第五章安全決策 第一節概述第二節安全決策過程與決策要素第三節定性屬性的量化第四節安全決策方法第五節模糊決策 評價 第一節概述 決策指人們在求生存與發展過程中 以對事物發展規律及主客觀條件的認識為依據 尋求并實現某種最佳 滿意 準則和行動方案而進行的活動 決策通常有廣義 一般和狹義的三種解釋 決策的廣義解釋包括抉擇準備 方案優選和方案實施等全過程 一般含義的決策解釋是人們按照某個 些 準則在若干備選方案中的選擇 它只包括準備和選擇兩個階段的活動 狹義的決策就是作決定 就指抉擇 決策是人們行動的先導 決策學是為決策提供科學的理論和方法 以支持和方便人們做決策的科學 是自然科學與社會科學并涉及人類思維的新興交叉學科 決策的分類方法很多 根據決策系統的約束性與隨機性原理 可分為確定型決策和非確定型決策 確定型決策 在一種已知的完全確定的自然狀態下 選擇滿足目標要求的最優方案 概述 續 確定型決策問題一般應具備四個條件 存在著決策者希望達到的一個明確目標 收益大或損失小 只存在一個確定的自然狀態 存在著決策者可選擇的兩個或兩個以上的抉擇方案 不同的決策方案在確定的狀態下的益損值可以計算 非確定型決策 當決策問題有兩種以上自然狀態 哪種可能發生是不確定的 在此情況下的決策稱為非確定型決策 非確定型決策又可分為兩類 當決策問題自然狀態的概率能確定 即是在概率基礎上做決策 但要冒一定的風險 這種決策稱為風險型決策 如果自然狀態的概率不能確定 即沒有任何有關每一自然狀態可能發生的信息 在此情況下的決策就稱為完全不確定型決策 風險型決策問題通常要具備如下五個條件 存在著決策者希望達到的一個明確目標 存在著決策者無法控制的兩種或兩種以上的自然狀態 存在著可供決策者選擇的兩個或兩個以上的抉擇方案 不同的抉擇方案在不同的自然狀態下的益損值可以計算出來 每種自然狀態出現的概率可以估算出來 第二節安全決策過程與決策要素2 1決策過程 1 決策過程決策是人們為實現某個 些 準則而制定 分析 評價 選擇行動方案 并組織實施的全部活動 也是提出 分析和解決問題的全部過程 主要包括5個階段 如圖5 1所示 2 2決策要素 a 2 決策要素 決策單元所謂決策單元常常包括決策者及共同完成決策分析研究的決策分析者 以及用以進行信息處理的設備 它們的工作是接受任務 輸入信息 生成信息和加工成智能信息 從而產生決策 準則體系對一個有待決策的問題 必須首先定義它的準則 在現實決策問題中 準則常具有層次結構 包含有目標和屬性兩類 形成多層次的準則體系 如圖5 2所示 2 2決策要素 b 2 2決策要素 c 準則體系最上層的總準則只有一個 一般比較宏觀 籠統 抽象 不便于量化 測算 比較 判斷 為此要將總準則分解為各級子準則 直到相當具體 直觀 并可以直接或間接地用備選方案本身的屬性 性能 參數 來表征的層次為止 在層次結構中 下層的準則比上層的準則更加明確具體并便于比較 判斷和測算 它們可作為達到上層準則的某種手段 下層子準則集合一定要保證上層準則的實現 子準則之間可能一致 亦可能相互矛盾 但要與總準則相協調 并盡量減少冗余 決策結構和環境決策的結構和環境屬于決策的客觀態勢 情況 為闡明決策態勢 必須盡量清楚地識別決策問題 系統 的組成 結構和邊界 以及所處的環境條件 它需要標明決策問題的輸入類型和數量 決策變量 備選方案 集和屬性集以及測量它們的標度類型 決策變量 方案 和屬性間以及屬性與準則間的關系 2 2決策要素 d 決策變量亦稱可控 受控 變量 它是決策 評價 的客觀對象 在自然系統中 決策變量集常以表征系統主要特征的一組性能 參數形式出現 由它們可以組合出無限多個備選方案 方案是連續型 其范圍由一組約束條件所限制 而在實際 社會 系統中 例如安全系統 因變量之間 變量與屬性之間的結構過于復雜 有許多是半結構化甚至非結構化形式 尚難以給予形式化的表述 所以決策變量常以有限個離散的備選方案的形式出現 決策變量的這兩種類型 連續 離散 導致了兩類不同的決策方法 有人稱前者為多目標決策 稱后者為多屬性決策 二者又統稱為多準則決策 決策的環境條件可區分為確定性和非確定性兩大類 由于決策是面向未來發生事件所作的抉擇 所以決策的環境條件都帶有不確定性 只是在很多情況下 正常環境出現的概率很大 非正常條件發生的可能性很小 即近似認為是小概率事件 而認為環境條件是確定的 在非確定性中 又分因果關系不確定的隨機型和排中律不確定的模糊型 