基于ANP的模糊综合评判法在工程项目风险分析中的应用

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1、节水灌溉#2009年第5期63文章编号:100724929(2009)0520063203基于ANP的模糊综合评判法在工程项目风险分析中的应用赵刚(漯河市经济适用住房管理中心,河南漯河462000)摘要:一般的工程项目在开发建设过程中往往面临着来自技术、经济、自然和社会环境等诸多方面的风险和干扰,其风险因素又难以量化且他们之间相互关联、相互影响。针对此问题,提出了基于ANP的模糊综合评判法,构建了工程项目风险评价的ANP结构模型,并对模型的求解进行了详细的阐述。最后,通过具体的工程实例论证,证明了该方法的科学性和有效性,为工程项目的

2、风险控制和管理提供了重要的参考。关键词:工程项目风险;风险分析;网络分析法(ANP);模糊综合评判中图分类号:F026.4文献标识码:A工程项目是一种投资大、周期长、内部结构复杂、涉及因素其权重。众多的系统工程,在其实施过程中,不可避免地会受到各种不ANP一般将系统元素划分为2大部分:第1部分称为控确定因素的影响,即存在不确定性和风险性的问题,其管理相制因素层,包括问题目标及决策准则,所有的决策准则被认为当复杂,并且这些因素往往不能利用传统的数学模型和科学计是彼此独立的,且只受目标元素支配。控制因素中可以没有决算进行精确量化反映出来

3、。目前许多学者利用层次分析法策准则,但至少有一个目标,控制层中每个准则的权重均可用(AnalyticHierarchyProcess,缩写为AHP)处理可定量和不易AHP方法获得。第2部分为网络层,它是由所有受控制层支定量问题的优点,对工程的风险因素进行较为有效的分析[1]。配的元素组成的,其内部是相互影响的网络结构。图1就是一[6]如今AHP已广泛应用于各种领域的风险分析中,但是AHP个典型的ANP结构。所要求的各层次内部元素之间相互独立的假设显然不符合实际情况,网络分析法正是对这个方面做出了改进。在网络模型中,各层次内部元素是相

4、互依赖的,如今随着ANP的逐渐发展和完善,已经在一些领域中对复杂系统的方案选择或指标评价[2]有所应用,但是在风险分析领域的应用研究还很少。本文把网络分析法与模糊综合评判理论相结合,提出一种新的评价方法)))基于ANP的模糊综合评判法,把这种方法运用到工程项目风险分析评价是一种新的尝试,在一定程度上丰富了项目管理理论。1网络分析法(ANP)结构分析网络分析法ANP(TheAnalysisNetworkProcess)是美国匹兹堡大学的T.L.saaty教授[3]于1996年在反馈AHP的基图1典型的ANP结构础上提出的一种适用于非独

5、立反馈系统的决策方法,它是在使用ANP分析问题,大体可分为4个步骤:¹对问题进行[4,5]AHP基础上发展而来的一种新的实用决策方法。ANP的结构分析,判断元素组与元素之间、元素与元素之间及元素组特点就是,在AHP的基础上,考虑了各因素或相邻层次之间的与元素组之间的相互影响关系;º构造两两比较判断矩阵;»相互影响,利用超矩阵对各相互影响的因素进行综合分析得出由判断矩阵计算被比较元素的相对权重;¼计算各个超矩阵。收稿日期:2008209227作者简介:赵刚(19682),男,工程师,主要从事结构设计及工程管理。64基于ANP的模糊综合

6、评判法在工程项目风险分析中的应用赵刚[8]这几个步骤和模糊综合评判一致。2基于ANP的工程项目风险分析模型3.3用ANP确定权重2.1各子工程项目优势度的确定在系统中,我们假设ANP模型的控制层中有元素p1,p2,在ANP中被比较元素之间可能不是独立的,而是相互依,,pm,在控制层下,网络层有元素组C1,C2,,,Cn,其中Ci中存的,因而这种比较将以2种方式进行:有元素ei1,ei2,,,ein,i=1,2,,,N,确定元素组即主因子层的i(1)直接优势度。给定一个准则,两元素对于该准则的重权矩阵和次因子层的超矩阵,将主因子层的权

7、矩阵的每个元素要程度进行比较;和次因子层中超矩阵的块相乘,构成加权超矩阵。加权超矩阵(2)间接优势度。给定一个准则,两个元素在准则下对第3反映了主因子对次因子的控制作用与次因子对主因子的反馈个元素(称为次准则)的影响程度进行比较[7]。作用。对加权超矩阵,根据所属类型,采用相应的计算方法,确N2.2各子工程的风险因素的权重向量及排序定元素的相对排序向量,即Eni个元素的权重。i=1(1)计算风险属性权重。对描述风险大小的概率、损失和3.4综合评价不可控制性进行重要性比较。对于权重C,用模型M(#,Ý)计算,可得综合评判:(2)计算单

8、准则下各风险因素权重。B=CR¹构造超矩阵。设ANP的控制层中有元素p1,,,pn,控n制层下,网络层有元素组C1,,,Cn,其中Ci中有元素ei1,,,则对应max{bt/Ebt}(即隶属度最大)的评语就是项目风1[t[nt=1ei

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