基于ANP的超级决策软件介绍及其应用
安达发Apsabe系统各模块主要功能说明

1. 模具基本资料、模具替代关系、用在哪些产品上。 2. 模具维修保养计划、维修保养记录。 3. 模具库存量查询。出入库过程记录与查询。 4. 模具生产使用历史记录查询,即该模具曾经用在哪些生产订单中 。
APM3
高级计划管理 可选配置项 展多层BOM,有限产能计算
APM4
高级计划管理 可选配置项 多工厂
AMRP 高级物料需求计划
AMRP1
高级物料需求计划 能包1
基本功
1. 对销售订单、销售预测Forecast,无限多层级展开BOM,计算BOM 每个层级的生产件的净需求。 1 2. 无限产能计算(依据产品的预估的生产过程时长),产生每张净 需求计划单的预计开始、结束时间。
1. 对销售订单、销售预测Forecast,无限多层级展开BOM,计算BOM 每个层级的生产件的净需求。 2. 有限产能计算(依据产品的瓶颈工序的标准工时与对应工作中心 的工作日历),产生每个净需求的每一天的生产计划。
1. 多工厂。多个工厂的生产需求可纳在一起计算。
说明:AMRP1、AMRP2 2选1即可;AMRP3、AMRP4 2选1即可;AMRP5可 跟任一个搭配。。 1. 根据生产订单、计划订单,扣减库存、扣减采购在途,产生每张 生产订单或计划订单对应所需的外购料的净需求。 2. 不考虑物料替代。 3. 单工厂,只计算1个工厂的需求。
APM1 高级计划管理 基本功能包
1. 对销售订单、销售预测Forecast,扣减库存、扣减生产在制,产 生每张销售订单或销售预测单对应所需的生产件的净需求。 2. 不展BOM,只计算需求自身。 3. 无限产能计算。 4. 单工厂,只计算1个工厂的需求。
基于ANP的IT外包决策模型及实例分析_张培

信息系统管理、 复杂系统等。
第 10期
张
培, 等: 基于 AN P 的 IT 外包决策模型及实例分析
∀ 195∀
功能和 信 息协 同 ( In for m ation Synerg ies) 功 能, 具体 表 现在辅助生产、 监控与绩效评估、 决策支持、 处理交易、 记录与沟通, 其中尤以 交易处 理和 监控与 绩效评 估作 用最为突出
收稿日期 : 2010 - 04- 22 修回日期 : 2010- 06- 24 ( 编号 : F2008000107) ; 河 北工业大学博士 科研启动 图 1 多维度 I T 外包决策理论分析框架
1. 1 维度一: 企业 I T 背景
企业的 IT 应用和 I T功
能是依赖于执行 相关的 IT / IS 活动来提供 的。然而 IT 应用在不同企业中 具有不同 的价值 和地位。按 照 IT / IS 测量价值可以将企 业的 I T 应用区 分为 四种不 同类 型: 成本中心、 服务中 心、 投资 中心 和利 润 中心
00516主管将公司选择外包的原因归结为两方面一方面是表2摇方案a1在c元素组中各元素两两比较矩阵为了软件系统开发验收使用环节可以分开管理相a1c1c2c3c4c5权重关的责权利能够清晰界定如果全部由内部来完成c11322303662内部管理成本高it员工规模要增加it服务效率不c2131122201680高外包出去能够提高管理的柔性另一方面原因是外c312212202349包商专业服务水平和信息化的迫切需求作为主要考虑c41212121201370因素
[ 7- 8]
。本文认为 除了上 述两个 因素 外, I T 活动 中所
涉及的相关知 识的可 剥离程 度是 考查 I T 应 用战 略地 位的一个新的 影响 因素。即 I T 战略地 位分 析包 括三 个因素, IT 独 特性、I T 关 键性 和相 关知 识的 可剥 离程 度。 IT 应用的独特性: 主要分析 I T 对企业获取优势的 贡献。 IT 独特 性可 以从 为企 业 创造 和维 持竞 争 优势 阶段的事前限制和事后限制来进行分析, 即从价值性、 稀缺性、 专用性、 可模 仿型、 可 替代 性和流 动性来 分析 IT 活动对企业竞争优势 的贡献 程度。那 么 I T 独 特性 必然和企业的 I T 背景相互关联, I T 独特性会受到企业 信息化阶段、 所处行业的 I T 关联程度的控制和影响。 IT 应用的关键性: 主要分析 I T 应用对其业务运营 的关键程度, I T 的 关键 性主 要 体现 在功 能交 叉、 产品 交叉和业务交叉上。 功能交 叉: 在 一个或 者多个 功能 交叉活动中, 核心活 动作 为独立 因素的 程度。产 品交 叉: 不同产品生产过程中, 核心活动的可分享程度。业 务交叉: 在不同经营单元中, 核心活动作为独立活动的 程度。 相关知 识的可剥离程度: 主要分析 I T 应用中所包 含的专有知 识, 从特定 企业 环境中 剥离 分拆出 来的程 度。这种知识的可剥离程度影响着 I T 的独特性和关键 性。如企业级的 help - d esk 活动本身所 涉及专有的企 业业务知识很少, 具有较高的可剥离程度。然而系统的 应用开发和实施活动则会应用甚至 整合到企业特定的 业务知识, 这类活动中的知识可剥离程度相对较低。 1. 3 维度三: I T 外 包成 本 I T 外包 成本 主要 包括
