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1、C8-2灰色综合评价法,第一节 思想和原理 第二节 模型和步骤 第三节 应用和案例,回总目录,灰色系统理论(Grey System Theory)的创立源于20世纪80年代。邓聚龙教授在1981年上海中-美控制系统学术会议上所作的“含未知数系统的控制问题”的学术报告中首次使用了“ 灰色系统”一词。,灰色理论的创立,1982年,邓聚龙发表了“参数不完全系统的最小信息正定”、“灰色系统的 控制问题”等系列论文,奠定了灰色系统理论的基础。他的论文在国际上引起了高度的重视,美国哈佛大学教授、系统与控制通信,杂志主编布罗克特(Brockett)给予灰色系统理论高度评价,因而,众多的中青年学者加入到灰色系
2、统理论的研究行列,积极探索灰色系统理论及其应用研究。,邓聚龙系统理论则主张从事物内部,从系统内部结构及参数去研究系统,以消除“黑箱”理论从外部研究事物而使已知信息不能充分发挥作用的弊端,因而,被认为是比“黑箱”理论更为准确的系统研究方法。,灰色系统理论与概率论、模糊数学一起并称为研究不确定性系统的三种常用方法,具有能够利用“少数据” 建模寻求现实规律的良好特性,克服了数据不足或系统周期短的矛盾。,所谓灰色系统 是指部分信息已知而部分信息未知的系统,灰色系统理论所要考察和研究的是对信息不完备的系统,通过已知信息来研究和预测未知领域从而达到了解整个系统的目的。,灰色系统,灰色系统 理论应用,目前,
3、灰色系统理论得到了极为广泛 的应用,不仅成功地应用于工程控制、 经济管理、社会系统、生态系统等领域,而且在复杂多变的农业系统,如在水利、气象、生物防治、农机决策、农业规划、农业经济等方面也取得了可喜的成就。灰色系统理论在管理 学、决策学、战略学、预测 学、未来学、生命科学等领 域展示了极为广泛的应用 前景。,灰色理论的发展,社会、经济等系统具有明显的层次复杂性,结构关系的模糊性,动态变化的随机性,指标数据的不完全性和不确定性。由于灰色系统的普遍存在,决定了灰色系统理论具有十分广阔的发展前景。,社会系统、经济系统等抽象系统包含多种因素,这些因素之间哪些是主要的,哪些是次要的,哪些需要发展,哪些需
4、要拟制,这些都是因素分析的内容。回归分析是一种较通用的方法,但大都只适用于只有少量因素的、线性的问题。对于多因素的、非线性的问题则难以处理。灰色系统理论提出了一种新的分析方法,即系统的关联度分析方法。这是根据因素之间发展态势的相似程度来衡量因素间关联程度的方法。,进行关联度分析,首先要找准数据序列,即用什么数据才能反映系统的行为特征。当有了系统行为的数据列(即各时刻的数据)后,根据关联度计算公式便可算出关联程度。关联度反映各评价对象对理想(标准)对象的接近次序,即评价对象的优劣次序,其中灰色关联度最大的评价对象为最佳。,由于关联度分析方法是按发展趋势作分析,因此对样本量的多少没有要求,也不需要
5、有典型的分布规律,计算量小。关联度分析方法的最大优点是它对数据量没有太高的要求,即数据多与少都可以分析。它的数学方法是非统计方法,在系统数据资料较少和条件不满足统计要求的情况下,更具有实用性。,第二节 模型和步骤,一、灰色关联度分析 关联度是因素之间关联性大小的量度,它定量地描述了因素之间相对变化的情况。灰色关联度分析是一种多因素统计分析方法,用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序。 从思路上看,关联度分析属于几何处理范畴。基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密,即认为几何形状越接近,则发展变化态势越接近,关联程度越大。,表1所示的三个数据列,是某地区1997-2
