一种基于区间二元语义的突发事件应急能力评估方法

技术领域

本发明涉及应急能力评估领域，尤其涉及一种基于区间二元语义的突发事件应急能力评估方法。

背景技术

近年来，自然灾害、事故灾害和突发公共卫生事件等各类突发事件频繁发生，造成了大量的人员伤亡、财产损失、环境破坏和重大社会影响。国内外近年发生的典型突发事件有“5.12”汶川大地震、“11.15”上海高层住宅大火、“8.12”天津大爆炸以及2011年3月日本大地震及其诱发的福岛核泄漏等，这些突发事件在造成社会连锁反应和严重后果的同时也或多或少暴露出相关应急部门在应急管理及应急能力方面存在的不足。因此，为了保证应对突发事件时能够做出快速有效的反应，并有效地控制突发事件的发展，将突发事件造成的损失和影响减到最低限度，必须对参与应急部门的应急能力进行评估，分析当前应急能力建设中存在的不足，并将结果作为反馈信息，用于改善应急管理的现状。

在实际应急能力评估中，考虑到在大部分评估指标属于定性指标以及客观事物的复杂性、人类思维的模糊性和决策者对突发事件认识的局限性，决策者很难用一个精确值来表达自己的决策信息，而一般喜欢直接采用语言变量来反映自己的偏好信息。基于语言评价信息的决策方法大体分为两类：一类是将语言信息转化为模糊数，然后根据模糊数理论进行运算；另一类是直接利用语言评价集自身的顺序和性质对语言变量进行处理。然而，在语言信息转化为模糊数过程中以及对经过处理过的语言信息进行近似匹配初始语言短语时，往往容易造成信息的损失或失真。另外，决策者由于信息掌握的不对称性，可能无法准确地表达语言评价信息。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于区间二元语义的突发事件应急能力评估方法，既能避免信息的丢失，又能很好地处理应急能力评估时的复杂性、不确定性以及决策者思维的模糊性。

本发明技术方案为：一种基于区间二元语义的突发事件应急能力评估方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1：建立突发事件应急能力评估指标体系；所述应急能力评估指标体系由目标层、指标层和子指标层构成；所述目标层包括评估目标突发事件应急能力O；所述指标层包括4个指标，分别为应急预警能力指标B₁、应急处置能力指标B₂、应急资源保障能力指标B₃和应急恢复能力指标B₄；所述子指标层包括15个子指标；所述子指标为所述指标的下属指标；所述应急预警能力指标B₁下属的子指标，由灾害监控监测能力C₁₁、灾害预警能力C₁₂、灾害预报能力C₁₃和灾害辨别与评估能力C₁₄构成；所述的应急处置能力指标B₂下属的子指标，由应急指挥协调能力C₂₁、紧急救援能力C₂₂、减轻灾害损失能力C₂₃和应急信息传递能力C₂₄构成；所述应急资源保障能力指标B₃下属的子指标，由应急管理宣传和教育C₃₁、应急资源储备C₃₂、应急预案与演习C₃₃和通讯系统保障C₃₄构成；所述的应急恢复能力指标B₄下属的子指标，由事故调查与总结C₄₁、灾害损失评估能力C₄₂和灾后恢复重建能力C₄₃构成；所述指标和子指标，统称评估指标；

步骤2：决策者选择各自偏好的用于表达评估指标相对重要性的语言评价集，通过对评估指标相对于上一层所隶属元素的重要性进行成对比较，给出区间语言偏好关系，并将其转化为区间二元语义偏好关系；

步骤3：根据决策者给出的区间二元语义偏好关系构造相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系，计算决策者给出的区间二元语义偏好关系与相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系之间的距离测度，并进行可接受一致性检验，若通过可接受一致性检验，则转步骤5；否则，转步骤4；

步骤4：利用迭代算法修正不具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系；

步骤5：从具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系中导出相应的评估指标权重，包括指标权重和各指标下属的子指标局部权重，并计算各指标下属的子指标全局权重；

步骤6：计算每位决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重，将由上级管理者预先给定的各个决策者的主观权重与决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重综合，得到决策者关于各指标下属的子指标全局权重的综合权重，并利用区间二元语义集结算子计算所有指标下属的群体子指标全局权重；