超级决策软件(Super Decisions)在体育综合评价中的应用研究

超级决策软件(Super Decisions)在体育综合评价中的应用研究作者:魏华来源:《科技创新导报》2011年第22期摘要:通过教练员能力综合评价案例,运用网络分析法(ANP法)构建指标框架,使用Super Decision软件计算指标权重,为Super Decisions和(ANP法)更好地应用于体育综合评价提供参考。
关键词:Super Decision软件ANP法指标权重案例应用中图分类号:G80 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2011)08(a)-0187-01前言网络分析法(ANP法)是在AHP基础上发展而形成的一种新的实用决策方法。
由于采用了网络结构,因此使用ANP法计算指标权重能更好的反映指标之间的联系和反馈关系,能够给予评价对象较为科学和客观的评价。
但是ANP法的计算是极其繁琐,是该方法付诸于实践的瓶颈问题,不借助计算软件,很难将ANP模型应用于实际决策问题,因而许多研究者对ANP法望而生畏。
近年来 RozannW. Satty 和 Wi11iam Adams在美国推出了超级决策(Super Decision,下称SD 软件),该软件基于ANP理论,己成功地将AHP法和ANP法的计算程序化,是计算权重的强大的计算工具,为两种方法的推广奠定了基础。
1 超级决策(Super Decision,下称SD软件)简介Super Decisions的问世主要是为了解决ANP模型的计算问题,因此它的计算原理当然就是ANP模型。
ANP方法在实践工作中基本的操作步骤决定了Super Decisions计算结果的准确性。
下面对ANP方法的工作流程作简单介绍。
1.1 ANP法基本实施过程第一步分析问题。
将决策问题进行系统的分析、组合形成元素和元素集。
主要分析判断元素层次是否内部独立,是否存在依存和反馈。
可用会议讨论、专家填表等形式和方法进行。
第二步构造ANP的典型结构。
首先是构造控制层次 (ControlHierarchy),先界定决策目标。
ANP在高新技术企业研发人员绩效考核中的运用

系统 中同一层元素之间是相互独立的 , 但实 际上 , 一般各层 内
部 的元素之间都存在依存关系 ,同时下层对上层也有反 馈的
作用 。 而ANP 把系统 中的元素分为两大部分 : 第一部分称为控 制层 , 包括决策 目标与决策准则 , 所有 的决策准则均 被认 为是
彼此独立 的 , 只受 目标元 素支配 ; 且 第二个部分称 为 网络层 , 由受控制层支配 的元素组成 , 元素之 问是相互影 响的, 形成 网 络结构 。A 基本结 所示 。 其中 , 能力维度 、 行
保证所 有判断矩阵的C _ R均小于01 即在通 过一致性检验后 , .,
为维度和绩效维度是控制层 , 它们下 面的子准则属于 网络层 。
研 发 人 员 绩 效 考核 体 系
才能保证求得 的特征值 的可用性。
结 构 的决 策 方 法 , 是 在 A 的基 础 上 发 展 形 成 的 。 HP 设 它 HP A 假
() 1将一个复杂问题 分解成若 干个元素 组和元素 , 在软件
中选 择相应的按钮 , 逐个输入元素组和元素 。 以运用软件 自 可 身提供的模板 , 也可 以自己设 计。 () 2 按支配关系将各个元 素组 和元素聚类形成 网状结构 ,
模型 , 用超级决策(D) 利 S 软件计算 出各评价 因素的权重 , 为高新技术企业研发人 员的绩效考核提供参考。 【 关键词】ANP 绩效考核 研 发人 员
高新技术 企业 的研 发能力决定着企业 的竞争力 ,而研发 人员是研发活动 中的关键因素 ,建立 公平的绩效考核 制度有 准则 , 所有 的元素组在这个准则下进行 两两 比较 , 建立判断矩
工具 , NP 为A 的推广奠定 了基础 。 S D软件对决策问题的分析步骤如下 :
ANP理论与算法研究

ANP理论与算法研究内容摘要:本文介绍和讨论了网络分析法(anp)。
对反馈结构的几种典型超矩阵及其极限排序向量进行分析,并对循环系统提出了计算极限相对排序向量的简单而可行的方法。
最后讨论信息不完备群组决策问题的anp方法。
关键词:层次分析法网络分析法群组决策层次分析法(ahp)是美国匹兹堡大学著名运筹学家萨蒂(satty)于20世纪70年代初提出来的,是一种定性、定量分析相结合的决策分析方法。
