發(fā)布時間：2017-12-08 10:43

  本文關(guān)鍵詞：模糊軟集決策理論擴展研究及其在礦業(yè)工程中的應(yīng)用

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【摘要】：多屬性決策理論是解決管理科學(xué)眾多問題的重要理論基礎(chǔ)之一,常見的多屬性決策方法包括區(qū)間數(shù)理論、模糊集理論、灰色系統(tǒng)理論、概率論、粗糙集理論和集對分析等。然而,隨著社會的發(fā)展,許多問題背景越來越復(fù)雜,采用上述決策方法已經(jīng)無法得到滿意的解答。因此,Molodtsov提出了軟集理論,軟集主要是以屬性參數(shù)為研究對象,有效克服了其它決策方法中參數(shù)化不夠靈活的缺點。由于參數(shù)設(shè)置具有無約束性的優(yōu)勢,所以自軟集被提出以來,它的擴展研究得到了廣泛關(guān)注,陸續(xù)提出了模糊軟集、直覺模糊軟集、區(qū)間模糊軟集和三角模糊軟集等,并在經(jīng)濟、管理、軍事和環(huán)境中得到了廣泛應(yīng)用。但是仍然存在一些問題,比如軟集相應(yīng)擴展研究還不夠完善,同時在礦業(yè)工程等其它領(lǐng)域應(yīng)用還較少。本文以軍金原煤有限責(zé)任公司擬建礦井(資源整合)為工程背景,充分考慮到礦井建設(shè)過程中涉及影響因素較多,且數(shù)據(jù)普遍具有一定的模糊性、隱蔽性和復(fù)雜性,同時還可能存在缺失信息等情況。因此,在收集整理軍金煤礦相關(guān)建設(shè)資料后,借助MATLAB7.0軟件進行數(shù)據(jù)處理及作圖對比分析,并采用模糊軟集、混合型軟集、直覺模糊軟集熵及其擴展研究成果陸續(xù)對軍金煤礦投資風(fēng)險、項目投資方案、采煤設(shè)備供應(yīng)企業(yè)優(yōu)選和通風(fēng)系統(tǒng)方案優(yōu)選等決策問題進行系統(tǒng)研究。主要完成了如下幾方面的工作:1、軍金煤礦建設(shè)背景資料整理分析(1)通過搜集、整理及分析軍金煤礦建設(shè)資料,得到了礦井建設(shè)規(guī)模及主要技術(shù)方案、投資資金來源及落實情況。并分別從煤礦資源條件和煤礦建設(shè)條件兩個方面對該礦井項目建設(shè)影響因素進行分析,指出礦區(qū)煤層貯存條件復(fù)雜,共分5層,采煤可做動力煤、發(fā)電用煤、練油及氣化用煤。礦區(qū)屬中溫帶大陸性季風(fēng)氣候,礦井一般涌水量在30m3/h,相對瓦斯涌出量為4.14m3/t,絕對涌出量為0.2331m3/min,屬低瓦斯礦井。同時該礦井周邊交通便利,外部運輸條件較好,且資源整合礦井建設(shè)也符合國家關(guān)于推進煤礦企業(yè)兼并重組的工作意見。(2)從項目估算與資金籌措、原煤生產(chǎn)成本、盈利能力及不確定性等方面對軍金煤礦項目財務(wù)情況進行了分析,結(jié)果表明工程建設(shè)投資計算依據(jù)可靠,建設(shè)資金全部來源于企業(yè)的以往經(jīng)營利潤,原煤單位生產(chǎn)成本為201.05元,年平均利潤可達3203.95萬元,雖然存在一定的不確定性,但抗風(fēng)險性較強。2、不完整信息下的直覺模糊軟集群決策方法及其在煤礦投資風(fēng)險中的應(yīng)用(1)系統(tǒng)介紹了軟集、模糊軟集、直覺模糊軟集的概念,并分析了直覺模糊數(shù)的得分值函數(shù)、精確度函數(shù)、加法、數(shù)乘運算及加權(quán)平均算子公式等。