考虑个体决策相似度的DB承包商资格预审模型研究

高星

【摘 要】DB承包商资格预审具有明显的群体决策特点，如何解决群体决策过程中的一致性问题，是DB承包商资格预审过程中必须考虑的问题。本文提出了一种考虑个体决策相似度的多属性群决策评价模型，该模型利用个体决策相似度指标调整专家权重，具有一定的自组织、自适应特性，对于解决DB承包商资格预审中群体决策的一致性问题具有一定借鉴意义。

【关键词】DB；资格预审；群决策；相似度指标

中图分类号： TP183；TU723.2 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2018）31-0072-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.31.033

【Abstract】The prequalification of EPC contractor has obvious characteristics of group decision making. How to solve the problem of group decision making consistency is a problem that must be considered in DB contractor prequalification. A multi-attribute group decision making evaluation model was put forward considering individual decision making similarity. The model adjusted expert weight by using individual decision similarity index and had a certain self-organization， self-adaptive characteristics.It is helpful to solve the consistency problem of group decision making in DB contractors prequalification.

【Key words】DB；Prequalification；Group Decision Making；Similarity index

0 引言

資格预审是招标人在投标人竞标之前根据一定标准筛选潜在投标人，以确定投标人是否具备足够的能力完成拟建项目的过程[1]。在传统的设计-招标-建造（Design-Bid-Build，简称DBB）模式下，资格预审往往是符合性评审，即只要潜在投标人满足一定条件即可进入下一阶段竞标；而在以设计与施工一体化为标志的设计施工总承包（Design-Build，简称 DB）模式下，投标短名单的形成意味着资格预审是竞争性评审，这使得招标采购从开始阶段就形成激烈竞争。

DB承包商的资格预审是一项专业性和时效性都很强的工作，业主需要从潜在承包商的财务、管理、业绩、经验和信誉等多个属性指标对承包商的能力进行评价和排序，在实践过程中大部分业主很难凭借自身力量完成。为了保证决策的科学性和公正性，聘请各方专家和业主代表一起组建评审小组进行项目资格预审是一种常用的行业做法。因此，DB承包商资格预审带有明显的群体决策特点。

如何解决群体决策过程中的一致性问题，是DB承包商资格预审中必须考虑的问题，而从现有的资格预审模型来看这一问题还没有得到足够重视。现有的资格预审模型大都是从多属性决策视角展开，而较少考虑承包商资格预审中的群体决策行为。因此，有必要从群体决策的视角来考虑DB承包商资格预审问题，以实现决策的科学性和公正性。

1 文献综述

建设项目资格预审是一个典型的多属性决策问题，除了制定合适的评审标准外，选择一个合适的评审模型非常关键。由于建设项目资格预审过程的复杂性，综合考虑多种因素的复杂评审模型应该被考虑[2]。目前，许多学者从多属性决策视角进行了研究，提出了许多评审模型和方法，这些模型主要分为两类：

一类是线性模型，这类模型包括简单加权平均模型（DWA）[3]，层次分析法（AHP）[4]等。线性模型的优点是结构简单易于理解，在建设项目采购实践中被广泛应用。但是，这些模型输入输出变量的主观性和线性关系可能会导致不正确的评审结果[5]。

另一类是非线性模型，这类评审模型包括多属性效用模型（MAU）[6-7]、神经网络模型（NN）[8]、决策支持向量机模型（SVM）[9]，多核学习的决策支持模型（MKL）[10]等。大多数非线性模型采用的是启发式算法，对于解决资格预审中的非线性、不确定性等因素很有帮助，但是这些模型存在结构复杂或需要大量历史数据进行样本训练的缺点，因此它们还主要处于学术研究中，其实际使用效果还有待检验。

除此之外，建设项目的资格预审还具有群体决策的特点。Nabil El-Sawalhi et al.（2007）对此问题已有关注，资格预审包含了不同决策者观点不一致的内在风险[5]，这些风险对建设项目资格预审结果的正确性和合理性会产生相当大的影响，尤其是在DB承包商资格预审的竞争性环境下，这一问题更为突出。

4 结论

根据以上分析得到考虑个体决策相似度的多属性群决策评价模型，具体步骤如下所述。

步骤1：决策矩阵数据预处理，得到标准化个体决策矩阵Zk。

步骤2：利用式（3）计算个体决策评价结果Vk。

步骤3：利用式（5）～（10）计算基于个体决策排序相似度的专家客观权重eω。

步骤4：根据专家客观权重eω，利用式（4）得到整个方案集的群体决策排序。

DB承包商资格预审带有明显的群体决策特点，本文提出了一种考虑个体决策相似度的多属性群决策评价模型，该评价模型利用个体决策排序相似度指标调整专家权重，具有一定的自组织、自适应特性，对于解决DB承包商资格预审的多属性群决策评审机制的设计有一定借鉴意义。

【参考文献】

[1]张水波，何伯森.工程建设“设计-建造”总承包模式的国际动态研究[J].土木工程學报，2003，36（3）：30-36.

[2]Lam K C and Yu C Y. A multiple kernel learning-based decision support model for contractor prequalification[J]. Automation in Construction， 2011， 20（5）： 531-536.

[3]Russell J S and Skibniewski M J. QUALIFIER-1 Contractor Prequalification Model[J].Journal of Computing in Civil Engineering， 1990， 4（1）：77-90.

[4]Saaty T. L. The analytical hierarchial process[M]. Wiley， New York， 1980.

[5]El-Sawalhi N， Eaton D， Rustom R. Contractor pre-qualification model： State-of-the-art[J]. International Journal of Project Management， 2007， 25（5）： 465-474.

[6]Diekmann J E.Cost-plus contractor selection：a case study[J].Journal of the Technical Councils of ASCE，1981，107（1）：13-25.

[7]Hatush Z and Skitmore M. Contractor selection using multicriteria utility theory： An additive model[J]. Building and Environment， 1998， 33（2-3）： 105-l15.

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[9]Lam K C， Hu T S， NG S T， Skitmore M and Cheung S O. A fuzzy neural network approach for contractor prequalification[J]. Journal of Construction Management and Economics， 2001， （19）：175-188.

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[11]元继学.群决策过程中成员评价的一致性分析与协调技术研究[D].北京：北京理工大学，2005.