發(fā)布時(shí)間：2021-09-23 02:57

　　針對重大突發(fā)事件應(yīng)急決策大群體成員的風(fēng)險(xiǎn)偏好復(fù)雜難測問題,提出了一種新的基于決策者風(fēng)險(xiǎn)偏好大數(shù)據(jù)分析的大群體應(yīng)急決策方法。首先專家群體對突發(fā)事件進(jìn)行快速響應(yīng),生成若干應(yīng)急預(yù)案及其風(fēng)險(xiǎn)屬性信息;其次,社會公眾通過網(wǎng)絡(luò)等渠道參與到應(yīng)急決策中來并形成決策大群體,給出不同預(yù)案的偏好值;然后,利用證據(jù)推理算法得出公眾對各預(yù)案的風(fēng)險(xiǎn)效用值,將預(yù)案風(fēng)險(xiǎn)效用值與預(yù)案偏好值加權(quán)組合,得到各個(gè)預(yù)案的大群體決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好值;最后,基于風(fēng)險(xiǎn)偏好值,利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對大群體的風(fēng)險(xiǎn)偏好進(jìn)行聚類識別,從中篩選出風(fēng)險(xiǎn)中立者組成新的應(yīng)急決策群體,再次聚類得出應(yīng)急決策群體的成員組成結(jié)構(gòu),以此為基礎(chǔ)計(jì)算決策者權(quán)重和應(yīng)急預(yù)案的最終效用值,得應(yīng)急預(yù)案排序結(jié)果。最后通過算例分析驗(yàn)證了方法的有效性和可行性。 

【文章來源】：運(yùn)籌與管理. 2019,28(07)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

模糊風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)等級

這種經(jīng)驗(yàn)信息，故本文采用模糊證據(jù)推理算法對預(yù)案的風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行評估，基本符號及定義如表1所示。表1模糊證據(jù)推理算法基本符號及定義符號定義Hn(n=1，…，s)模糊評價(jià)等級，不再是一個(gè)確定值而是三角模糊數(shù)或梯形模糊數(shù)，且僅相鄰的兩個(gè)等級相交，如圖1所示。bj(al)決策者給出的對預(yù)案al的指標(biāo)bj的風(fēng)險(xiǎn)評估值。FHn等級Hn所對應(yīng)的模糊數(shù)，例如FH1=(x1，x1，x2)μHnbj(al)對模糊評價(jià)等級Hn的隸屬度，如圖2所示。βn，j(al)bj(al)對模糊評價(jià)等級Hn的置信度。S(bj(al))對于預(yù)案al的bj屬性的風(fēng)險(xiǎn)評估信度結(jié)構(gòu)，S(bj(al))={(Hn，βn，j(al))，(Hn+1，βn+1，j(al))}。mn，j屬性bj在風(fēng)險(xiǎn)等級Hn上的基本可信度。mH，j由于缺乏信息而無法確定的風(fēng)險(xiǎn)，由兩部分組成，即mH，j=珚mH，j+珟mH，j，若珟mH，j不為零，則表明決策者對屬性bj做出的評價(jià)是不完全的。μmaxHn，n+1模糊等級交集Hn，n+1最大隸屬度。βn綜合屬性對應(yīng)的模糊等級Hn的初始置信度。βH由于信息缺乏而無法確定的風(fēng)險(xiǎn)。βn，n+1綜合屬性對應(yīng)的模糊等級交集Hn，n+1的置信度，還有待進(jìn)一步劃分到具體的模糊等級。βHn，n+1n對交集Hn，n+1的置信度βn，n+1，還需進(jìn)一步分配確切的等級，分配過程如圖3所示。βHn，n+1n+1對交集Hn，n+1的置信度βn，n+1進(jìn)一步分配，將?

講糠腫槌桑??mH，j=珚mH，j+珟mH，j，若珟mH，j不為零，則表明決策者對屬性bj做出的評價(jià)是不完全的。μmaxHn，n+1模糊等級交集Hn，n+1最大隸屬度。βn綜合屬性對應(yīng)的模糊等級Hn的初始置信度。βH由于信息缺乏而無法確定的風(fēng)險(xiǎn)。βn，n+1綜合屬性對應(yīng)的模糊等級交集Hn，n+1的置信度，還有待進(jìn)一步劃分到具體的模糊等級。βHn，n+1n對交集Hn，n+1的置信度βn，n+1，還需進(jìn)一步分配確切的等級，分配過程如圖3所示。βHn，n+1n+1對交集Hn，n+1的置信度βn，n+1進(jìn)一步分配，將它分配到確切的等級Hn+1。β*n綜合屬性對應(yīng)的模糊等級Hn的最終置信度。S(al)對于預(yù)案al的風(fēng)險(xiǎn)評估信度結(jié)構(gòu)，S(al)={(Hn，β*n(al))，n=1，…，s}。圖1模糊風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)等級圖2風(fēng)險(xiǎn)值對應(yīng)的等級隸屬度圖3模糊等級交集置信度分配利用模糊證據(jù)推理算法可得各預(yù)案的風(fēng)險(xiǎn)評估信度結(jié)構(gòu)S(al)={(Hn，β*n(al))，n=1，…，s}，在此基礎(chǔ)上，可得決策者最終的預(yù)案風(fēng)險(xiǎn)效用值，具體計(jì)算公式如下:u(s(al))=∑sn=1β*n(al)u(Hn)(1)γ(al)=u(s(al))∑pl=1u(s(al))×L(2)其中，γ(al)即為決策者ei對于預(yù)案al的最終風(fēng)險(xiǎn)效用值，L為風(fēng)險(xiǎn)效用值放大系數(shù)，u(Hn)為各模糊評價(jià)等級對應(yīng)的效用值，給定評估等級效用值的取值區(qū)間為［0，1

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于模糊證據(jù)推理的突發(fā)事件風(fēng)險(xiǎn)分析模型[J]. 喬曉嬌,李勇建,暢博,王循慶.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2015(10)
[2]基于累積前景理論的不完全信息下應(yīng)急風(fēng)險(xiǎn)決策模型[J]. 程鐵軍,吳鳳平,李錦波.  系統(tǒng)工程. 2014(04)
[3]基于模糊證據(jù)推理的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析與評價(jià)[J]. 姜江,李璇,邢立寧,陳英武.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2013(02)
[4]基于前景理論的突發(fā)事件應(yīng)急響應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)決策方法[J]. 樊治平,劉洋,沈榮鑒.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2012(05)
[5]一種有效的量化交易數(shù)據(jù)相似性搜索方法[J]. 楊風(fēng)召,朱揚(yáng)勇.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2004(02)



本文編號：3404892