在已有模糊軟矩陣的基礎(chǔ)上提出了直覺模糊軟矩陣的概念,并給出了直覺模糊軟矩陣間的加法、數(shù)乘、距離和集成運算公式,同時規(guī)定了序。(2)通過對現(xiàn)有決策方法的分析,指出不完整信息下的軟集決策方法(所有可能選擇值的平均權(quán)重法和簡單概率法)的不足,即所有可能選擇值的平均權(quán)重法計算量較大,且當添加或減少參數(shù)、添加或減少對象時所有的選擇值都必須重新計算。雖然簡單概率法避免了上述缺陷,并充分利用了已有的計算結(jié)果,但填補值僅僅是利用其中概率值取1對應(yīng)部分數(shù)據(jù)的信息進行填補,同時也沒有考慮填補值的準確性。(3)將軟集決策中缺失數(shù)據(jù)的填補方法在模糊軟集上進行推廣。首先把不同參數(shù)下的信息集分為完整信息集和不完整信息集兩類,并提出已有數(shù)據(jù)在不同參數(shù)下出現(xiàn)的概率求解公式,經(jīng)研究得到了選擇值加權(quán)求和法和簡單數(shù)學(xué)期望法,并采用數(shù)學(xué)歸納法證明了這兩種填補后決策結(jié)果是等價的,同時研究表明,簡單數(shù)學(xué)期望法要優(yōu)于選擇值加權(quán)求和法。決策時,可以通過簡單數(shù)學(xué)期望法對不完整信息進行填補,使得決策系統(tǒng)完備化。然后進一步研究填補值的合理性和有效性,為有效降低填補過程給決策系統(tǒng)帶來的偏差,提出采用證據(jù)理論中的信任折扣思想建立填補值的修正模型。最后建立了不完整信息下的模糊軟集決策模型,該決策模型中采用模糊軟集熵理論來確定不同決策者和參數(shù)的權(quán)重,并提出了集成運算公式,最后給出群決策步驟。(4)關(guān)于不完整信息下的直覺模糊軟集群決策問題,首先探討不完整信息的確定方法,將不同參數(shù)下的信息集分為完整信息集和不完整信息集兩類,并給出缺失數(shù)據(jù)對應(yīng)的隸屬度和非隸屬度在不同參數(shù)下出現(xiàn)的概率求解公式,從而得到類似簡單數(shù)學(xué)期望法的缺失數(shù)據(jù)填補方法�？紤]到填補值僅僅是將系統(tǒng)完備化,而沒有分析其值對系統(tǒng)優(yōu)劣的影響,因此采用證據(jù)理論和效用理論對填補值進行修正,提出以直覺模糊數(shù)為填補類型值的基本概率分配值求解公式,運用信任折扣的思想完成對填補值不確定性的有效度量,從而達到填補值修正、降低系統(tǒng)決策偏差的目的。決策模型中,決策者的權(quán)重按照與平均偏好直覺模糊軟集決策矩陣距離越小,而權(quán)重越大的原則確定,參數(shù)的權(quán)重由文中提出的直覺模糊軟集熵度量確定。按照直覺模糊集集成運算得到每個對象對應(yīng)的直覺模糊數(shù),并依據(jù)得分值越大越優(yōu)的原則進行排序決策。(5)針對軍金煤礦項目投資進行風(fēng)險分析。分別從礦井的內(nèi)部條件和外部條件對該項目進行論述。最終構(gòu)建了由自然條件與技術(shù)風(fēng)險、生產(chǎn)經(jīng)營與財務(wù)風(fēng)險以及市場與政策風(fēng)險等3個因素作為一級指標,儲量及工程條件、自然環(huán)境風(fēng)險、資源風(fēng)險、外部協(xié)作條件、工程風(fēng)險、生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險、財務(wù)風(fēng)險、國際煤炭市場、國內(nèi)煤炭市場和政策風(fēng)險等10個因素作為二級指標的軍金煤礦投資風(fēng)險評估指標體系。