依据anp理论,在进行决策分析时,需要决策者对每个因素(影响因子)进行两两相对重要程度的判定。
在实际生活中,决策者常常不是对所有的决策因素(影响因子)进行相对重要程度判断,而是根据自己的情况(知识、经验、喜好)对某几个因素(影响因子)进行相对重要程度判断,此时,两两判断矩阵就会出现一些空缺,我们称这种情况为信息不完备。
为此,运用anp进行分析,通过将问题化为一种二次规划问题来计算出权重,最后运用anp的极限超矩阵得到总排序。
网络分析法(anp)(一)anp结构分析anp首先将系统元素划分为两大部分(见图1),第一部分称为控制因素层,包括问题目标及决策准则。
所有的决策准则均被认为是彼此独立的,且只受目标元素支配。
控制因素中可以没有决策准则,但至少有一个目标。
第二部分为网络层,它是由所有受控制层支配的元素组组成的,其内部是互相影响的网络结构。
(二)优势度ahp的一个重要步骤就是在一个准则下,受支配元素进行两两比较,由此获得判断矩阵,但在anp中被比较元素之间可能不是独立的,而是相互依存的,因而这种比较将以两种方式进行:第一,直接优势度。
给定一个准则,两元素对于该准则的重要程度进行比较;第二,间接优势度。
给出一个准则,两个元素在准则下对第三个元素的影响程度进行比较。
(三) anp结构的超矩阵与加权超矩阵设anp的控制层中有元素p1,…,pn,控制层下,网络层有元素组c1,…,cn,其中ci中有元素ei1,…,eini,i=1,…,n。
基于ANP的IT外包决策模型及实例分析

务, 以往研究 中学者们将 I T外包范围决策和外包商选
择作 为 两 个 相 对 独 立 的 决 策 问 题 展 开 分 析 , 较 少关 注 两 者 之 间 的 关 联 性 。基 于 此 , 文 本 构建 多 维 度 I 包 决 策 理 论 框 架 , 析 其 关 T外 分 键 维 度 构 成 及 其 关 联 性 . 用 网 络 层 次 分 析 应
综合已有文献分析 . 本文把企业 I T外包决策过程
中如何进行 I 包模式设 计的关 键维度归 纳为 四个 T外 层面 : 企业 T 景 、 T背 I T应用 战 略地 位 、 I T外包 成本 和 外包 商因素 。 这些因素层 面之 间并非相互独立 , 而是 存
在着 一 定 的交 互 作 用 和影 响 关 系 此 本 文 提 出多 维 由 度 I 包 决 策 分 析框 架 . 图 1 T外 如 所示 。
此外 , 选择合适 的外 包商是影响 并决定外 包是否成 功
的重 要 因 素 文 献 『 从 社 会 理 论 的 视 角 分 析 了外 包 31
收 稿 日期 :0 0 0 — 2 21—4 2
修 回 日期 :00 0 — 4 21—6 2
基金项 目: 河北 省 自然 科 学 基 金项 目‘ 于 复杂 系统 理 论 的 I 包 决 策模 型 与 仿真 研 究 ”f 号 :2 00 0 0 ) 河 北 工业 大 学 博 士 科 研 启 动 ‘ 基 T外 编 F 08 0 17 ; 基 金 项 目“ 业 信 息 技 术外 包 决 策 模 型 与仿 真 研 究 ” 企 。
法(N ) A P 建立模型并进行实例分析。
1 多维 度 I 包决策 理论框 架构建 T外
影 响 I 包 范 围决 策 的 因 素 是 多 层 面 T外 的 . 括 经 济 因 素 、 略 因 素 、 会 因 素 和 技 包 战 社 术因素等 , 出现 了 多 种 理 论 分 析 框 架 , 文 献 如 『 ] 于经 济 和 战 略视 角 研 究 发 现 I 包成 本 和 内部 1基 T外 I 乏 的补 偿 性 对 企 业 的 外包 决 策 产 生 很 大 的 影 响 。 T缺 文 献 『 ] 于 交 易 成 本 理 论 和 不 完 全 契 约 理 论 , I 2基 从 T 运 营活 动 特 征 的 不 同 层 面分 析 其 对 外 包 决 策 的 影 响 。
annp模型原理

annp模型原理ANNP模型原理是一种人工神经网络模型,它是由Artificial Neural Network Processor (ANP)应用于Xilinx FPGA上的硬件平台。
ANP是一种神经网络高效的实现方法,它依赖于FPGA上的硬件资源。
ANP模型的原理是由一系列的神经元相互连接组成的,其中神经元的输出是由输入的加权求和后再经过激活函数得到的。
ANP模型在进行训练时,通过输入样本,在训练过程中调整神经元之间的连接权值,使得神经元能够逐渐学习到输入样本的特征。
在预测时,通过输入新的样本,ANP模型能够给出相应的预测结果。
以下是ANP模型的具体步骤:1. 输入层:ANP模型的输入层接受输入样本数据,并给每一个样本数据分配一个节点,每个节点对应一个输入特征。
如果一个样本数据有n个特征,那么输入层就由n个节点组成。