6、003年总收入(亿元)、招商引资收入和农业收入,将上述数列做成曲线,如图1。,从上图可以看出,曲线2的形状与曲线1的形状较接近,而曲线3与曲线1相差较大,因此该地区对收入影响较大的是招商引资,在制定该地区经济发展规划时,显然应加大招商引资的力度。,1,3,2,下面就介绍最常用的衡量因素间关联程度大小的量化方法(绝对关联度 ),作关联分析首先要制定参考的数据列(母因素数列),参考数据列常记为X0: 关联分析中被比较数列(子因素数列)常记为xi:,对于一个参考数据列x0,比较数列为xi,可用下述关系表示各被比较对象与参考对象的关联程度:,式中, 是第k个指标比较数列与参考数列的相对差值,称为xi对
7、x0关于k指标的关联系数。 为分辨系数, 0,1,引入它是为了减少极值对计算的影响,一般取 0.5。,若记: ,两级最小差 ,两级最大差 则 与 分别为各时刻x0与xi的最小绝对差值与最大绝对差值。从而有:,绝对关联度的一般表达式为: 绝对值关联度是反映事物之间关联程度的一种指标,它能指示具有一定样本长度的给定因素之间的关联情况。但它也有明显的缺点,就是绝对值关联度受数据中极大值和极小值的影响,一旦数据序列中出现某个极值,关联度就会发生变化。另外计算绝对值关联度时,需要对原数据作无量纲化处理,比较繁琐。而且,分辨系数的取值不同,也会导致关联系数的不惟一。,总的来说,灰色关联度分析是系统态势的量
8、化比较分析,其实质就是比较若干数列所构成的曲线与理想(标准)数列所构成的曲线几何形状的接近程度,几何形状越接近,其关联度越大。关联序则反映各评价对象对理想(标准)对象的接近次序,即评价对象的优劣次序,其中灰色关联度最大的评价对象为最佳。因此,利用灰色关联度可对评价对象的优劣进行分析比较。,多目标决策的一个显著特点是目标间的不可公度性,在评价前应对计算关联程度的数列进行标准化处理,转化为无量纲的数据。常用的方法有以下2种:,成本型标准化函数: 效益型标准化函数: 适度型标准化函数:,1、标准化函数方法,对于区间型指标,设q1,q2为该指标的最佳区间:,初值化是指所有数据均除以第一个数据,得到一个
9、新的数列,这个新的数列即是各不同时刻的值相对于第一个时刻的值的百分比。 均值化处理就是将所有数据除以序列平均值,即得到一个占平均值百分比的数列。,2、初值化方法和均值化方法,二、基于灰色关联度分析的灰色综合评价法,对事物的综合评价,多数情况是研究多对象的排序问题,即在各个评价对象之间排出优选顺序。灰色综合评判主要依据的模型是: 式中: 为m个被评对象的综合评判结果向量; 为n个评价指标的权重分配向量, 其中;,E为各指标的评判矩阵, 为第i个方案的第K个指标与第K个最优指标的关联系数。 根据R的数值,进行排序。,评价步骤,1、确定最优指标集(F*) 设 ,式中 为第k个指标的最优值。此最优值可
10、是诸方案中最优值(若某一指标越大越好,则取该指标在各个方案中的最大值;若某一指标越小越好,则取各个方案中最小值),也可以是评估者公认的最优值。,选定最优指标集后,可构造矩阵D 式中: 为第i个方案中第k个指标的原始数值,2、指标值的规范化处理,由于评判指标间通常是有不同的量纲和数量级,需要对原始指标值进行规范处理。设第k个指标为 ,转换后的无量纲值为 。,这样DC矩阵,3、计算综合评判结果,根据灰色系统理论,将 作为参考数列,将 作为被比较数列,则用关联分析法分别求得第i个方案第k个指标与第k个最优指标的关联系数 ,即: 式中, 0,1,一般取 0.5。,由 ,即得E,这样综合评判结果为: ,
11、 若关联度 最大,则说明 与最优指标 最接近,亦即第i个方案优于其他方案,据此,可以排出各方案得优劣次序。,举例:灰色关联分析,灰色关联分析,灰色关联分析,(二)灰色关联分析的应用举例,灰色关联分析,三、实例分析,下面以一个煤炭企业管理水平的评价为例说明该模型方法。 煤矿生产是条件复杂且不断变化的动态系统,评价煤矿生产管理水平比较困难。对企业管理水平的评价经常使用的方法有:定性分析法、单项指标分析比较法、多目标分析法、模糊综合评判法等。但多数方法都不能反映矿井管理水平的综合情况,灰色关联度综合评价法能克服上述方法的不足,能把相互间互补的不可比的各项指标变成可比的,尤其是对多指标系统的评价更为有
