢纽站项目投资方案决策评价指标递阶层次结构模型,构造判断矩阵的个数为8个:a一r判断矩阵;r1一c;r2一c;r3一c;r4一c;r5-c;r6-c;r7一c;r8一c。其中,rl一c不是所有指标层的指标与rl构造的判断矩阵,而是与r1相关指标构成的判断矩阵,其它与r1无关的指标对r1的影响程度,即权重可以用0

5、代替。其余7个相容特性,在构造判断矩阵时也同样如此。r。为第个因素二:对第j个因素r,的相对重要性数值,则判断矩阵式中:r一般取1,35,7,9共5个等级标度,其重要性的意义由低到高排序;24,6,8表示相邻判断的中值。组织专家对客运枢纽站项目投资方案分指标进行评价打分,如表1所示。然后,对a-b判断矩阵进行一致性检验,先计算随机一致性指标c1fci-max一n/(n-1)。该指标用于估计矩阵偏离一致性程度;随后,计算随机一致性比率cr,cr=ci/ri。若crgo.l0,则认为判断矩阵具有一致性

6、,可以接受;否则需要重新调整矩阵。  结果表明判断矩阵可以接受,即矩阵a-r的赋值在允许范围内,构造有效,w=巨0.3010.1010.1510.060.060.1010.1510.075。  2应用嫡技术修正指标权系数采用嫡技术修正指标权系数,首先对已构造的判断矩阵做归一化处理得标准矩阵则指标f;输出的嫡e;-一(lnn)一寥可推知oc凡毛;计算指标无的偏差度d,一1一凡;然后,确定指标f:的信息权重:了=d;几凰d;最后,利用信息权重。修正由ahp法得出的指标权系数w,得到修正后指标权系数.1

7、;=u;w;l<耳w>。从而得到各指标较合理的权系数向量、一(.l,,.1z,...‑1‑)o  根据以上计算求得  3专家群决策评价由于采用嫡技术支持下的ahp模型确定指标权系数,一方面可能会导致不符合递推性公理;另一方面会因繁琐的判断和复杂的计算使得非该领域的专家不易掌握。为解决以上间题,本文采用专家易于介人、处理较方便且相对客观的专家群决策评价,以此有效实现定性指标定量转化的赋权方法,从而为道路运输基础设施投资方案民主决策明确模型,并寻求相对合理的评价结果

8、。所谓专家群决策,就是由多个专家在各自决策基础上进行的综合决策的过程,它是个人决策行为与群体能力的系统整合。它要求每个决策者首先要对决策目标和相关指标进行充分分析研究,在适应特定领域、特定环境的准则下,清晰地表达他们各自的偏好,整合以后做出近于一致的评判,进而发现最伏解的一种决策方法。  4结束语以上评价方法是将定性分析与定量计算结合运用的,考虑到实际应用中的便利性及精度保证,可将指标权重程序化,将参与方案评价的专家评价权重分别赋权,从而保证方案评价的科学性和客观性。

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