基于决策者风险偏好大数据分析的大群体应急决策方法

发布时间：2021-09-23 02:57

　　针对重大突发事件应急决策大群体成员的风险偏好复杂难测问题,提出了一种新的基于决策者风险偏好大数据分析的大群体应急决策方法。首先专家群体对突发事件进行快速响应,生成若干应急预案及其风险属性信息;其次,社会公众通过网络等渠道参与到应急决策中来并形成决策大群体,给出不同预案的偏好值;然后,利用证据推理算法得出公众对各预案的风险效用值,将预案风险效用值与预案偏好值加权组合,得到各个预案的大群体决策者的风险偏好值;最后,基于风险偏好值,利用大数据分析技术对大群体的风险偏好进行聚类识别,从中筛选出风险中立者组成新的应急决策群体,再次聚类得出应急决策群体的成员组成结构,以此为基础计算决策者权重和应急预案的最终效用值,得应急预案排序结果。最后通过算例分析验证了方法的有效性和可行性。 

【文章来源】：运筹与管理. 2019,28(07)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

模糊风险评价等级

这种经验信息，故本文采用模糊证据推理算法对预案的风险值进行评估，基本符号及定义如表1所示。表1模糊证据推理算法基本符号及定义符号定义Hn(n=1，…，s)模糊评价等级，不再是一个确定值而是三角模糊数或梯形模糊数，且仅相邻的两个等级相交，如图1所示。bj(al)决策者给出的对预案al的指标bj的风险评估值。FHn等级Hn所对应的模糊数，例如FH1=(x1，x1，x2)μHnbj(al)对模糊评价等级Hn的隶属度，如图2所示。βn，j(al)bj(al)对模糊评价等级Hn的置信度。S(bj(al))对于预案al的bj属性的风险评估信度结构，S(bj(al))={(Hn，βn，j(al))，(Hn+1，βn+1，j(al))}。mn，j属性bj在风险等级Hn上的基本可信度。mH，j由于缺乏信息而无法确定的风险，由两部分组成，即mH，j=珚mH，j+珟mH，j，若珟mH，j不为零，则表明决策者对属性bj做出的评价是不完全的。μmaxHn，n+1模糊等级交集Hn，n+1最大隶属度。βn综合属性对应的模糊等级Hn的初始置信度。βH由于信息缺乏而无法确定的风险。βn，n+1综合属性对应的模糊等级交集Hn，n+1的置信度，还有待进一步划分到具体的模糊等级。βHn，n+1n对交集Hn，n+1的置信度βn，n+1，还需进一步分配确切的等级，分配过程如图3所示。βHn，n+1n+1对交集Hn，n+1的置信度βn，n+1进一步分配，将?

讲糠肿槌桑??mH，j=珚mH，j+珟mH，j，若珟mH，j不为零，则表明决策者对属性bj做出的评价是不完全的。μmaxHn，n+1模糊等级交集Hn，n+1最大隶属度。βn综合属性对应的模糊等级Hn的初始置信度。βH由于信息缺乏而无法确定的风险。βn，n+1综合属性对应的模糊等级交集Hn，n+1的置信度，还有待进一步划分到具体的模糊等级。βHn，n+1n对交集Hn，n+1的置信度βn，n+1，还需进一步分配确切的等级，分配过程如图3所示。βHn，n+1n+1对交集Hn，n+1的置信度βn，n+1进一步分配，将它分配到确切的等级Hn+1。β*n综合属性对应的模糊等级Hn的最终置信度。S(al)对于预案al的风险评估信度结构，S(al)={(Hn，β*n(al))，n=1，…，s}。图1模糊风险评价等级图2风险值对应的等级隶属度图3模糊等级交集置信度分配利用模糊证据推理算法可得各预案的风险评估信度结构S(al)={(Hn，β*n(al))，n=1，…，s}，在此基础上，可得决策者最终的预案风险效用值，具体计算公式如下:u(s(al))=∑sn=1β*n(al)u(Hn)(1)γ(al)=u(s(al))∑pl=1u(s(al))×L(2)其中，γ(al)即为决策者ei对于预案al的最终风险效用值，L为风险效用值放大系数，u(Hn)为各模糊评价等级对应的效用值，给定评估等级效用值的取值区间为［0，1

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于累积前景理论的不完全信息下应急风险决策模型[J]. 程铁军,吴凤平,李锦波.  系统工程. 2014(04)
[3]基于模糊证据推理的系统风险分析与评价[J]. 姜江,李璇,邢立宁,陈英武.  系统工程理论与实践. 2013(02)
[4]基于前景理论的突发事件应急响应的风险决策方法[J]. 樊治平,刘洋,沈荣鉴.  系统工程理论与实践. 2012(05)
[5]一种有效的量化交易数据相似性搜索方法[J]. 杨风召,朱扬勇.  计算机研究与发展. 2004(02)



本文编号：3404892