多屬性決策分析及其在洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究.pdf

1、在當(dāng)今人類社會(huì)，無(wú)論組織、社會(huì)或者個(gè)人所面臨的決策問題都具有多目標(biāo)、多屬性的特點(diǎn)，多目標(biāo)屬性決策問題的目標(biāo)之間具有關(guān)聯(lián)性、不可公度性甚至是矛盾性。洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與決策問題同樣具有多目標(biāo)、多屬性的特點(diǎn)，屬于多目標(biāo)屬性決策的范疇。洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與決策是防洪減災(zāi)的重要環(huán)節(jié)之一，反映了洪災(zāi)發(fā)生的可能性及災(zāi)害發(fā)生之后可能造成的損失后果，本質(zhì)上具有多屬性，多目標(biāo)的特點(diǎn)，涉及眾多研究領(lǐng)域。將目前多屬性決策分析的先進(jìn)理論與方法引入洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因素建模、洪災(zāi)災(zāi)后

2、損失評(píng)價(jià)和洪災(zāi)綜合風(fēng)險(xiǎn)分析等決策過程中，無(wú)疑將為洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供一個(gè)新的研究思路。
　　本文針對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析的特殊性，進(jìn)行了多屬性決策數(shù)學(xué)模型分析、洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)建模分析、洪災(zāi)災(zāi)后損失等級(jí)評(píng)價(jià)、洪災(zāi)綜合風(fēng)險(xiǎn)決策四個(gè)方面的深入研究，取得了一些具有理論意義和實(shí)用價(jià)值的研究成果，相關(guān)研究成果已應(yīng)用于973項(xiàng)目的工程應(yīng)用示范中。論文的主要工作及創(chuàng)新性成果如下：
　　（1）針對(duì)洪災(zāi)綜合風(fēng)險(xiǎn)決策的研究需求，深入研究了多屬性決策的基本理論與方法

3、、多屬性決策常用算法分析、洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究機(jī)理與動(dòng)因分析，以及多屬性風(fēng)險(xiǎn)決策模型的分析與描述，為洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)各個(gè)環(huán)節(jié)的進(jìn)一步研究打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
　?。?）針對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中風(fēng)險(xiǎn)因素復(fù)雜眾多、定量指標(biāo)與定性指標(biāo)同時(shí)存在、各指標(biāo)的不相容性和不確定性、量化描述困難等問題，采用三角模糊數(shù)（TFN）合理解決了不確定定性指標(biāo)的量化問題，提出一種基于TFN-AHP多屬性決策方法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因素建模方法，對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行合理辨識(shí)，構(gòu)建洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)

4、因素決策綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因素相對(duì)重要性作出合理評(píng)價(jià)排序，并對(duì)相對(duì)重要度較高的風(fēng)險(xiǎn)因素作出風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施分析，結(jié)合典型洪災(zāi)多發(fā)地區(qū)——分蓄洪區(qū)的實(shí)際背景，以水文條件及地形環(huán)境都相當(dāng)復(fù)雜的荊江分洪區(qū)為例，論證了洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因素決策建模的必要性和可行性，為洪災(zāi)綜合風(fēng)險(xiǎn)整體評(píng)價(jià)提供了有效決策依據(jù)。
　?。?）針對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的另一個(gè)重要組成部分——洪災(zāi)災(zāi)后損失評(píng)價(jià)，利用信息論中對(duì)信息不確定性概率判斷方法的研究，提出了基于熵值法的屬性

5、識(shí)別模型，從多屬性決策的角度對(duì)洪災(zāi)災(zāi)后損失等級(jí)進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析，利用信息熵反映出的數(shù)據(jù)效用值來(lái)刻畫指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，合理客觀地解決了洪災(zāi)災(zāi)后風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)多屬性的權(quán)重分配問題，分別給出了洪災(zāi)樣本的洪災(zāi)災(zāi)損等級(jí)評(píng)價(jià)和災(zāi)損大小排序；同時(shí)，將人工智能技術(shù)引入多屬性決策領(lǐng)域，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的洪災(zāi)災(zāi)損等級(jí)評(píng)價(jià)模型，并將兩種評(píng)價(jià)模型的評(píng)價(jià)結(jié)果與物元分析評(píng)價(jià)法得出的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證了本文提出模型的客觀性與合理性。
　　（4）針對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)

6、因素間相互依存相互影響的特點(diǎn)，研究分析了多屬性決策中經(jīng)典的理論算法及多種算法的融合應(yīng)用問題，包括模糊數(shù)學(xué)與網(wǎng)絡(luò)分析法的融合、模糊數(shù)學(xué)與逼近理想解法（TOPSIS）的融合，以及離差最大化法在混合權(quán)重分析中應(yīng)用等。以洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)區(qū)域?yàn)閱挝?，依?jù)有限個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行合理排序。在此研究基礎(chǔ)上，本文提出了基于三角模糊數(shù)、ANP、熵值法、離差最大化法和TOPSIS的模糊多屬性決策模型（FMADM）