(6)利用不完整信息下的直覺模糊軟集群決策方法對軍金煤礦投資風(fēng)險進行了實際分析,根據(jù)軍金煤礦實際情況,風(fēng)險評價結(jié)果假定有風(fēng)險低、風(fēng)險適中、風(fēng)險較高和風(fēng)險高等4種,由3名專家分別從自然條件與技術(shù)風(fēng)險、生產(chǎn)經(jīng)營與財務(wù)風(fēng)險和市場與政策風(fēng)險等三個方面進行評價。決策結(jié)果表明軍金煤礦項目投資風(fēng)險評價為風(fēng)險低。研究表明,引入直覺模糊數(shù)更加符合實際工程背景,采用證據(jù)理論和集成運算提高了決策結(jié)果的可靠性。3、混合型軟集決策模型及其在軍金煤礦項目投資方案優(yōu)選中的應(yīng)用(1)介紹了區(qū)間直覺模糊集的概念和加權(quán)平均算子,并在此基礎(chǔ)上提出了綜合考慮隸屬度區(qū)間、非隸屬度區(qū)間及猶豫度區(qū)間的距離公式及期望值公式。(2)通過查閱大量文獻,對包含區(qū)間直覺模糊數(shù)的混合型決策問題進行了分類研究,指出現(xiàn)有決策方法的不足,即數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化信息損失問題,決策過程多以靜態(tài)為主。針對這些不足,本文研究了由區(qū)間值、語言型和區(qū)間直覺模糊數(shù)構(gòu)成的混合型軟決策模型,提出將混合型評價軟矩陣統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為區(qū)間直覺模糊軟矩陣的思想,并給出了具體的轉(zhuǎn)化公式。定義了區(qū)間直覺模糊數(shù)之間的距離和相似度公式,并通過決策者的偏好信息與整體偏好信息的距離及相似度確定了決策者權(quán)重。針對屬性權(quán)重評價為語言型時,提出先將其轉(zhuǎn)化為區(qū)間直覺模糊數(shù)再求期望值的方法確定權(quán)重。(3)針對現(xiàn)有決策模型中得分函數(shù)普遍沒有考慮到猶豫度的影響,引入猶豫度轉(zhuǎn)化率和支持度轉(zhuǎn)化比率兩個參數(shù),提出了一種新的雙參數(shù)得分函數(shù),并證明了該得分函數(shù)滿足若干優(yōu)良性質(zhì)。通過雙參數(shù)的引入不僅實現(xiàn)了動態(tài)決策,而且使決策過程更加靈活、決策結(jié)果精度更高。同時,可以借助MATLAB7.0軟件進行空間作圖分析,直觀的看到兩個參數(shù)變化對決策結(jié)果的影響情況。(4)根據(jù)軍金煤礦項目投資的特點,在充分考慮煤礦項目投資方案的投資回收期、投資利潤率、投資報酬率及凈現(xiàn)值,新建礦井的地質(zhì)儲量、煤礦的年生產(chǎn)能力及井田面積等影響,不同投資建設(shè)方案對所在城市的經(jīng)濟拉動情況、相關(guān)產(chǎn)業(yè)及環(huán)境的影響,以及能否獲得國家政策和當?shù)卣拇罅χС值扔绊懸蛩氐幕A(chǔ)上。構(gòu)建了由資源因素、經(jīng)濟因素、政治因素、社會因素、生態(tài)因素及風(fēng)險因素等六個方面組成的煤礦項目投資決策指標體系。(5)將混合型軟集決策方法在軍金煤礦項目投資方案優(yōu)選中進行應(yīng)用。