1、基于證據(jù)推理的設(shè)計方案多屬性決策新方法淺析概念設(shè)計方案評價是一個典型的不確定多屬性決策問題，是近年來決策研究中的一個重要內(nèi)容，具有廣泛的應(yīng)用背景.處理多屬性決策問題的方法有很多種，也各自存在一些缺乏，例如，層次分析法是在評價決策中應(yīng)用較多的一種方法，通過兩兩比較進(jìn)展評價決策，缺點在于對不確定信息缺乏充分考慮，且兩兩比較矩陣難以保證一致性;模糊評價法主要有模糊綜合評價法和改進(jìn)的模糊綜合評價法、模糊優(yōu)序法等，利用隸屬度及模糊推理等方法對概念方案進(jìn)展排序，缺乏在于確定隸屬度較困難易造成評價誤差;TOPSIS方法和多屬性效用理論往往只考慮定量指標(biāo)忽略定性指標(biāo)，而現(xiàn)實中的多屬性決策問題，尤其是概念設(shè)計方

2、案評價問題常包含定性屬性;證據(jù)推理法也稱為Dempster Sha-fer證據(jù)理論，是由Dempster首先提出、后由Shafer進(jìn)一步開展的一種不準(zhǔn)確推理理論，由于它可以處理不確定和不完全信息，所以在概念設(shè)計方案評價中有著廣泛的應(yīng)用，但證據(jù)推理在概念設(shè)計方案決策應(yīng)用過程中存在一些缺陷.首先，證據(jù)推理算法要求目的屬性的權(quán)系數(shù)是確定且完全的，在己有的證據(jù)推理方法中，權(quán)重大多采用主觀賦權(quán)法，由于決策者對問題認(rèn)識或自身知識的局限性，給出的權(quán)重太主觀且無實際意義，有些文獻(xiàn)也提出構(gòu)建客觀權(quán)重，如文獻(xiàn)引入信息嫡的概念，利用嫡權(quán)求得各屬性的客觀權(quán)重，但決策結(jié)果顯示方案排序不完全一致，僅根據(jù)評價系統(tǒng)中數(shù)據(jù)確定

3、權(quán)值絕對客觀，有可能產(chǎn)生與實際相悖的權(quán)值;其次，證據(jù)推理算法要求根本屬性與廣義屬性應(yīng)具有一樣的評價集，這在實際決策中較難做到，特別是對定性的根本屬性.為了抑制這些問題，文中以證據(jù)推理決策這一最具代表性的決策方法為根底，引入反偏好函數(shù)的概念，利用主客觀因素相結(jié)合的反偏好函數(shù)法確定目的屬性的權(quán)重，以便決策者做出更合理的決策;通過建立不同反偏好階段的區(qū)間邊界值，確定統(tǒng)一的模糊評價集，以解決傳統(tǒng)證據(jù)推理評價中定性定量指標(biāo)分別構(gòu)建評價集及評價集的統(tǒng)一處理等一系列復(fù)雜的問題.1基于證據(jù)推理算法的多屬性決策應(yīng)用證據(jù)推理進(jìn)展方案評價決策時把各個根本屬性。看成相應(yīng)的證據(jù)，將評價等級看成辨識框架。2證據(jù)推理決策新

4、方法中的要點2. 1評價指標(biāo)的模糊標(biāo)度針對概念設(shè)計階段評價指標(biāo)具有模糊性和預(yù)測險的特點，需要將評價指標(biāo)進(jìn)展模糊標(biāo)度，鑒于三角模糊數(shù)具有使用簡便、易于理解、能很好表達(dá)各種模糊變量的特點，文中在對概念設(shè)計方案指標(biāo)值進(jìn)展標(biāo)度時采用三角模糊數(shù)形式。2. 2反偏好權(quán)重確實定文中提出反偏好權(quán)重的概念，即采用反偏好函數(shù)法確定的屬性權(quán)重，與Achille Messac教授提出的物理規(guī)劃法構(gòu)建偏好函數(shù)類似，通過反偏好函數(shù)來表達(dá)決策者對各設(shè)計目的的偏好程度，不同之處在于，文中通過反偏好函數(shù)區(qū)間即邊界值確實定來計算目的屬性權(quán)重，不是直接利用綜合偏好函數(shù)進(jìn)展評價，且在物理規(guī)劃法中，最終計算出的偏好函數(shù)值越小越滿意，而

5、文中研究的反偏好權(quán)重反映了決策者對各目的屬性的重要程度，自然越大越好.2. 3各目的屬性值的反偏好函數(shù)類型及區(qū)間邊界設(shè)計目的的反偏好函數(shù)，有4種類型:正指標(biāo)型(1R型)，指標(biāo)越大越好;逆指標(biāo)型(2R型)，指標(biāo)越小越好;最正確指標(biāo)型(3R型)，指標(biāo)趨于某值最好;區(qū)間指標(biāo)型(4R型)，指標(biāo)取在某個范圍內(nèi)最好.以目的屬性。3實例分析文中以文獻(xiàn)中的應(yīng)用實例即螺旋輸送機(jī)輸送系統(tǒng)4套初始方案為例進(jìn)展證據(jù)推理決策新方數(shù)來劃分重要度區(qū)間，在不同的區(qū)間范圍內(nèi)，決策者對于此目的屬性的重要程度判斷是不同的，這符合決策者在多目的屬性決策中的思維特點，因此反偏好函數(shù)法可以從本質(zhì)上把握決策者對目的屬性的重要度偏好設(shè)置.詳

6、細(xì)步驟如下:首先，采用模糊標(biāo)度的方法對備選方案每一目的值進(jìn)展模糊化處理;然后，設(shè)定各目的屬性的反偏好函數(shù)類型及等級側(cè)重程度區(qū)間邊界，本例中，制造本錢和能耗的反偏好函數(shù)為2R型，其他目的屬性為1R型，相應(yīng)的等級側(cè)重程度區(qū)間邊界;最后，根據(jù)2. 2節(jié)的方法，通過反偏好函數(shù)法確定決策者對螺旋輸送機(jī)各評價指標(biāo)的偏好程度，即偏好權(quán)重值.首先，利用公式(11)-(12)確定每個方案目的屬性各區(qū)間段的反偏函數(shù);然后，通過分段曲線擬合，便可得到符合要求的定量描繪的反偏好函數(shù);最后，利用公式(13)-(14)確定各目的屬性的權(quán)重值。4結(jié)論1)提出了一種基于反偏好函數(shù)的權(quán)重確定方法，并采用三角模糊數(shù)進(jìn)展目的屬性的模糊標(biāo)度，通過偏好區(qū)間的劃分來確定評價等級區(qū)間.2)利用證據(jù)推理法中評價等級、概率分配函數(shù)、效用值等思想進(jìn)展了方案的評價決策工作. 3)應(yīng)用實例驗證了所用