步骤7：决策者选择各自偏好的用于表达待评估方案在子指标上的评估值的语言评价集，给出区间语言评估矩阵，并将其转化为内部元素为方案评估值的区间二元语义评估矩阵；

步骤8：计算每位决策者关于方案评估值的客观权重，将步骤6中的决策者主观权重与决策者关于方案评估值的客观权重综合，得到决策者关于方案评估值的综合权重；

步骤9：利用区间二元语义集结算子计算待评估方案在各子指标上的群体方案评估值，并利用区间二元语义区间集结算子集结待评估方案在各子指标上的群体方案评估值，得到待评估方案的综合评估值；

步骤10：根据综合评估值，对待评估方案的应急能力进行比较排序，确定应急能力最优的待评估方案。

进一步地，所述步骤1中的突发事件应急能力评估指标体系不仅适用于某一灾害，而且还适用于多种灾害或突发事件。

突发事件是一个广义的概念，既包括地震、台风等自然灾害，也包括火灾、爆炸等事故灾害，还包括重大食品中毒等突发公共卫生事件，所建立的评估指标体系也是个综合的评估指标体系。

进一步地，所述步骤2中的区间语言偏好关系和区间二元语义偏好关系分别为：和其中表示第e位决策者给出的相对于同一上一层隶属元素第i个评估指标较第j个评估指标的相对重要性，表示用区间二元语义表示的第e位决策者给出的相对于同一上一层隶属元素第i个评估指标较第j个评估指标的相对重要性，分别为的下限和上限，为预先定义好的由奇数个语言短语构成的用于表达评估指标相对重要性的语言评价集，为语言评价集的粒度，和分别为和所代表的语言评价集中的语言短语的下标，对所有i,j＝1,2,…,n，n为同一上一层隶属元素下评估指标的个数，e＝1,2,…,f，f为参与评估的决策者人数，l和u分别为下限表示符号和上限表示符号。

再进一步地，所述步骤2中的“区间二元语义”采用如下定义：

定义1：S＝{s₀,s₁,…,s_g}为预先定义好的由奇数个语言短语构成的语言评价集，g为语言评价集S的粒度，设(s_i,α₁)和(s_j,α₂)为两个二元语义信息，s_i,s_j∈S，α₁,α₂∈[-0.5/g,0.5/g)且(s_i,α₁)≤(s_j,α₂)，则称s＝[(s_i,α₁),(s_j,α₂)]为一个区间二元语义，其中，(s_i,α₁)和(s_j,α₂)分别s的下限和上限，s_i和s_j分别为语言评价集S中的第i个和第j个元素，α₁和α₂分别表示经过集结计算后得到的语言信息与最贴近语言短语s_i和s_j之间的偏差；

定义2：S＝{s₀,s₁,…,s_g}为预先定义好的由奇数个语言短语构成的语言评价集，g为语言评价集S的粒度，两个二元语义(s_i,α₁)和(s_j,α₂)组成区间二元语义信息[(s_i,α₁),(s_j,α₂)]，i≤j，α₁≤α₂，设[β₁,β₂](β₁,β₂∈[0,1],β₁≤β₂)为语言评价集S经集结得到的区间实数，令

则称函数Δ为区间实数[β₁,β₂]对应的区间二元语义信息的转换函数，其中round为四舍五入取整算子；

定义3：令

Δ^-1([(s_i,α₁),(s_j,α₂)])＝[i/g+α₁,j/g+α₂]＝[β₁,β₂](2)

则称Δ-¹为函数Δ的逆函数；

进一步地，所述步骤3“根据决策者给出的区间二元语义偏好关系构造相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系，计算决策者给出的区间二元语义偏好关系与相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系之间的距离测度，并进行可接受一致性检验，若通过可接受一致性检验，即具有可接受一致性，则转步骤5；否则，转步骤4”具体实现如下：

(1)获取与决策者给出的区间二元语义偏好关系相关联的二元语义偏好关系和其中，

和

和分别为的下限和上限；

(2)构造具有一致性的二元语义偏好关系和其中，

(3)获取与具有一致性的二元语义偏好关系和相关联的具有一致性的区间二元语义偏好关系其中，

(4)计算决策者给出的区间二元语义偏好关系与相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系之间的距离测度：