12、效。,1、煤矿管理水平指标体系的选择,矿井管理水平的多指标评价,通常是选择同类矿井,对共同的指标进行分析,从中评价管理水平的高低。现选择能够体现煤矿生产特征的6项指标,即: 产量,以评判期计划产量为100,希望完成的百分数越大越好; 掘进,以评判期计划掘进进尺为100,希望完成的百分数越大越好; 工效,以评判期计划全员工效为100,希望实现工效越高越好; 质量,以评判期商品煤计划含矸率为100,希望实际含矸率越低越好; 成本,以评判期计划吨煤成本为100,希望实际成本越低越低越好; 安全因素,以评判期事故率为100,希望实际事故率越低越好。,2、评价数据,某矿务局有5对矿井,年终考核各矿管理情
13、况,5对矿井的各项指标标准化后数据列于表1中。,3、指标计算,构造理想对象。把各评价对象中每一项指标的最佳值作为理想对象的指标值。现仅以一矿与理想对象的加权关联度计算为例,来说明其计算过程。 1) 计算指标关联系数 同理可得:11(2)=0.538,11(3)=0.947 11(4)=0.698,11(5)=1,11(6)0.54,1) 计算指标关联系数,同理可得:11(3)=0.947 11(4)=0.698,11(5)=1, 11(6)0.54,2)计算加权关联度 同理可得: 可见,四矿管理水平最高,二矿次之,一矿第三,三矿第四、五矿最差。,四、步骤总结,(1) 确定比较数列(评价对象)和
14、参考数列(评价标准) 设评价对象为m个,评价指标为n个, 比较数列为: 参考数列为:,(2) 确定各指标值对应的权重,可利用层次分析法(AHP)等确定各指标对应的权重: (3) 计算灰色关联系数 式中 是比较数列Xi与参考数列X0在第k个评价指标上的相对差值,(4) 计算灰色加权关联度,建立灰色关联序 式中:ri为第i个评价对象对理想对象的灰色加权关联度。 (5) 评价分析 根据灰色加权关联度的大小,对各评价对象进行排序,可建立评价对象的关联序,关联度越大其评价结果越好。,第三节 应用和案例,一、灰色关联分析法在煤矿企业经济效益评价中的应用 目前煤矿企业的评价,往往是利用某几个主要单项指标完成
15、计划的相对数,或与历史同期相比的相对数来进行评价。但是一个企业可能甲指标完成较好,乙指标较差;另一企业可能甲指标较差,乙指标较好。这时得到的综合评价很难明确评出谁比谁更好些。为解决这些问题,近几年来国内外学者提出了一些新方法,如模糊综合评判等,然而煤矿企业经济效益除了模糊性之外,还有一种更为广泛、内容更为深刻的特性,这就是系统的灰色性信息的不完全性和不确定性。而系统的灰色性不但包括了随机性和模糊性,还包含了这两种不确定性以外的系统的更为广泛的特性。,1、煤矿企业经济效益的灰色关联分析法,(1)应用灰色关联分析法评价煤矿企业效益,首先,要构成各个系统的技术经济指标数据列:,式中, x1,x2,x
16、m分别表示1到m个系统,n表示技术经济评价指标数。,2)确定参考数据列,确定原则为:参考数据列各项元素是以各系统技术经济指标数据列里选出最佳值组成的,即参考数据列为: 利润指标: 成本指标:,(3)确定各指标的重要性系数。 (4)计算以各项技术经济指标为元素构成的数据列对参考数据列的关联度,所得关联度就是被比较各企业经济效益优劣的次序。 2、实例计算 对西山矿务局五个生产矿井1989年度的企业经济效益综合评价。 1989年度西山矿务局五个生产矿井实际资料如表3所示。,第一步,确定最优参考数据列 第二步,确定各指标的重要性系数 第三步,计算各矿井中指标数据列对于最优参考数据列的关联度。,二、灰色