2. 隐藏层:ANP模型的隐藏层由多个神经元组成,每个神经元接收输入层中所有节点的信息,并进行加权求和,求和结果通过激活函数得到神经元的输出。
激活函数可以是sigmod函数、ReLU函数等。
3. 输出层:ANP模型的输出层接收隐藏层的输出,并根据模型最终预测的目标来确定输出层的节点数。
在输出层中,每个节点的输出就是模型最终的预测结果。
4. 反向传播算法:ANP模型是一种有监督学习的模型,它需要通过一些样本数据来训练模型。
在训练过程中,反向传播算法是一种常用的方法。
该算法通过对训练样本的误差进行反向传播,来调整隐藏层中神经元之间的连接权值。
具体而言,反向传播算法首先利用目标函数(如均方误差)来计算输出层中节点的误差,然后将误差向前传播至隐藏层,再根据误差大小来调整神经元之间的连接权值。
5. 预测:当训练完成之后,ANP模型可以使用已经调整好的权值来进行预测。
在预测时,输入新的样本数据,将数据输入到输入层中,然后通过之前训练好的神经元之间的连接权值,在模型中进行计算,得到相应的预测结果。
基于ANP的超级决策软件介绍及其应用

2003年8月系统工程理论与实践第8期 文章编号:1000-6788(2003)08-0141-03基于AN P的超级决策软件介绍及其应用刘 睿1,余建星1,孙宏才2,田 平2(1.天津大学建筑工程学院,天津300072; 2.总装备部工程兵二所,北京100850)摘要: 从应用的角度介绍A N P(网络层次分析法)应用软件——超级决策软件系统,并利用该软件对水利水电项目导流施工方案进行评价.用同一组数据分别对A N P和A HP模型进行计算,出现了倒序现象,因此是否考虑系统内部元素间的反馈和依存关系将直接影响备选方案的排序.作者尝试性地应用该软件,说明A NP方法作为一种决策方法是可以用于工程实际的.关键词: AN P;超级决策;施工方案评价中图分类号: N94 文献标识码: A Introduction to the ANP Super Decisions Softw areand Its ApplicationLIU Rui1,YU Jian-x ing1,SU N Hong-cai2,T IAN Ping2(1.Scho ol o f Co nst ructio n Engineer ing,T ianjin U niver sity,T ianjin300072,China; 2.No.2inst itute,Eng ineering Cor ps, Equipment Depar tment of G ener al,Beijing100850,China)Abstract: In the v iew o f applica tio n,t he paper intr oduces the A N P super decisio n so ftwar e,mean-w hile use the so ftw are to ev aluate the constructio n plan in hydro electr ic po w er pro ject.F or r ank be-comes r ev er sed w hen calculating AHP model a nd A NP model w ith t he same data,it pro ves the pr io rityof the plan has the directly co nnection w ith t he model whether considering dependence and feedback ofelement s or not.As a decision met ho d,t he A NP theo ry can be used in pra ct ical eng ineer ing with t hehelp o f the so ftw are.Key words: A NP(A nalytic N etw o rk Pr ocess);super decisio n;constr uction plan evaluatio n1 引言AHP(Analytic Hierarchy Process)是美国Pittburg h大学T.L.Satty教授提出的一种多准则决策方法,已在系统决策中得到了广泛的应用.常规的AHP方法将系统划分为层次,只考虑上一层次元素对下一层次元素的支配和影响,同时假设同一层次的元素之间是相互独立的,不存在相互依存的关系.这种假设在简化了系统内部元素关系的同时,也限制了其在复杂系统中的应用.许多复杂系统必须考虑层次内部元素的依存和下层元素对上层元素的反馈影响,T.L.Satty教授为此在1996年系统地提出了ANP(Ana-lytic Netw o rk Process)理论[1],将系统内各元素的关系用类似网络结构表示,而不再是简单的递阶层次结构.ANP理论更准确地描述客观事物之间的联系,是一种更加有效实用的决策方法.