實例分析表明,混合型軟集決策模型更符合復(fù)雜工程背景下群決策的實際需要,集結(jié)運算及雙參數(shù)得分函數(shù)的引入,保證了混合型群決策方法的動態(tài)性及決策結(jié)果的可靠性,同時該模型具有評價方式靈活,易于編程的優(yōu)勢。4、區(qū)間三角模糊軟集理論及其在煤礦采煤設(shè)備供應(yīng)企業(yè)選擇中的應(yīng)用(1)在詳細介紹區(qū)間模糊軟集和三角模糊軟集定義后,提出了區(qū)間三角模糊軟集的概念。并在給出規(guī)范區(qū)間三角模糊數(shù)定義的基礎(chǔ)上,陸續(xù)探討了交、并、加法及數(shù)乘的運算性質(zhì),確定了具體公式。研究表明,這些運算性質(zhì)都能夠保證規(guī)范區(qū)間三角模糊數(shù)運算的封閉性。(2)在區(qū)間三角模糊軟集概念的基礎(chǔ)上,進一步給出軟子集、軟父集、相等、“AND”、“OR”、補等定義,探討了結(jié)合律、分配律及對偶律等運算性質(zhì)并給出證明過程。(3)為豐富區(qū)間三角模糊軟集的運算性質(zhì),提出了與經(jīng)典集合有些類似,更加符合實際需要,且易于理解、便于推廣應(yīng)用的交、并、補等定義。在上述交、并、補的基礎(chǔ)上,深入探討了結(jié)合律、分配律及對偶律等相關(guān)性質(zhì),得到若干定理,并給出證明過程。(4)研究發(fā)現(xiàn)區(qū)間三角模糊軟集與區(qū)間三角模糊軟矩陣是等價的,為了提高模糊軟集在實際應(yīng)用中的可操作性,提出區(qū)間三角模糊軟矩陣的概念,借助于矩陣論的相關(guān)知識可以將軟集運算性質(zhì)變得更加靈活、應(yīng)用范圍更加廣泛。針對區(qū)間三角模糊軟矩陣,為得到綜合決策信息,探討了集成運算方法,給出了參數(shù)權(quán)重已知的區(qū)間三角模糊軟矩陣算數(shù)加權(quán)平均算子公式,并采用數(shù)學(xué)歸納法進行了嚴格證明。(5)考慮到不同時刻決策信息的價值是不同的,時間變量越是接近最后時刻它的重要性就越大,建立了指數(shù)衰減模型確定時間權(quán)重的方法,然后將不同時刻的區(qū)間三角模糊軟矩陣按照集成運算公式進行集結(jié),得到綜合決策軟矩陣。給出不同方案基于區(qū)間三角模糊軟集的選擇值和決策值求解公式。綜合上述方法,建立了全面考慮時間變化的動態(tài)區(qū)間三角模糊軟集決策模型,并給出決策步驟。(6)軍金煤礦在建設(shè)過程中要陸續(xù)購置價值3724.84萬元的各種設(shè)備,包括采煤機、可彎曲刮板輸送機、單體液壓支柱、乳化液泵站、掘進設(shè)備和通風(fēng)設(shè)備等。如何選擇采煤設(shè)備供應(yīng)企業(yè)是一項值得研究的課題,現(xiàn)分別從設(shè)備質(zhì)量及性價比、企業(yè)科技持續(xù)創(chuàng)新能力和售后服務(wù)三個方面對備選企業(yè)進行逐年考察,考察期設(shè)定為近三年,衰減系數(shù)取為?(28)5.0,將初始評價值帶入模型進行決策分析。研究表明,由于考慮了時間變化的動態(tài)影響,使得模型更加符合實際、靈活性強,而集成運算進一步提高了決策結(jié)果的可靠性。同時,該模型還可以解決類似于煤礦采煤設(shè)備供應(yīng)企業(yè)優(yōu)選的相關(guān)礦業(yè)問題。5、直覺模糊熵和直覺模糊軟集熵的改進及其應(yīng)用研究(1)首先介紹了模糊熵和直覺模糊熵相關(guān)知識,然后指出直覺模糊熵度量要綜合考慮直覺性和模糊性這兩個方面的影響,其中猶豫度決定了直覺性,而隸屬度與非隸屬度的距離大小決定了模糊性。