其中，和分别为的下限和上限，和分别为的下限和上限；

(5)决策者设置一致性阈值τ∈(0,1)为某一具体数值，若则通过可接受一致性检验，即具有可接受一致性，转步骤5；否则，转步骤4。

进一步地，所述步骤4“利用迭代算法修正不具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系”具体实现如下：

(1)设t为迭代次数，令t＝0；

(2)计算和中相对应元素的距离测度

找到使为最大值的i,j，并令i,j＝a,b；

(3)将元素调整为

其中，θ∈[0,1]为由决策者给定的调整参数；然后，令对所有i,j＝1,2,…,n且i,j≠a,b；令t＝t+1；

(4)计算与之间的距离测度：

若则具有可接受一致性，则令输出结束；否则，转所述步骤4的(2)。

其中a,b，是迭代过程中的过渡值，用于区分迭代或调整前后的参数。

再进一步地，所述步骤4中的“迭代算法”每次仅调整一对或几对偏差最大的元素，不仅能够使调整后的区间二元语义偏好关系具备可接受一致性，而且尽可能地保留了决策者所给的原始决策信息。

进一步地，所述步骤5“从具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系中导出相应的评估指标权重，包括指标权重和各指标下属的子指标局部权重，并计算各指标下属的子指标全局权重”具体实现如下：

(1)将具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系表示为从中导出相应的评估指标权重

进而获得由第e位决策者的偏好信息得到的第x个指标权重和第x个指标下属的第z个子指标局部权重其中，e＝1,2,…,f，f为参与评估的决策者人数，x＝1,2,...,4，z＝1,2,…,n_x，n_x为第x个指标下属的子指标的数量；

(2)计算由第e位决策者的偏好信息得到的第x个指标下属的第z个子指标全局权重

其中，和分别为的下限和上限，和分别为的下限和上限。

进一步地，所述步骤6“计算每位决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重,将由上级管理者预先给定的各个决策者的主观权重与决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重综合，得到决策者关于各指标下属的子指标全局权重的综合权重，并利用区间二元语义集结算子计算所有指标下属的群体子指标全局权重”具体实现如下：

(1)计算所代表的决策信息的精确度：

其中，为语言评价集的粒度；

(2)计算第e位决策者关于第x个指标下属的第z个子指标全局权重的客观权重

(3)计算第e位决策者关于第x个指标下属的第z个子指标全局权重的综合权重

其中，sw^e为由上级管理者预先给定的第e位决策者的主观权重，0≤sw^e≤1且f为参与评估的决策者人数；

(4)利用区间二元语义加权算术平均算子(ITWA)或区间二元语义加权几何平均算子(ITWG)计算第x个指标下属的第z个群体子指标全局权重

或

根据计算结果，将所有指标下属的第y个群体子指标全局权重表示为其中，为根据步骤5的(2)计算结果获得的由各个决策者的偏好信息得到的第x个指标下属的第z个子指标全局权重向量，和分别为由第e位决策者的偏好信息得到的第x个指标下属的第z个子指标全局权重的下限和上限，y＝1,2,…,σ，σ＝15为所有指标下属的子指标个数之和，

再进一步地，所述决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重随着子指标变化而变化，反映了决策者对子指标全局权重所代表的决策信息的精确度的相对贡献。

再进一步地，所述决策者的主观权重反映了其以往的知识、能力水平以及对决策问题的熟悉程度等。

进一步地，所述步骤7中的区间语言评估矩阵和区间二元语义评估矩阵分别为：和其中表示第e位决策者给出的第k个待评估方案在第y个子指标上的评估值，表示用区间二元语义表示的第e位决策者给出的第k个待评估方案在第y个子指标上的评估值，即方案评估值，分别为的下限和上限，为预先定义好的由奇数个语言短语构成的用于表达待评估方案在子指标上的评估值的语言评价集，为语言评价集的粒度，k＝1,2,…,m，y＝1,2,…,σ，m为待评估方案的个数，σ＝15为所有指标下属的子指标个数之和，e＝1,2,…,f，f为参与评估的决策者人数，l和u分别为下限表示符号和上限表示符号。

