基于G1-COWA组合赋权的装配式建筑施工风险评价

李 杨，侯晓娜

(华北理工大学 建筑工程学院，河北 唐山 063210)

0 引言

与传统施工项目相比，装配式建筑施工具有工业化生产、装配化施工、现场管理制度等方面的显著特点，风险评价是装配式建筑安全高效施工的关键保障。目前，我国对装配式建筑施工风险的研究，主要从施工安全风险[1]、预制构件质量风险[2]、施工进度风险[3]、施工技术风险[4]4个方面进行，从理论框架上缺乏研究的整体性和全面性[5]。在工程实践中，有效的施工整体性风险评价能够降低施工事故发生率、提高施工规范化和决策科学化水平，因此从系统性视角对装配式建筑施工进行整体风险评价具有较强的研究意义。

由于装配式建筑的施工特性和自身风险的复杂性，风险评价体系的指标赋权和不确定性表达成为两大关键问题。指标赋权的合理程度直接影响装配式建筑施工风险等级的确定，为降低单一赋权方法的局限性，常采用组合赋权法进行指标赋权。目前，组合赋权法较多选取层次分析法进行主观赋权，主要包含基于层次分析和因子分析的组合赋权法[6]、基于AHP -熵权的组合赋权法[7]、基于层次分析和CRITIC的组合赋权法[8]、基于AHP -灰关联分析的组合赋权法[9]等。这些组合赋权方法具有系统性和逻辑性、在一定程度上降低了赋权的主观性，但在应用时易出现一致性检验不通过的现象。该研究提出G1-COWA组合赋权法，利用序关系法(G1法)[10]避免数据处理时一致性检验不通过现象、COWA算子[11]通过位置加权可削弱极端值对赋权结果的影响。同时考虑到风险的不确定性，引入云模型，构建基于G1-COWA组合赋权的风险评价模型，并将其应用于装配式建筑施工风险评价研究中，为规避装配式建筑施工风险提供了新思路。

1 装配式建筑施工风险评价指标体系构建

通过梳理装配式建筑施工风险评价文献[5，12-14]，遵循全面性、科学性、客观性等原则，将装配式建筑施工风险划分为人、物、技术、管理、环境5个方面风险，提出具有施工阶段全面性、整体性风险的评价指标体系，见表1。

表1 装配式建筑施工风险评价指标体系

针对装配式建筑施工阶段生产和装配精度要求高、吊装作业多等特点，该指标体系增加了预制构件生产质量不达标、定位和节点连接技术不成熟、运输和吊装机械的选择不当等风险因素，且较全面、系统地考虑了装配式建筑施工阶段的成本、进度、质量、安全、环境风险。

2 G1-COWA组合赋权法

2.1 G1法

郭亚军教授提出的序关系法(G1法)是对层次分析法(AHP法)的优化，是融资模式、城市公交安全、医疗设备安全等领域风险评价常用的主观赋权方法。

G1法赋权步骤如下[10]：

(1)专家对风险评价指标进行重要性排序，进而确定指标的序关系。

(2)相邻2个风险评价指标相对重要性判断。专家对相邻指标Xk-1和Xk进行判断比较，赋值为rk。rk取值范围是{1.0，1.1，1.2，1.3，1.4，1.5，1.6，1.7，1.8}，取值为1.0时代表指标Xk-1和指标Xk的重要性程度趋于一致，取值越大代表指标Xk-1比指标Xk越重要。rk表示为：

rk=ωk-1/ωk,k=n,n-1,n-2,…,3,2

(1)

式中：

ωk-1—评价指标Xk-1的权重；

ωk—评价指标Xk的权重。

(3)计算指标权重系数：

(2)

ωk-1=rkωk,k=n,n-1,…,3,2

(3)

2.2 COWA算子

COWA算子通过对决策数据进行降序排列并进行位置加权处理，进而削弱极端值对赋权结果的影响。而装配式建筑施工风险具有不确定性，专家进行主观赋权时易出现极端现象，故采用COWA算子对指标进行客观赋权，步骤如下[11]：

(1)对决策数据进行降序排序及编号，得到b0≥b1≥bj≥…≥bn-1。

(2)计算数据bj的加权向量ωj+1：

(4)

式中：

(5)

(4)计算指标的相对权重值ωi：

(6)

2.3 G1-COWA组合赋权法

合理评价应既体现决策者的主观性，又能避免赋权的极端性，故该项研究利用G1法解决层次分析法中的一致性检验不通过现象、COWA算子可避免极端值对赋权结果的影响，进而提出G1-COWA组合赋权法。同时，为确保施工风险评价结果的科学有效，引入博弈论思想进行组合赋权。

通过寻求不同赋权法所得权重间的均衡点，实现组合权重与各个权重间离差极小化，进而得到最优组合权重，其赋权步骤如下[8]：

(7)

(8)

3 装配式建筑施工风险评价云模型

3.1 云模型

云模型通过云发生器能够实现定性概念与定量数值之间的相互转化，利用逆向云发生器输出风险指标的数字特征值，进而通过正向云发生器结合Matlab软件得到风险评价云图，使得风险评价结果更加直观形象。

