基于Alpha截集的模糊DEMATEL方法突发事件关键影响因素分析*

王 亮,丁业宸,张自欣,王应明,

(1.福州大学 经济与管理学院,福建 福州 350118;2.阳光学院 经济管理学院,福建 福州 350011)

0 引言

近年来,在全球气候和社会经济高速发展等多重影响下,人类所面对的突发事件越来越多样化和复杂化。频繁发生的突发事件,给人类的生命财产、社会发展和自然环境等带来了巨大的影响,已成为影响人类生存和社会发展的重大问题,引起了政府和学术界的广泛关注。

突发事件具有突发性、复杂性、不确定性等特点。已有研究从不同视角对突发事件的相关问题进行探讨,并取得了丰硕的成果[1-3]。了解并掌握突发事件的规律及其内在相互关联性,不仅能够深入了解问题的本质,而且有助于提高问题处置的科学性和有效性;抓住主要矛盾和矛盾的主要方面,对于突发事件的应对和处置可以起到事半功倍的效果。

已有研究采用(decision making trial and evaluation,DEMATEL)方法[4]、Choquet积分[5]、模糊故障树[6]等方法对突发事件的相互关联性或相关因素等问题进行了考虑,并取得了一定的研究成果。

在众多的方法中,DEMATEL方法由于其简单、灵活高效及可视化的特点受到了广泛的关注。针对突发事件的不确定和信息的不充分性、模糊性等特征,DEMATEL方法被扩展至模糊领域用于考虑决策者(专家)判断信息的模糊性和不确定性。例如,考虑三角模糊数[7]、直觉模糊数[8]、犹豫模糊数[9]的模糊DEMATEL方法;与此同时,DEMATEL方法与粗糙集理论[10]、灰色理论[11]等其他理论方法的结合也得到关注和应用。

虽然已有研究采用模糊DEMATEL方法对模糊、不确定环境下突发事件的相互关联性或相关因素间的关系等问题进行了探讨,但是这些研究通常是将所考虑的模糊信息运用重心法[4]、CFCS法[7]进行去模糊化处理,这种转换可能会造成信息的丢失,使得考虑模糊环境的目的大打折扣,难以保证决策结果的可靠性和有效性。

针对已有模糊DEMATEL方法存在的问题,本文采用1种新的基于α截集的模糊信息处理方法,在因素分析过程中尽可能多的保留评价信息,并能从不同视角下分析关键影响因素,使处理结果更加合理、可靠。

1 理论基础

1.1 α截集

α截集的概念起初由Nguyen[12]提出,是1种简单、有效的处理模糊数的方法。在众多方法中,α截集因其简单、高效的优点,备受国内外学者关注。

(1)

图1 常见的模糊数Fig.1 Commonly used fuzzy numbers

(2)

1.2 DEMATEL方法

DEMATEL方法是美国Battelle实验室的学者A.Gabus和E.Fontela于1972年提出的为了解决现实世界中复杂、困难的问题而提出的方法论,是1种运用图论和矩阵工具的系统分析的方法[15]。该方法目前已应用于商务管理[16]、工程实践[7]、社会科学[17]等诸多领域。

DEMATEL方法的主要步骤如下:

1)确定直接影响矩阵。采用专家打分的方法确定因素之间的相互影响程度,即比较xi对xj的影响。通过比较得到直接影响矩阵X=[xij]n×n,xij(i=1,2,3,…,n;j=1,2,3,…,n;i≠j)表示因素xi对xj的直接影响;若i=j,则xij=0。

2)规范直接影响矩阵。通过归一化原始关系矩阵,规范直接影响矩阵B=[bij]n×n如式(3)所示:

(3)

3)计算综合影响矩阵。综合影响矩阵表示系统因素间直接和间接影响的综合效应,综合影响矩阵T=[tij]n×n如式(4)所示:

T=B(I-B)-1

(4)

式中:I为单位矩阵。

4)计算因素的影响度、被影响度、中心度、原因度。影响度指T中各行值之和,表示各行对应因素对其他因素的综合影响值,记为ri,如式(5)所示:

(5)

被影响度指T中各列值之和,表示各列对应因素对其他因素的综合影响值,记为cj,如式(6)所示:

(6)

中心度表示因素在评价体系中的位置及其所起作用大小,因素i的影响度和被影响度相加即为中心度Ri,如式(7)所示:

Ri=ri+cj,i=j

(7)

原因度表示为因素i的影响度和被影响度相减,即为原因度Ci,如式(8)所示。原因度大于0,表示该因素对其他因素影响大,称为原因因素。反之,称为结果因素。

Ci=ri-cj,i=j

(8)

5)绘制因果关系图,以中心度为横坐标,原因度为纵坐标,绘制因果关系图。

随着突发事件日益多样化和复杂化,越来越多的学者运用模糊DEMATEL方法来分析突发事件的相互关联性,与传统DEMATEL方法相比,模糊DEMATEL方法的不同之处在于:为表达专家评价信息的模糊性和不充分性等特征,运用模糊信息及相应的模糊数表达专家的评价结果;为比较各因素之间的相互关系和影响程度,需将模糊数进行再处理,绘制出能表示各因素相互关系的因果关系图。