进一步地，所述步骤8“计算每位决策者关于方案评估值的客观权重，将步骤6中的决策者主观权重与决策者关于方案评估值的客观权重综合，得到决策者关于方案评估值的综合权重”具体实现如下：

(1)计算所代表的决策信息的精确度：

其中，为语言评价集的粒度；

(2)计算第e位决策者关于第k个待评估方案在第y个子指标上的评估值的客观权重

(3)计算第e位决策者关于第k个待评估方案在第y个子指标上的评估值的综合权重

其中，sw^e为步骤6中的由上级管理者预先给定的第e位决策者的主观权重，0≤sw^e≤1且f为参与评估的决策者人数。

再进一步地，所述决策者关于方案评估值的客观权重随着子指标变化而变化，反映了决策者对方案评估值所代表的决策信息的精确度的相对贡献。

进一步地，所述步骤9“利用区间二元语义集结算子计算待评估方案在各子指标上的群体方案评估值，并利用区间二元语义区间集结算子集结待评估方案在各子指标上的群体方案评估值，得到待评估方案的综合评估值”具体实现如下：

(1)利用区间二元语义加权算术平均算子(ITWA)或区间二元语义加权几何平均算子(ITWG)计算第k个待评估方案在第y个子指标上的群体方案评估值

或

其中，为从区间二元语义评估矩阵中获得的各个决策者给出的第k个待评估方案在第y个子指标上的评估值向量，和分别为的下限和上限；

(2)利用区间二元语义区间加权算术平均算子(ITIWA)或区间二元语义区间加权几何平均算子(ITIWG)计算第k个待评估方案的综合评估值

或

其中，为根据步骤9的(1)计算结果获得的第k个待评估方案在各个子指标上的群体方案评估值向量，和分别为第y个群体子指标全局权重的下限和上限，和分别为第k个待评估方案在第y个子指标上的群体方案评估值的下限和上限。

再进一步地，所述ITIWA算子或ITIGA算子中的群体子指标全局权重采用的是区间二元语义形式，可以将决策者在表达评估指标相对重要性时的不确定性继承到群体方案评估值的集结中，并反映在最终的综合评估值中。

进一步地，所述步骤10“根据综合评估值，对待评估方案的应急能力进行比较排序，确定应急能力最优的待评估方案”具体实现如下：

(1)计算综合评估值的得分函数准确度函数以及Re值

其中，和分别为和所代表的语言评价集中的语言短语的下标，偏差为语言评价集的粒度；

(2)对于任意两个待评估方案的应急能力综合评估值和k₁,k₂＝1,2,...,m，有：

(i)如果且那么

(ii)如果且那么

(a)如果那么

(b)如果那么

(c)如果那么

(iii)如果且或且那么

(a)如果那么

(b)如果那么

(3)根据任意两个待评估方案的应急能力综合评估值的比较结果，对所有待评估方案的应急能力综合评估值进行排序，确定应急能力最优的待评估方案。

再进一步地，所述得分函数反应了所包含的正面信息量的大小，得分函数越大，所包含的正面信息量越大，反之则越小；准确度函数反应了所代表的信息的准确性和可靠性，准确度函数越小，所代表的信息的准确性和可靠性越大，反之则越小；Re值综合反映了所代表的信息的质量，包括所包含的正面信息量及其可靠性，Re值越大，所代表的信息的质量越高，反之则越低。

再进一步地，所述步骤10的实现方式遵循以下两个原则：1)若同时拥有较大的下限和上限，那么它应被认为是较优者；2)若所代表的信息具有较大的可靠性，那么它应被认为是较优者。当使用以上两个原则进行比较时，首先使用第一个原则，若第一个原则不适用，则综合考虑以上两个原则。