發展初期的經典決策 就是在隨機環境下進行的單準則優選 稱之為統計決策 2 2決策要素 e 決策規則決策就是要從眾多的備選方案中選擇一個用以付諸實施的方案 作為最終的抉擇 在作出最終抉擇的過程中 要按照多準則問題方案的全部屬性值的大小進行排序 從而依序擇優 這種促使方案完全序列化的規則 便稱為決策規則 決策規則一般粗分為兩大類 最優規則和滿意規則 最優規則是使方案完全序列化的規則 只有在單準則決策問題中 方案集才是完全有序的 因此 總能夠從中選中最優方案 然而在多準則決策問題中 方案集是不完全有序的 準則之間往往存在矛盾性 不可公度性 各準則的量綱不同 所以 各個準則均最優的方案一般是 不存在的 因而 只能在滿意規則下尋求決策者滿意的方案 在系統優化中 用 滿意解 替 最優解 就會使復雜問題大大簡化 決策者的滿意性一般通過所謂 傾向性結構 信息 來表述 它是多準則決策不可缺少的重要組成部分 2 3安全決策 a 3 安全決策安全決策與通常的決策過程一樣 應按照一定的程序和步驟進行 不同的是 在進行安全決策時 應根據安全問題的特點 確定各個步驟的具體內容 1 確定目標決策過程首先需要明確目標 也就是要明確需要解決的問題 對安全而言 從大安全觀出發 安全決策所涉及的主要問題就是保證人們的生產安全 生活安全和生存安全 但是這樣的目標所涉及的范圍和內容太大了 以至于無法操作 應進一步界定 分解和量化 2 確定決策方案在目標確定之后 決定人員應依據科學的決策理論 對要求達到的目標進行調查研究 進行詳細的技術設計 預測分析 擬出幾個可供選擇的方案 2 3安全決策 b 3 潛在問題或后果分析對安全問題 考慮其決策方案后果 應特別注意如下一些潛在問題 人身安全方面 應特別注意有無生命危險 有元造成工傷的危險 有無職業病和后遺癥的危險 人的精神和思想方面 是否會造成人的道德 思想觀念的變化 是否會造成人的興趣愛好和娛樂方式的變化 是否會造成人的情緒和感情方面的變化 是否會加重人的疲勞 帶來精神緊張 影響個人導致不安全感或束縛感的產生等 人的行為方面 能否造成人的生活規律 生活方式變化 以及生活時間的劃分等 4 實施與反饋決策方案在實施過程中應注意制定實施規劃 落實實施機構 人員職責 并及時檢查與反饋實施情況 使決策方案在實施過程中趨于完善并達到預期效果 第三節定性屬性的量化3 1量化等級與范圍 1 量化等級與范圍在某個屬性上對若干個不同物體進行辨別時 普通人能夠正確區別屬性等級在5級至9級之間 所以 我們推薦定性屬性量化等級取5級至9級 可能時盡量用9個等級 量化等級見下表 3 2量化方法 2 量化方法通過決策者 專家 定性分析 分等級量化的結果 由于客觀事物的復雜性 多樣性和主觀認識的局限性 所以往往具有不確定性 模糊性和隨機性 可以采用集值統計原理廣集專家意見 改善定性屬性量化的有性 3 3屬性函數F X 規范化 3 屬性函數F X 規范化 1 多屬性決策在多屬性決策問題 MADPMP 的各屬性函數 j x j 1 2 m 之間 普通存在下述3個方面的問題 無公度性 即各 j x 的量剛不同 不便于相互比較和綜合運算 變化范圍不同 不便于比較綜合運算 對抗性 凡得益性屬性 通常希望愈大愈優 凡損耗性屬性 一般希望愈小愈優先 2 規范化處理算法常用的規范化處理算法較多 在選用時需注意量化標度 序 區間和餓比列標度 允許進行變換的形式 以免規范化后影響決策的質量 3 4權重及其量化方法 a 4 權重及其量化方法權重是表征子準則或因素對總準則或總目標影響或作用大小的量化值 1 重要性權對于子準則 因素 的相對地位 作用 以及政策導向 激勵等決策者的期望性因素 常用定性定量相結合的方法 根據專家或決策者的相對重要性信息進行量化 2 信息量權重 2由于各準則值所包含的信息量不同 它們對被評價方案 決策方案 的作用也就不同 考慮信息量不同產生的影響的量化值稱為信息量權重 另外 當某些準則值在各被評價方案之間差異較大時 其分辨能力較強 包含的信息量就多 它們在綜合評價 最終決策中的作用就大 其信息權重系數也較大 3 4權重及其量化方法 b 3 獨立性權重系數 3雖然在理想準則體系中 要求準則具有無冗余性 在多屬性決策方案中 希望屬性之間具有獨立性 但由于安全系統的高度復雜性 準則體系中各準則之間難免有部分重復信息存在 使它們在綜合評價或決策過程中過多地發揮了作用 為此 提出用獨立性權重來抵前 過多 的影響 