最后分別從僅描述直覺性、僅描述模糊性和同時描述直覺性和模糊性三個方面對直覺模糊集的熵度量進行分類研究并通過實例對比分析指出不足。(2)為直觀的描述直覺模糊熵應(yīng)該具備的性質(zhì),借助MATLAB7.0軟件在三維空間中以點A(1,0,0),點B(0,1,0),點C(0,0,1)作出三角形平面,即為直覺模糊熵平面,(35)ABC中任意一個點都對應(yīng)著一個直覺模糊數(shù)。由圖形分析可以看出,新熵應(yīng)滿足,當直覺性相同時(猶豫度相等),熵值隨著模糊性增加而增大,也就是說在(35)ABC中任意作一平行于AB的直線,直線上的點越接近中點熵就越大;而當模糊性相同時(隸屬度和非隸屬度的距離值相等),熵值也會隨著直覺性增加而增大,也就是說在(35)ABC中任意作一平行于CD的直線,D為AB的中點,直線上的點越接近C點熵就越大。因此熵值只能在點C(0,0,1)處取得最大值。(3)進一步研究表明,直覺模糊熵中的模糊性和直覺性的作用是可以相互抵消的,基于此,提出等熵圓弧的概念,并構(gòu)造出更加符合客觀實際的直覺模糊熵度量公式,同時證明了新熵滿足公理化定義的全部條件。算例對比分析表明,文中提出的兩個新熵度量比已有熵度量的運算結(jié)果更加合理有效。(4)針對現(xiàn)有直覺模糊軟集熵僅僅考慮了直覺性的問題,提出了新的直覺模糊軟集熵公理化定義,該定義綜合考慮了模糊性和直覺性對軟集熵的影響,同時引出一個新的軟集熵度量公式,并證明了該公式滿足新公理化定義的所有條件。在軟集熵度量的礎(chǔ)上對參數(shù)熵問題進行了探討,給出了具體求解算式。(5)在熵權(quán)理論的基礎(chǔ)上,提出基于直覺模糊集的TOPSIS群決策模型。模型中專家權(quán)重按照評價信息越遠離群體的平均評價值權(quán)重越小的原則確定,參數(shù)指標權(quán)重采用新的直覺模糊熵度量求解。專家權(quán)重確定后利用集成算子將各個專家信息進行合成得到綜合信息矩陣。在綜合矩陣中根據(jù)TOPSIS法確定正負理想解,將參數(shù)指標權(quán)重帶入貼近度公式,按該值越大越優(yōu)原則實現(xiàn)決策。最后給出決策步驟。(6)根據(jù)軍金煤礦實際背景,初步確定采用中央并列式通風(fēng)系統(tǒng),機械抽出式通風(fēng)方法,詳細介紹了礦井風(fēng)量計算依據(jù)及分配情況。經(jīng)查閱相關(guān)資料,最終確定影響軍金礦井通風(fēng)系統(tǒng)的影響因素有風(fēng)機聯(lián)合運轉(zhuǎn)臺數(shù)、外部漏風(fēng)量、通風(fēng)機總功率、采區(qū)供風(fēng)量、通風(fēng)機風(fēng)壓及礦井通風(fēng)等積孔等6項指標。將基于熵權(quán)理論的TOPSIS群決策方法在軍金煤礦通風(fēng)系統(tǒng)方案優(yōu)選中進行應(yīng)用,在4套礦井通風(fēng)系統(tǒng)建設(shè)預(yù)案中選取最優(yōu)方案。實例研究表明,該決策模型計算量相對較小、易于理解,便于礦井技術(shù)人員掌握,同時決策結(jié)果可為相關(guān)決策部門提供理論參考和建議。
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O159;O225
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本文編號：1266101