本发明的有益效果：通过采用区间二元语义，既能避免决策信息的损失或扭曲，又能使决策者在两个可能的语言短语之间更自然、舒适、直观地表达自己的意见，从而有效地处理应急能力评估时的复杂性、不确定性以及决策者思维的模糊性。而且本发明中的一致性修正算法可以在不丢失大量原始信息的前提下自动改进区间二元语义偏好关系的一致性，避免了让决策者参与枯燥的修正过程并为决策者节省大量的时间。另外，在对指标权重信息和方案评估信息进行集结过程中，综合考虑了决策者的主观权重和客观权重，使得评估过程更实际、更灵活。

附图说明

图1是本发明的基于区间二元语义的突发事件应急能力评估方法流程图；

图2是本发明中建立的突发事件应急能力评估指标体系。

具体实施方式

下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步描述。

如图1所示，本发明实施例提供了一种基于区间二元语义的突发事件应急能力评估方法，具体包括以下步骤：

步骤1：建立突发事件应急能力评估指标体系；所述应急能力评估指标体系由目标层、指标层和子指标层构成；所述目标层包括评估目标突发事件应急能力O；所述指标层包括4个指标，分别为应急预警能力指标B₁、应急处置能力指标B₂、应急资源保障能力指标B₃和应急恢复能力指标B₄；所述子指标层包括15个子指标；所述子指标为所述指标的下属指标；所述应急预警能力指标B₁下属的子指标，由灾害监控监测能力C₁₁、灾害预警能力C₁₂、灾害预报能力C₁₃和灾害辨别与评估能力C₁₄构成；所述的应急处置能力指标B₂下属的子指标，由应急指挥协调能力C₂₁、紧急救援能力C₂₂、减轻灾害损失能力C₂₃和应急信息传递能力C₂₄构成；所述应急资源保障能力指标B₃下属的子指标，由应急管理宣传和教育C₃₁、应急资源储备C₃₂、应急预案与演习C₃₃和通讯系统保障C₃₄构成；所述的应急恢复能力指标B₄下属的子指标，由事故调查与总结C₄₁、灾害损失评估能力C₄₂和灾后恢复重建能力C₄₃构成；所述指标和子指标，统称评估指标；

步骤2：决策者选择各自偏好的用于表达评估指标相对重要性的语言评价集，通过对评估指标相对于上一层所隶属元素的重要性进行成对比较，给出区间语言偏好关系，并将其转化为区间二元语义偏好关系；

步骤3：根据决策者给出的区间二元语义偏好关系构造相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系，计算决策者给出的区间二元语义偏好关系与相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系之间的距离测度，并进行可接受一致性检验，若通过可接受一致性检验，则转步骤5；否则，转步骤4；

步骤4：利用迭代算法修正不具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系；

步骤5：从具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系中导出相应的评估指标权重，包括指标权重和各指标下属的子指标局部权重，并计算各指标下属的子指标全局权重；

步骤6：计算每位决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重,将由上级管理者预先给定的各个决策者的主观权重与决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重综合，得到决策者关于各指标下属的子指标全局权重的综合权重，并利用区间二元语义集结算子计算所有指标下属的群体子指标全局权重；

步骤7：决策者选择各自偏好的用于表达待评估方案在子指标上的评估值的语言评价集，给出区间语言评估矩阵，并将其转化为内部元素为方案评估值的区间二元语义评估矩阵；

步骤8：计算每位决策者关于方案评估值的客观权重，将步骤6中的决策者主观权重与决策者关于方案评估值的客观权重综合，得到决策者关于方案评估值的综合权重；

步骤9：利用区间二元语义集结算子计算待评估方案在各子指标上的群体方案评估值，并利用区间二元语义区间集结算子集结待评估方案在各子指标上的群体方案评估值，得到待评估方案的综合评估值；

步骤10：根据综合评估值，对待评估方案的应急能力进行比较排序，确定应急能力最优的待评估方案。

在发明本实施例中，所述步骤1中的突发事件应急能力评估指标体系不仅适用于某一灾害，而且还适用于多种灾害或突发事件。

因为，突发事件是一个广义的概念，既包括地震、台风等自然灾害，也包括火灾、爆炸等事故灾害，还包括重大食品中毒等突发公共卫生事件，所建立的评估指标体系也是个综合的评估指标体系。