传统的AH P方法只是A NP方法的一个特例.由于国内对ANP的理论研究还处于初级阶段,有关ANP理论的文章不多,如文献[2,3],加上ANP 模型的计算较为复杂,在不借助于计算软件的情况下,很难将ANP模型应用于解决实际决策问题.ANP 计算问题是解决ANP应用的瓶颈,其计算的复杂性严重阻碍ANP理论在实践中的应用.目前国内将收稿日期:2002-09-19作者简介:刘睿(1969-),女,安徽合肥人,博士研究生,研究方向为工程项目风险管理,Email:liuruibeijing@sohu. com;余建星,天津大学建工学院院长,博士生导师;孙宏才,总装备部工程兵二所所长,博士生导师;田平,总装备部工程兵二所总工程师.142系统工程理论与实践2003年8月ANP模型用于实际的例子尚不多见,文献[4]将一个简单的带反馈的AH P问题(ANP)转化为A HP之后,将问题得以求解.如果对较为复杂的ANP问题,文献[4]的方法将是无法推广的.最近Rozann W. Satty和W illiam Adams在美国推出了超级决策(Super decision,下称SD)软件,该软件基于ANP理论,已成功地将ANP的计算程序化,是ANP的强大的计算工具,为A NP的推广奠定了基础.本文从应用的角度介绍AN P的应用软件——超级决策SD软件,并成功地利用该软件对水利水电项目导流施工方案进行评估.2 ANP应用软件——超级决策SD软件介绍超级决策SD软件提供了强大的功能,可以计算任何ANP模型,并完整地表达计算结果.当然如果不输入相关元素之间的关系,则该软件也完全可以用来计算AHP模型.同时该软件也提供了良好的人机对话窗口,较方便于使用者,遗憾的是该软件没有汉化,在推广中会存在语言障碍.运用ANP超级决策SD 软件进行决策的基本步骤如下:1)对决策问题进行分析,将一个复杂问题分解成各个元素组(cluster)和元素(elem ent).同时在程序中选择相应按键,逐个输入元素组(C)和元素(E).输入方式有三种:三层结构模板、二层结构模板或是不用模板,自行设计.SD软件提供的标准模板是将任何一个决策问题归结为从利益(Benefits)、成本(Costs)、机会(Oppo rtunities)、风险(Risks)四个准则来考虑,即可以将决策问题转化为BOCR四个方面去评价.在每个准则之下,可分别构造子网络、子子网络,网络内部有元素组,元素组内有元素.自行设计的模型可将任何一个ANP模型在程序中表示出来.2)按支配关系将各个元素组(cluster)和元素(element)聚类形成网状结构,确定元素组(cluster)之间和元素(element)之间的关系,主要判断元素层次是否内部独立,是否有依存和反馈关系存在.按照比例标度经过人们的判断,针对某一目标,对元素组(cluster)之间和元素(element)之间进行逐一比较,构成两两对比矩阵.在输入方式上可采用矩阵式、百分比式、问卷式、口头方式,也可以直接以文件形式输入数据.凡是相互之间存在依存和反馈关系的,都应进行两两比较.当同一层元素之间相互独立,不作两两比较时,就转化为ANP模型的特例——A HP模型.以上两部分构成了SD软件的输入部分.3)计算分析部分:根据上述输入,SD软件就可以构造超矩阵、加权超矩阵、极限超矩阵,最终可得综合优势度,另外还可以进行灵敏度的计算,如不借助于SD软件,灵敏度计算的工作量是极其繁重的.改变两两对比矩阵、优势度的数值,可分别分析计算其灵敏度变化情况.超矩阵、加权超矩阵、极限超矩阵的数据可以在EXCEL表格中打开,最终优势度数据和灵敏度可用图表表示.3 案例研究水利水电工程中不过水围堰施工导流方案的选择是一个复杂的多目标决策问题,通常选择备选方案的准则有施工费用指标、工期指标、施工风险指标和施工难度指标[5].1)工程费用指标该项费用由确定性和不确定性两部分费用组成.一旦施工方案选定,确定性费用,包括导流泄水建筑物费用、围堰工程费用和基坑抽排水费用等,可视作恒定的值.当导流工程失效时,需采取补救措施,这时发生不确定性工程费用,如基坑再次抽排水费用、围堰修补费用和基坑清淤费用.2)施工工期指标当导流工程失效时,需采取补救措施,造成施工工期的延长,工期延长量由基坑再次抽排水时间、围堰修补时间和基坑清淤时间决定.3)施工风险指标施工风险度是由导流系统中的水文、水力等不确定因素引起的.通常,可用年导流风险率来表示风险度指标.4)施工难度指标施工难度主要集中在隧洞施工难度和围堰施工难度上.上述各项指标都可以通过模糊打分法确定.同时,通过上面的分析,各项指标之间存在一定的依存关系,如工程费用和工期都是由施工工程量确定,工程量包括确定和不确定两部分,其中不确定性工程量与施工风险指标和风险难度指标密切相关.