有关模糊DEMATEL方法的介绍,详见文献[4],文献[17]。

2 突发事件关键影响因素的识别

在模糊DEMATEL方法的基础上,本文将对突发事件影响因素从不同视角进行剖析,以期能够较为全面、深入的探究影响突发事件的关键因素,抓住主要矛盾和矛盾的主要方面,不仅可以起到事半功倍的效果,而且可以为实际突发事件的应对提供理论支撑,主要步骤如下:

1)识别问题并建立专家组。根据具体问题邀请相应领域的专家,组建评估专家小组。

2)确定问题的各个影响因素和模糊语言集。针对给定问题确定其影响因素,在此基础上,确定模糊语言变量及相应的模糊数。

(9)

式中:lij,mij,uij分别为三角模糊数的下限值、中间值、上限值。

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6)计算综合影响矩阵。根据规范化直接影响矩阵,计算出各自的综合影响矩阵,如式(19)～(21)所示:

(19)

(20)

(21)

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(23)

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(27)

所以,影响度和被影响度相加为中心度(ri)α+(cj)α,用来表示因素在评价体系中的位置及其所起作用大小,影响度和被影响度相减为原因度(ri)α-(cj)α。原因度大于0,表示该因素对其他因素的影响较大。

(28)

式中:p为正整数。

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3 案例分析和方法比较

为验证本文提出的方法的可行性、有效性及优越性,将从以下2个方面对其进行展示:一是以Akyuz等[4]中提出的案例运用本文的方法进行可行性和有效性验证。二是通过已有方法的比较来突显本文方法的优越性。

3.1 案例分析

本案例采用文献中识别原油油轮气体泄放作业存在的主要风险的相关数据,其中包括气体泄放作业可能存在的操作风险(H1、H2、H3、…、H16、H17、H18,如表2所示)、语言术语集及专家评价信息,从不同视角对此案例进行剖析,验证本文采用的基于α截集的模糊DEMATEL方法的合理性和可行性。

表1 α=0.1时的区间矩阵Table 1 Interval matrix at α=0.1

表2 α=0.1时的原因度、中心度及其排序Table 2 Degree of cause,centrality and their ordering at α=0.1

图2 α=0.1时的因果关系图Fig.2 Casual diagram at α=0.1

表3 不同视角下的关键影响因素Table 3 Key influencing factors from different perspectives

因此,专家可根据实际情况针对性制定相应的风险应对方案。然而,传统的模糊DEMATEL方法不能体现上述结论。上述方法已开发出相应代码进行技术实现,以便于计算,增加数据处理的准确性和可靠性。

针对本案例中原油油轮气体泄放作业的关键风险因素识别问题,结合不同视角的分析结果,若从最大程度降低整个作业过程中存在风险的角度分析,各个视角下存在的关键影响因素都要重点防范。其中,中心度偏大的因素要特别注意,可燃气体的排放方法是否经过批准(H5)、水箱部分是否均匀通风(H12)、货油舱和鼓风机之间连接是否恰当(H13)、气体测量之前是否有足够的等待时间(H15)、气体测量测试技术是否恰当执行(H16)及是否使用合适的无气体设备(H11)。在筛选的所有关键影响因素中中心度偏小的也要引起重视。其中,注意在储油舱开始通风之前是否将储油舱的盖打开(H1)、燃气监测检查过程中是否使用人员燃气表(H17)、放气过程中航向(H8)是否改变及避免用海水冲洗货物管道系统(H14),这样才能尽可能降低原油油轮气体泄漏风险。此外,专家们可针对不用的情景得出不同的结论。

3.2 方法比较

文献[4]、文献[7]分别运用重心法、CFCS法对模糊信息进行处理,而本文运用基于α截集的模糊DEMATEL方法,其结果对比情况具体如表3～4所示。

文献[4]提到的重心法和文献[7]提到的CFCS法,都是将模糊信息处理成精确数,从而得到该组精确数之间的相互关系,具体如表4所示。文献[4]的重心法得到的关键影响因素为H13、H15、H5、H16、H8、H17、H14、H11、H12,文献[7]的CFCS法得到的关键影响因素为H13、H15、H5、H16、H8、H17、H14、H11。关键影响因素大体相同,但具体数值稍有差异。而本文运用α截集处理模糊信息,不进行去模糊化处理,不仅可以得到已有研究所提方法的结论,还可以对不同截集、同一截集的不同矩阵因果关系图的关键影响因素及相互关联关系进行分析,即从不同视角分析关键影响因素及相互关联关系,为决策者提供更多选择,而已有的研究方法体现不出这种研究结果,证明本文方法的合理性和优越性。

表4 文献[4]与文献[7]所提方法处理结果Table 4 Results of proposed methods in literature [4] and literature [7]

基于以上分析,本文运用的方法思路清晰,容易理解且效果显著,较好的克服已有研究去模糊化处理的不足,处理结果丰富且有效。

4 结论

1)针对信息的模糊性和不充分性等特点,本文运用1种新的基于α截集的模糊DEMATEL方法来识别突发事件关键影响因素及相互关联关系。

2)该方法可得到不同视角的分析结果,与常见的模糊DEMATEL方法进行对比,分析结论全面且丰富,很好地证明了方法的有效性和优越性。

3)本文对于模糊信息的处理以及突发事件关键影响因素及其相互关联性的研究具有一定的借鉴意义。