在本实施例中，所述步骤2中的区间语言偏好关系和区间二元语义偏好关系分别为：和其中表示第e位决策者给出的相对于同一上一层隶属元素第i个评估指标较第j个评估指标的相对重要性，表示用区间二元语义表示的第e位决策者给出的相对于同一上一层隶属元素第i个评估指标较第j个评估指标的相对重要性，分别为的下限和上限，为预先定义好的由奇数个语言短语构成的用于表达评估指标相对重要性的语言评价集，为语言评价集的粒度，和分别为和所代表的语言评价集中的语言短语的下标，对所有i,j＝1,2,…,n，n为同一上一层隶属元素下评估指标的个数，e＝1,2,…,f，f为参与评估的决策者人数，l和u分别为下限表示符号和上限表示符号。

在本实施例中，所述步骤2中的“区间二元语义”采用如下定义：

定义1：S＝{s₀,s₁,…,s_g}为预先定义好的由奇数个语言短语构成的语言评价集，g为语言评价集S的粒度，设(s_i,α₁)和(s_j,α₂)为两个二元语义信息，s_i,s_j∈S，α₁,α₂∈[-0.5/g,0.5/g)且(s_i,α₁)≤(s_j,α₂)，则称s＝[(s_i,α₁),(s_j,α₂)]为一个区间二元语义，其中，(s_i,α₁)和(s_j,α₂)分别s的下限和上限，s_i和s_j分别为语言评价集S中的第i个和第j个元素，α₁和α₂分别表示经过集结计算后得到的语言信息与最贴近语言短语s_i和s_j之间的偏差；

定义2：S＝{s₀,s₁,…,s_g}为预先定义好的由奇数个语言短语构成的语言评价集，g为语言评价集S的粒度，两个二元语义(s_i,α₁)和(s_j,α₂)组成区间二元语义信息[(s_i,α₁),(s_j,α₂)]，i≤j，α₁≤α₂，设[β₁,β₂](β₁,β₂∈[0,1],β₁≤β₂)为语言评价集S经集结得到的区间实数，令

则称函数Δ为区间实数[β₁,β₂]对应的区间二元语义信息的转换函数，其中round为四舍五入取整算子；

定义3：令

Δ^-1([(s_i,α₁),(s_j,α₂)])＝[i/g+α₁,j/g+α₂]＝[β₁,β₂](2)

则称Δ^-1为函数Δ的逆函数；

在本实施例中，所述步骤3“根据决策者给出的区间二元语义偏好关系构造相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系，计算决策者给出的区间二元语义偏好关系与相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系之间的距离测度，并进行可接受一致性检验，若通过可接受一致性检验，则转步骤5；否则，转步骤4”具体实现如下：

(1)获取与决策者给出的区间二元语义偏好关系相关联的二元语义偏好关系和其中，

和

和分别为的下限和上限；

(2)构造具有一致性的二元语义偏好关系和其中，

(3)获取与具有一致性的二元语义偏好关系和相关联的具有一致性的区间二元语义偏好关系其中，

(4)计算决策者给出的区间二元语义偏好关系与相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系之间的距离测度：

其中，和分别为的下限和上限，和分别为的下限和上限；

(5)决策者设置一致性阈值τ∈(0,1)为某一具体数值，若则通过可接受一致性检验，转步骤5；否则，转步骤4。

在本实施例中，所述步骤4“利用迭代算法修正不具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系”具体实现如下：

(1)设t为迭代次数，令t＝0；

(2)计算和中相对应元素的距离测度

找到使为最大值的i,j，并令i,j＝a,b；

(3)将元素调整为

其中，θ∈[0,1]为由决策者给定的调整参数；然后，令对所有i,j＝1,2,…,n且i,j≠a,b；令t＝t+1；

(4)计算与之间的距离测度：

若则具有可接受一致性，则令输出结束；否则，转所述步骤4的(2)。

其中a,b，是迭代过程中的过渡值，用于区分迭代或调整前后的参数。

在本实施例中，所述步骤4中的“迭代算法”每次仅调整一对或几对偏差最大的元素，不仅能够使调整后的区间二元语义偏好关系具备可接受一致性，而且尽可能地保留了决策者所给的原始决策信息。