可以说,施工风险指标和施工难度指标决定了施工方案的未来工程费用和工期.因此,在综合评价施工方案时,必须考虑到各项指标之间的依存关系,即施工风险指标和施工难度指标对工程费用和工期的影响.建立如图1所示的ANP 模型.图1 为比较ANP 与传统的AHP 模型的不同,笔者借助于超级决策(Super decisio n )软件,用同一组数据对这两种模型进行了计算ABC 方案的排序,用A HP 模型计算结果为A >C >B ;用AHP 模型计算结果为C >A >B .当然,ANP 模型中分别增加了施工风险指标和施工难度指标对工程费用和工期的影响判断.值得注意的是方案A 和方案C 的排序出现颠倒.这种排序的颠倒正说明了是否考虑因素内部依存关系会直接影响决策.另外,通过对敏感度的计算也得到了一些有意的启示.限于篇幅,这里无法将有关数据一一说明.4 结语基于ANP 理论的超级决策SD 软件成功地解决了超矩阵的复杂计算问题,解决了ANP 方法在决策中的实际应用困难.同时,由于对A NP 机理还存在许多的疑惑,如考虑因素之间的影响为多大时,会出现方案倒序等等问题,还需要进一步地进行研究和探索.参考文献:[1] Saaty T L.Desion M aking w ith D ependence and F eedback:T he Analyt ic N etw or k P ro cess [M ].Pittburg h,RW SPublicat ions.2001.84-136.[2] 王莲芬.网络分析法(A N P )理论和算法[J ].系统工程理论和实践,2001,21(3):44-50.[3] 孙宏才,田平.网络层次分析法(A N P)与科学决策[A ].孙宏才.决策科学理论与方法[C].北京:海洋出版社,2001,3-8.[4] 刘林.反馈系统排序方法及其在产业结构分析中的应用[D ].天津:天津大学系统所,1987.[5] 钟登华,毛寨汉,刘海东.施工导流方案的多目标总体综合评价方法[J ].水利水电技术,2002,33(5):17-20.(上接第140页)参考文献:[1] 李丛信,陈淼鑫,郭福田,周丽佩.注水系统的计算方法[J ].石油学报,1998,19(3):120-124.[2] 陈淼鑫,刘翠玲,陈晓昕,李天歇.大型注水系统的最优控制(一)、(二)[J ].黑龙江自动化技术与应用,1996,18(6):1-7.[3] 陈淼鑫,刘铁男,司光宇.大型注水系统的运行、计算和控制[J].大庆石油学院学报,1995,19(3):71-75.[4] 朱俊华,战长松.往复泵[M ].北京:机械工业出版社,1991.[5] 席少霖.非线性最优化方法[M ].北京:高等教育出版社,1992.143第8期基于AN P 的超级决策软件介绍及其应用。
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2003年8月系统工程理论与实践第8期 文章编号:100026788(2003)0820141203基于AN P的超级决策软件介绍及其应用刘 睿1,余建星1,孙宏才2,田 平2(1.天津大学建筑工程学院,天津300072;2.总装备部工程兵二所,北京100850)摘要: 从应用的角度介绍AN P(网络层次分析法)应用软件——超级决策软件系统,并利用该软件对水利水电项目导流施工方案进行评价Λ用同一组数据分别对AN P和A H P模型进行计算,出现了倒序现象,因此是否考虑系统内部元素间的反馈和依存关系将直接影响备选方案的排序Λ作者尝试性地应用该软件,说明AN P方法作为一种决策方法是可以用于工程实际的Λ关键词: AN P;超级决策;施工方案评价中图分类号: N94 文献标识码: A In troducti on to the AN P Super D ecisi on s Softw areand Its A pp licati onL I U R u i1,YU J ian2x ing1,SU N Hong2cai2,T I AN P ing2(1.Schoo l of Constructi on Engineering,T ianjin U niversity,T ianjin300072,Ch ina;2.N o.2institute,Engineering Co rp s, Equi pm ent D epartm ent of General,Beijing100850,Ch ina)Abstract: In the view of app licati on,the paper introduces the AN P super decisi on softw are,m ean2w h ile use the softw are to evaluate the constructi on