基于区间型多属性决策的突发事件属性熵权的确定_马骁霏

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2015 年第 24 卷
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事件属性的熵权确定方法
突发事件的可测属性众多， 且应急决策的过程十分类似于多属性决策过程， 多属性决策问题的研究已 ［11 ～ 13 ］ ， 相当 成 熟 ， 相应的决策方法也出现了很多 所以， 借鉴多属性决策中的熵权确定方法来解决突发事件 属性的赋权问题是合理可行的。 规范的监测数据处理方法是客观估计事件发展方向的前提， 是将科学数据转化为决策信息的桥梁; 由 于事件的可监测属性多且复杂， 每个监测点获得的实时数据更增加了数据处理的工作量， 将时序的监测精 确数值按照一定的规则转换成区间数型， 可以在保留 属性 状 态 信息 的 前 提 下 压 缩 决策 矩阵 的 维度。 利 用 ［14 ］ ， 区间数型多属性决策方法 结合信息熵的概 念 来 确定突发事件属性的熵权 值 ， 意 义 直 观， 计 算 简 便， 在 实际决策时易于应用推广。 2 ． 1 数据的区间型转化 实际中， 为保证数据的时效性， 监测时点相差往往较短， 从而产生大量监测数据， 使得相应的决策矩阵 ， ; ， ， 维数变大 数据处理难度增加 对监测数据进行降维处理 使之转化为区间数型 不仅解决了决策矩阵的维 数困境， 也符合区间数型多属性决策的数据要求。 1 AE ， ＲE ) ， N2 …， N sE } ， s 对于某一突发事件 E ， 有事件知识元 K E = ( N E ， 其中 NE = { NE ， 表 示 属性 集 合， E，
第 24 卷 第 4 期 2015 年 8 月
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OPEＲATIONS ＲESEAＲCH AND MANAGEMENT SCIENCE
Vol． 24 ， No． 4 Aug． 2015
基于区间型多属性决策的突发事件属性熵权的确定
马骁霏， 仲秋雁， 曲 毅
( 大连理工大学 管理与经济学部， 辽宁 大连 116024 )
29 收稿日期: 2013-09基金项目: 国家自然科学基金重点资助项目 ( 91024029 ) )， 作者简介: 马骁霏( 1988女， 辽宁大连人， 博士， 研究方向: 应急管理。
第4 期
马骁霏， 等: 基于区间型多属性决策的突发事件属性熵权的确定
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有效辅助决策的关键问题之一。 近几年来， 熵理论在应急管理领域中逐渐引起专家 学 者 的 重 视， 但 是， 熵权的 概 念 及 相 关 理 论 方法 在 应急中的应用较少， 研究内容也较为分散; 例如， 张星以福建省台风灾害为例， 应用熵权的综合评价模型进 ［3 ］ 行了自然灾害灾情的综合评价 ; 李绍飞等在模糊物元 分 析 的基 础 上， 结 合 信息 熵的 概 念， 建 立 了 基于熵 ［4 ］ 对 传 统 灰 色 模型 进 行 了 修 权的区域洪灾易损性的模糊物元评 价模型 ; 朱吉祥 等 通 过引 入 信息 熵 理 论， 正， 建立基于信息熵的灰色模型， 以解 决区 域地质 灾害 危 险 性 评 价 中评 价方 与评 价对 象 之 间“不 兼 容 ” 的 ［5 ］ 问题 ; 刘力等在灰色聚类的基础上引入信息熵的概念， 提 出 具有 典 型 指 数 白 化 权 函 数， 解 决 了 洪 灾灾情 ［6 ］ “ ” 。 识别中的决策指标 零权重 的问题 现有研究的侧重点多是利用熵权来建立灾害的评价模型， 且评价指 标的数据来源多是汇总之后的统计数据， 只能让决策者从整体上把握事件的大体态势， 对于具体事件的演化 趋势的估计和实时决策的制定没有太大帮助。然而， 应急决策是复杂的、 时变的， 制定决策的重要依据往往 ［ 7 ］ 是最能反映事件发展方向的实时信息， 对实时信息的处理直接影响决策方案的有效性和准确性 。另外， 突 。 发事件本身需要一个统一的结构表示方法以解决不同类别事件的研究成果不兼容的问题 鉴于此， 本文借鉴共性知识模型， 结构化表示突发事件及事件属性; 借助于区间数的相关概念， 把事件 的监测数据值转换为区间数型; 通过定义精确数与区间的距离函数， 把事件属性转化为成本型属性; 最后， 结合信息熵的概念， 利用基于熵的区间型多属性决策方法 计算出事件属性相应的熵权值。
A Calculation Method for Entropy Weight of Emergency Attributes Based on Interval Multiattribute Decision Making