在本实施例中，所述步骤5“从具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系中导出相应的评估指标权重，包括指标权重和各指标下属的子指标局部权重，并计算各指标下属的子指标全局权重”具体实现如下：

(1)将具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系表示为从中导出相应的评估指标权重

进而获得由第e位决策者的偏好信息得到的第x个指标权重和第x个指标下属的第z个子指标局部权重其中，e＝1,2,…,f，f为参与评估的决策者人数，x＝1,2,...,4，z＝1,2,…,n_x，n_x为第x个指标下属的子指标的数量；

(2)计算由第e位决策者的偏好信息得到的第x个指标下属的第z个子指标全局权重

其中，和分别为的下限和上限，和分别为的下限和上限。

在本实施例中，所述步骤6“计算每位决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重,将由上级管理者预先给定的各个决策者的主观权重与决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重综合，得到决策者关于各指标下属的子指标全局权重的综合权重，并利用区间二元语义集结算子计算所有指标下属的群体子指标全局权重”具体实现如下：

(1)计算所代表的决策信息的精确度：

其中，为语言评价集的粒度；

(2)计算第e位决策者关于第x个指标下属的第z个子指标全局权重的客观权重

(3)计算第e位决策者关于第x个指标下属的第z个子指标全局权重的综合权重

其中，sw^e为由上级管理者预先给定的第e位决策者的主观权重，0≤sw^e≤1且f为参与评估的决策者人数；

(4)利用区间二元语义加权算术平均算子(ITWA)或区间二元语义加权几何平均算子(ITWG)计算第x个指标下属的第z个群体子指标全局权重

或

根据计算结果，将所有指标下属的第y个群体子指标全局权重表示为其中，为根据步骤5的(2)计算结果获得的由各个决策者的偏好信息得到的第x个指标下属的第z个子指标全局权重向量，和分别为由第e位决策者的偏好信息得到的第x个指标下属的第z个子指标全局权重的下限和上限，y＝1,2,…,σ，σ＝15为所有指标下属的子指标个数之和，

在本实施例中，所述决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重随着子指标变化而变化，反映了决策者对子指标全局权重所代表的决策信息的精确度的相对贡献。

在本实施例中，所述决策者的主观权重反映了其以往的知识、能力水平以及对决策问题的熟悉程度等。

在本实施例中，所述步骤7中的区间语言评估矩阵和区间二元语义评估矩阵分别为：和其中表示第e位决策者给出的第k个待评估方案在第y个子指标上的评估值，表示用区间二元语义表示的第e位决策者给出的第k个待评估方案在第y个子指标上的评估值，即方案评估值，分别为的下限和上限，为预先定义好的由奇数个语言短语构成的用于表达待评估方案在子指标上的评估值的语言评价集，为语言评价集的粒度，k＝1,2,…,m，y＝1,2,…,σ，m为待评估方案的个数，σ＝15为所有指标下属的子指标个数之和，e＝1,2,…,f，f为参与评估的决策者人数，l和u分别为下限表示符号和上限表示符号。

在本实施例中，所述步骤8“计算每位决策者关于方案评估值的客观权重，将步骤6中的决策者主观权重与决策者关于方案评估值的客观权重综合，得到决策者关于方案评估值的综合权重”具体实现如下：

(1)计算所代表的决策信息的精确度：

其中，为语言评价集的粒度；

(2)计算第e位决策者关于第k个待评估方案在第y个子指标上的评估值的客观权重

(3)计算第e位决策者关于第k个待评估方案在第y个子指标上的评估值的综合权重

其中，sw^e为步骤6中的由上级管理者预先给定的第e位决策者的主观权重，0≤sw^e≤1且f为参与评估的决策者人数。

在本实施例中，所述决策者关于方案评估值的客观权重随着子指标变化而变化，反映了决策者对方案评估值所代表的决策信息的精确度的相对贡献。

在本实施例中，所述步骤9“利用区间二元语义集结算子计算待评估方案在各子指标上的群体方案评估值，并利用区间二元语义区间集结算子集结待评估方案在各子指标上的群体方案评估值，得到待评估方案的综合评估值”具体实现如下：