4 組合 綜合 權重 根據MADMP的實際需要和可能 可以從上述3個方面的權重中選用 當用兩種以上的權重時 就存在一個如何組合的問題 常用的有兩種算法求取組合 綜合 權重 第四節安全決策方法4 1確定性多屬性決策方法 1 確定性多屬性決策方法 1 優勢法該方法的操作過程是 從備選方案集R中 R x1 x2 x3 x4 任取兩個方案 記為X 1和X 2 若決策者 或決策分析者 認為 或決策矩陣A已知 X 1劣于X 2 則剔去X 1 保留X 2 若無法區分兩者的優劣時 皆保留 將留下的非劣方案與R中的第三個方案X 3作比較 如果它劣于X 3 則剔去前者 如此進行下去 經n 1步后便確定了非劣解集R pa 2 連接法 滿意法 該方法要求決策者對表征方案的每個屬性提供一個可接受的最低值 稱為切除值 cut offvalues 只有當一個方案的每個屬性值均不低于對應的切除值時 該方案才能保留 即方案x被接受 即 式中 j0 j個屬性的切除值 4 2評分法 3 分離法該方法用來篩選方案時仍要對每個屬性設定切除值 但和連接法不同的是 并不要求每個屬性值都超過這個值 只要求方案中至少有一個屬性值超過切除值就被保留 按此原則方案z 即滿足 2 評分法評分法就是根據預先規定的評分標準對各方案所能達到的指標進行定量計算比較 從而達到對各個方案排序的目的 它包括5個方面 1 評分標準 2 評分方法 3 評價指標體系 4 加權系數 5 計算總分 4 3決策樹法 3 決策樹法決策樹法是風險決策的基本方法之一 決策樹分析方法又稱概率分析決策方法 決策樹法與事故樹分析一樣是一種演繹性方法 即是一種有序的概率圖解法 1 決策樹形 2 決策步驟決策步驟 根據決策問題繪制決策樹 計算概率分支的概率值和相應的結果節點的收益值 計算各概率點的收益期望值 確定最優方案 4 4技術經濟評價法 a 4 技術經濟評價法 1 技術評價技術評價步驟如下 確定評價的技術項目和評價指標集 明確各技術指標的重要程度 分別對各個技術指標評分 進行技術指標總評價 2 經濟評價經濟評價的步驟如下 按成本分析的方法 求出各方案的制造費用Ci 確定該方案的理想制造費用 確定經濟價 4 4技術經濟評價法 b 3 技術經濟綜合評價可以用計算法和圖法進行技術 經濟綜合評價 相對價W法 均值法W 0 5 Wt Ww 5 25 雙曲線法相對價W值越大 方案的技術經濟綜合性能越好 一般應取W 0 65 當Wt Ww兩項中有一項數值較小時 用雙曲線法能使W值明顯變小 更便于對方案的抉擇 優度圖法 4 5稀有事件的風險估計 5 稀有事件的風險估計當決策者要在多種抉擇方案中做決策時 可能會遇到某種稀少事件是否值得考慮 或者在用智力激勵法進行風險辨別時 稀少事件如何估計的問題 在稀少事件中有2種不同的風險估計 一類是稱外圍 零 元窮大 的風險 指的是那些發生的可能性很小 幾乎為零 而后果卻十分嚴重 幾乎是無窮大 的事故 另一類是發生概率很小 后果不像前一類那么嚴重 但涉及的面或人數卻很多 并且易被一些偶然因素 另外的風險 與它們的作用相同或相反的其他因素所掩蓋的事 前一類情況主要涉及明顯事故的估計與價格 后一類情況則主要是對潛在危險進行測量和估計 第五節模糊決策 評價5 1建立因素集 1 建立因素集因素集是指以所決策 評價 系統中影響評判的各種因素為元素所組成的集合 通常用U表示 即 U u1 u2 um 各元素ui i 1 2 m 即代表各影響因素 這些因素通常都具有不同程度的模糊性 5 2建立權重集 2 建立權重集一般說來 因素集U中的各因素對安全系統的影響程度是不一樣的 為了反映各因素的重要程度 對各個因素應賦予一相應的權數Qi 由各權數所組成的集合 A 1 2 m 5 32 A稱為因素權重集 簡稱權重集 各權數比應滿足歸一性和非負性條件 它們可視為各因素對 重要 的隸屬度 因此 權重集是因素集上的模糊子集 5 3建立評判集 3 建立評判集評判集是評判者對評判對象可能作出的各種總的評判結果所組成的集合 通常用V表示 即 V 1 2 n 各元素 i即代表各種可能的總評判結果 模糊綜合評判的目的 就是在綜合考慮所有影響因素基礎上 從評判集中得出一最佳的評判結果 5 4單因素模糊評判 4 單因素模糊評判單獨從一個因素進行評判 以確定評判對象對評判集元素的隸屬度 稱為單因素模糊評判 設對因素集U中第i個因素ui進行評判 對評判集V中第j個元素 j的隸屬度為rij 則