MA Xiaofei，ZHONG Qiuyan，QU Yi ( School of Management Science ＆ Engineering，Dalian University of Technology，Dalian 116024 ，China) Abstract: Ｒealtime data of emergencies are the basis of emergency decision making． Better capacity of data handling ，exacting entropy weights of emergency attributes，and filtering critical attributes which reflect the development trend of emergencies are keys to improving efficiency and accuracy of decision making． First，this paper shows a way that uses common knowledge model to structurally represent emergency and its attributes． Then the monitoring data of emergency attributes are converted to interval numbers with the method of interval multiattribute decision making referred． Consequently，dimension of the data decreases while this way keeps temporal order type attributes by means of defining the information． Besides，the emergency attributes are transformed into costdistance of data and interval，and entropy weights of emergency attributes are calculated by utilizing the method of interval multiattribute decisionmaking based on entropy weight． The higher the entropy weight，the more the information which contains the trend of emergency，and this kind of attributes is more important． Finally，an example is given to illustrate effectiveness and practicality of the method． Key words: emergency; common knowledge model; interval multiple attribute decision making; entropy weight
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引言
Байду номын сангаас
突发事件应急管理是在应对突发事件过程中， 为了 降低 事件 带 来 的 危 害， 实 现 优化 决策的 目 标， 在对 突发事件的原因、 过程及后果分析的基础上， 充分利用 社 会 各 方 面 的 相 关 资源， 对突发事件 进 行 有 效 的 预 ［1 ］ 警、 控制及处理的整体活动 ; 其中， 应急决策 是 减 轻 突发事件 危 害 及影响 的 关 键 环 节。 熵 理 论 中， 人们 ［2 ］ 在决策时获得信息的数量和质量， 是 决定决策 可 靠 性大 小与 精 度 的 重要 因 素 ; 评 价 指 标 的 重要 程 度可 以给各个指标赋予权重， 熵权代表了该指标在问题中提 供的 有 用 信息 的多 寡 程 度。 事件属性 是反映 事件 演化趋势的指标， 如何从大量的属性数据中甄别出那 些 包 含 较 多 信息 量 的属性， 即 熵权 值 较 大的属性， 是
［10 ］ 为了在应急管理中应用现有的理论与方法， 需 要 对突发事件属性 有 深 刻 的 理解 ; 事件属性 是反映 事件变化规律的参数， 而灾情信息及其变化是刻画突发事件属性的 主 要 途 径， 所 以， 通 过 灾情 信息 获取 事 件各个属性的动态值， 可以预估事件的发展趋势。 事件属性有定性描述与定量描述 之 分， 根 据 对 王 延 章 团 队 建 立 的应急 辅助 决策 系统 中 存 储 的 28625 ， 条事件属性知识元的抽样分析 定性描述的属性往往 是 事件的 固有 属性， 例 如， 事件 名 称、 事件 编 号等， 这 类属性对于应急决策的制定没有太大 影响; 从 时 态 特 征 考虑 定 量 描 述 的属性， 可分 为 静 态属性 与 动态属 静态属性是不随时间变化的属性， 或是一个时点的属性， 由于决策是一个动态调整的过程， 动态的定量 性， 描述属性应是制定决策方案的主要数据来源。进一步， 根据共性知识模型中对属性知识元的分类， 有可量 化测量、 随机变化、 模糊可测三类动态定量属性; 随机变化的属性， 随意性大， 一般较难捕捉到其规律性; 模 函 数的不 同会 导 致 模糊数的 变 化， 使 得 属性 值 的差 异 较 糊可测的属性往往依托于对应的模糊 分布函 数， 大， 而且对于环境的改变， 模糊属性值的变化不敏感， 常常出现基本不变或者突变的情况， 这会对决策产生 ; ， ， 较大干扰 为了减少误差 也是从实际获取的难易以及决策制定的主要依据出发 下面的讨论中， 所提到的 且是随时间变化的可监测属性。 突发事件属性均是指可测量属性，