p lan in hydroelectric pow er p ro ject.Fo r rank be2com es reversed w hen calculating A H P model and AN P model w ith the sam e data,it p roves the p ri o rityof the p lan has the directly connecti on w ith the model w hether considering dependence and feedback ofelem ents o r no t.A s a decisi on m ethod,the AN P theo ry can be used in p ractical engineering w ith thehelp of the softw are.Key words: AN P(A nalytic N etw o rk P rocess);super decisi on;constructi on p lan evaluati on1 引言A H P(A nalytic H ierarchy P rocess)是美国P ittbu rgh大学T.L.Satty教授提出的一种多准则决策方法,已在系统决策中得到了广泛的应用Λ常规的A H P方法将系统划分为层次,只考虑上一层次元素对下一层次元素的支配和影响,同时假设同一层次的元素之间是相互独立的,不存在相互依存的关系Λ这种假设在简化了系统内部元素关系的同时,也限制了其在复杂系统中的应用Λ许多复杂系统必须考虑层次内部元素的依存和下层元素对上层元素的反馈影响,T.L.Satty教授为此在1996年系统地提出了AN P(A na2 lytic N etw o rk P rocess)理论[1],将系统内各元素的关系用类似网络结构表示,而不再是简单的递阶层次结构ΛAN P理论更准确地描述客观事物之间的联系,是一种更加有效实用的决策方法Λ传统的A H P方法只是AN P方法的一个特例Λ由于国内对AN P的理论研究还处于初级阶段,有关AN P理论的文章不多,如文献[2,3],加上AN P 模型的计算较为复杂,在不借助于计算软件的情况下,很难将AN P模型应用于解决实际决策问题ΛAN P 计算问题是解决AN P应用的瓶颈,其计算的复杂性严重阻碍AN P理论在实践中的应用Λ目前国内将收稿日期:2002209219作者简介:刘睿(1969-),女,安徽合肥人,博士研究生,研究方向为工程项目风险管理,Em ail:liuruibeijing@sohu. com;余建星,天津大学建工学院院长,博士生导师;孙宏才,总装备部工程兵二所所长,博士生导师;田平,总装备部工程兵二所总工程师Λ241系统工程理论与实践2003年8月AN P模型用于实际的例子尚不多见,文献[4]将一个简单的带反馈的A H P问题(AN P)转化为A H P之后,将问题得以求解Λ如果对较为复杂的AN P问题,文献[4]的方法将是无法推广的Λ最近Rozann W. Satty和W illiam A dam s在美国推出了超级决策(Super decisi on,下称SD)软件,该软件基于AN P理论,已成功地将AN P的计算程序化,是AN P的强大的计算工具,为AN P的推广奠定了基础Λ本文从应用的角度介绍AN P的应用软件——超级决策SD软件,并成功地利用该软件对水利水电项目导流施工方案进行评估Λ2 ANP应用软件——超级决策S D软件介绍超级决策SD软件提供了强大的功能,可以计算任何AN P模型,并完整地表达计算结果Λ当然如果不输入相关元素之间的关系,则该软件也完全可以用来计算A H P模型Λ同时该软件也提供了良好的人机对话窗口,较方便于使用者,遗憾的是该软件没有汉化,在推广中会存在语言障碍Λ运用AN P超级决策SD 软件进行决策的基本步骤如下:1)对决策问题进行分析,将一个复杂问题分解成各个元素组(clu ster)和元素(elem en t)Λ同时在程序中选择相应按键,逐个输入元素组(C)和元素(E)Λ输入方式有三种:三层结构模板、二层结构模板或是不用模板,自行设计ΛSD软件提供的标准模板是将任何一个决策问题归结为从利益(B enefits)、成本(Co sts)、机会(Oppo rtun ities)、风险(R isk s)四个准则来考虑,即可以将决策问题转化为BOCR四个方面去评价Λ在每个准则之下,可分别构造子网络、子子网络,网络内部有元素组,元素组内有元素Λ自行设计的模型可将任何一个AN P模型在程序中表示出来Λ2)按支配关系将各个元素组(clu ster)和元素(elem en t)聚类形成网状结构,确定元素组(clu ster)之间和元素(elem en