3.1.1 云模型定义及其数字特征

设U为具体数值表示的论域，C是论域U对应的定性概念，则论域U的任意一个云滴x对C的隶属度为u，且u∈[0,1][15]。

云模型的数字特征表示为C(Ex,En,He)。Ex是n个云滴的期望，位于云图的中心；熵值En反映Ex的可靠度，云滴的分布满足“3En”规则，即对C的定量描述有影响的云滴主要位于[Ex-3En,Ex+3En]；超熵He是En的熵值，反映En的不确定度。

3.1.2 云发生器

云发生器是云模型实现评价价值的重要手段，分为正、逆向云发生器。正向云发生器输入端为Ex、En、He、n，输出端为隶属度u，从而实现定性到定量的转换，利用下式生成评价云图：

(9)

式中：

u—隶属度。

逆向云发生器与正向发生器计算原理截然相反，可利用其计算评价指标的数字特征值。某样本点xi(i=1,2,3,…,n)的期望Ex、熵En、超熵He计算方法见下式：

(10)

式中：

S2—样本方差。

3.2 评价步骤

3.2.1 风险指标的标准云参数

将装配式建筑施工风险划分为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级，对应的评语取值区间分别为[0，2)、[2，4)、[4，6)、[6，8)、[8，10]。风险等级的云模型数字特征计算方法参考文献[16]，则Ⅰ级～Ⅴ级风险的标准云参数分别为(1,0.8,0.1)、(3,0.8,0.1)、(5,0.8,0.1)、(7,0.8,0.1)、(9,0.8,0.1)。

3.2.2 基于G1-COWA组合赋权的装配式建筑施工风险评价

依据专家对评价指标的打分值，通过浮动云算法[15]，实现对单因素评价云的合成，进而得到装配式建筑施工风险评价的综合数字特征值：

(11)

式中：

ωi—由式(8)确定的基于G1-COWA组合赋权法的组合权重。

结合一级指标数字特征值，利用正向云发生器通过Matlab编程得到综合评价云图。

4 模拟验证

以北京市某装配式混凝土建筑项目为例，基于G1-COWA组合赋权法构建装配式建筑施工风险评价云模型，模拟验证该组合赋权法以及评价模型的可行性。

4.1 基于G1-COWA组合赋权法的指标权重确定

采用专家打分法，分别利用式(1)～(3)、式(4)～(6)得出基于G1法、COWA算子的二、三级指标权重；按式(7)、式(8)得出基于G1-COWA组合赋权法的二、三级指标组合权重，计算结果见表2。

4.2 装配式建筑施工风险综合评价

采用专家赋值法对三级指标的打分，代入式(10)转化为特征值。例如，专家对指标预制构件不达标的打分为(5,4,4,4,3,2,3,4,4,4)，则其数字特征值为(3.700,0.777,0.272)；同理，代入式(11)计算二级、一级指标数字特征值，得本项目整体数字特征值为(3.103,0.679,0.311)，计算结果见表2。

表2 风险评价指标权重及数字特征计算结果

根据一级指标的数字特征和标准云参数，按式(9)通过 Matlab 编程得到施工风险综合评价云及评价标准云图(图1)。图1中红色为项目的综合评价云图，蓝色为施工风险评价标准云图，可清晰看出项目为Ⅱ级风险，云滴大多聚集于为3.103附近、区间[2，4]之间。

图1 施工风险综合评价云及评价标准云图

4.3 评价结果综合分析

表3分别列出基于G1法、COWA法、G1-COWA组合赋权法的二级指标评价结果，可知利用G1-COWA组合赋权法与G1法、COWA法所得评价结果趋于一致，而该方法充分结合G1法、COWA法的优点，且利用博弈论对其组合，实现了赋权结果离差最小化，因此由该组合赋权法得到的评价结果较合理。

表3 评价结果对比表

由该项目三级指标的期望可知，构件定位和连接技术不成熟A31、施工方案设计不合理A32、安全技术交底不到位A34、自然环境不良A51、施工现场及周边环境不良A52、构件运输环境不良A536项风险指标均处于Ⅲ级风险，对技术风险A3、环境风险A5均产生不利影响，进而提升了本项目的整体施工风险，应引起项目负责人足够重视。此外，预制构件不达标A21、临时支撑体系失稳A23、深化设计风险A33、构件现场堆放不合理A44风险指标的期望值在区间(3，4)中，风险评价值较大，应进行科学合理地控制。

5 结论

(1)针对装配式建筑施工风险问题，建立施工风险评价指标体系，将G1法、COWA法组合赋权的同时融入云模型进行风险评价，实现了赋权结果离差最小化、评价结果可视化，为装配式建筑施工风险评价研究提供了新方向。

(2)模拟验证表明，使用G1-COWA组合赋权法确定指标权重、云模型对装配式建筑施工风险进行评价具有可行性和合理性，通过评价结果综合分析风险指标，为装配式建筑项目的施工风险管控提供了有效的决策依据。