t)之间的关系,主要判断元素层次是否内部独立,是否有依存和反馈关系存在Λ按照比例标度经过人们的判断,针对某一目标,对元素组(clu ster)之间和元素(elem en t)之间进行逐一比较,构成两两对比矩阵Λ在输入方式上可采用矩阵式、百分比式、问卷式、口头方式,也可以直接以文件形式输入数据Λ凡是相互之间存在依存和反馈关系的,都应进行两两比较Λ当同一层元素之间相互独立,不作两两比较时,就转化为AN P模型的特例——A H P模型Λ以上两部分构成了SD软件的输入部分Λ3)计算分析部分:根据上述输入,SD软件就可以构造超矩阵、加权超矩阵、极限超矩阵,最终可得综合优势度,另外还可以进行灵敏度的计算,如不借助于SD软件,灵敏度计算的工作量是极其繁重的Λ改变两两对比矩阵、优势度的数值,可分别分析计算其灵敏度变化情况Λ超矩阵、加权超矩阵、极限超矩阵的数据可以在EXCEL表格中打开,最终优势度数据和灵敏度可用图表表示Λ3 案例研究水利水电工程中不过水围堰施工导流方案的选择是一个复杂的多目标决策问题,通常选择备选方案的准则有施工费用指标、工期指标、施工风险指标和施工难度指标[5]Λ1)工程费用指标该项费用由确定性和不确定性两部分费用组成Λ一旦施工方案选定,确定性费用,包括导流泄水建筑物费用、围堰工程费用和基坑抽排水费用等,可视作恒定的值Λ当导流工程失效时,需采取补救措施,这时发生不确定性工程费用,如基坑再次抽排水费用、围堰修补费用和基坑清淤费用Λ2)施工工期指标当导流工程失效时,需采取补救措施,造成施工工期的延长,工期延长量由基坑再次抽排水时间、围堰修补时间和基坑清淤时间决定Λ3)施工风险指标施工风险度是由导流系统中的水文、水力等不确定因素引起的Λ通常,可用年导流风险率来表示风险度指标Λ4)施工难度指标施工难度主要集中在隧洞施工难度和围堰施工难度上Λ上述各项指标都可以通过模糊打分法确定Λ同时,通过上面的分析,各项指标之间存在一定的依存关系,如工程费用和工期都是由施工工程量确定,工程量包括确定和不确定两部分,其中不确定性工程量与施工风险指标和风险难度指标密切相关Λ可以说,施工风险指标和施工难度指标决定了施工方案的未来工程费用和工期Λ因此,在综合评价施工方案时,必须考虑到各项指标之间的依存关系,即施工风险指标和施工难度指标对工程费用和工期的影响Λ建立如图1所示的AN P 模型Λ图1 为比较AN P 与传统的A H P 模型的不同,笔者借助于超级决策(Sup er decisi on )软件,用同一组数据对这两种模型进行了计算ABC 方案的排序,用A H P 模型计算结果为A >C >B ;用A H P 模型计算结果为C >A >B Λ当然,AN P 模型中分别增加了施工风险指标和施工难度指标对工程费用和工期的影响判断Λ值得注意的是方案A 和方案C 的排序出现颠倒Λ这种排序的颠倒正说明了是否考虑因素内部依存关系会直接影响决策Λ另外,通过对敏感度的计算也得到了一些有意的启示Λ限于篇幅,这里无法将有关数据一一说明Λ4 结语基于AN P 理论的超级决策SD 软件成功地解决了超矩阵的复杂计算问题,解决了AN P 方法在决策中的实际应用困难Λ同时,由于对AN P 机理还存在许多的疑惑,如考虑因素之间的影响为多大时,会出现方案倒序等等问题,还需要进一步地进行研究和探索Λ参考文献:[1] Saaty T L .D esi on M ak ing w ith D ependence and Feedback :T he A nalytic N etw o rk P rocess [M ].P ittburgh ,RW SPublicati ons .2001.84-136.[2] 王莲芬.网络分析法(AN P )理论和算法[J ].系统工程理论和实践,2001,21(3):44-50.[3] 孙宏才,田平.网络层次分析法(AN P )与科学决策[A ].孙宏才.决策科学理论与方法[C ].北京:海洋出版社,2001,3-8.[4] 刘林.反馈系统排序方法及其在产业结构分析中的应用[D ].天津:天津大学系统所,1987.[5] 钟登华,毛寨汉,刘海东.施工导流方案的多目标总体综合评价方法[J ].水利水电技术,2002,33(5):17-20.(上接第140页)参考文献:[1] 李丛信,陈淼鑫,郭福田,周丽佩.注水系统的计算方法[J ].石油学报,1998,19(3):120-124.[2] 陈淼鑫,刘翠玲,陈晓昕,李天歇.大型注水系统的最优控制(一)、(二)[J ].黑龙江自动化技术与应用,1996,18(6):1-7.[3] 陈淼鑫,刘铁男,司光宇.大型注水系统的运行、计算和控制[J ].大庆石油学院学报,1995,19(3):71-75.[4] 朱俊华,战长松.往复泵[M ].北京:机械工业出版社,1991.[5] 席少霖.非线性最优化方法[M ].北京:高等教育出版社,1992.341第8期基于AN P 的超级决策软件介绍及其应用。