(1)利用区间二元语义加权算术平均算子(ITWA)或区间二元语义加权几何平均算子(ITWG)计算第k个待评估方案在第y个子指标上的群体方案评估值

或

其中，为从区间二元语义评估阵中获得的各个决策者给出的第k个待评估方案在第y个子指标上的评估值向量，和分别为的下限和上限；

(2)利用区间二元语义区间加权算术平均算子(ITIWA)或区间二元语义区间加权几何平均算子(ITIWG)计算第k个待评估方案的综合评估值

或

其中，为根据步骤9的(1)计算结果获得的第k个待评估方案在各个子指标上的群体方案评估值向量，和分别为第y个群体子指标全局权重的下限和上限，和分别为第k个待评估方案在第y个子指标上的群体方案评估值的下限和上限。

在本实施例中，所述ITIWA算子或ITIGA算子中的群体子指标全局权重采用的是区间二元语义形式，可以将决策者在表达评估指标相对重要性时的不确定性继承到群体方案评估值的集结中，并反映在最终的综合评估值中。

在本实施例中，所述步骤10“根据综合评估值，对待评估方案的应急能力进行比较排序，确定应急能力最优的待评估方案”具体实现如下：

(1)计算综合评估值的得分函数准确度函数以及Re值

其中，和分别为和所代表的语言评价集中的语言短语的下标，偏差为语言评价集的粒度；

(2)对于任意两个待评估方案的应急能力综合评估值和k₁,k₂＝1,2,...,m，有：

(i)如果且那么

(ii)如果且那么

(a)如果那么

(b)如果那么

(c)如果那么

(iii)如果且或且那么：

(a)如果那么

(b)如果那么

(3)根据任意两个待评估方案的应急能力综合评估值的比较结果，对所有待评估方案的应急能力综合评估值进行排序，确定应急能力最优的待评估方案。

在本实施例中，所述得分函数反应了所包含的正面信息量的大小，得分函数越大，所包含的正面信息量越大，反之则越小；准确度函数反应了所代表的信息的准确性和可靠性，准确度函数越小，所代表的信息的准确性和可靠性越大，反之则越小；Re值综合反映了所代表的信息的质量，包括所包含的正面信息量及其可靠性，Re值越大，所代表的信息的质量越高，反之则越低。

在本实施例中，所述步骤10的实现方式遵循以下两个原则：1)若同时拥有较大的下限和上限，那么它应被认为是较优者；2)若所代表的信息具有较大的可靠性，那么它应被认为是较优者。当使用以上两个原则进行比较时，首先使用第一个原则，若第一个原则不适用，则综合考虑以上两个原则。

在本发明实施例中，某地方政府为了提高其管辖范围内的应急部门的火灾事故处理能力，改善应急管理现状，选取5名决策者(DM₁,DM₂,DM₃,DM₄,DM₅)对所设3个应急部门A＝(A₁,A₂,A₃)的火灾突发事件应急能力进行评估，该地方政府上级管理者预先给定的每位决策者的主观权重为sw＝(0.18,0.21,0.15,0.24,0.22)。

步骤1：建立突发事件应急能力评估指标体系；所述应急能力评估指标体系由目标层、指标层和子指标层构成；所述目标层包括评估目标突发事件应急能力O；所述指标层包括4个指标，分别为应急预警能力指标B₁、应急处置能力指标B₂、应急资源保障能力指标B₃和应急恢复能力指标B₄；所述子指标层包括15个子指标；所述子指标为所述指标的下属指标；所述应急预警能力指标B₁下属的子指标，由灾害监控监测能力C₁₁、灾害预警能力C₁₂、灾害预报能力C₁₃和灾害辨别与评估能力C₁₄构成；所述的应急处置能力指标B₂下属的子指标，由应急指挥协调能力C₂₁、紧急救援能力C₂₂、减轻灾害损失能力C₂₃和应急信息传递能力C₂₄构成；所述应急资源保障能力指标B₃下属的子指标，由应急管理宣传和教育C₃₁、应急资源储备C₃₂、应急预案与演习C₃₃和通讯系统保障C₃₄构成；所述的应急恢复能力指标B₄下属的子指标，由事故调查与总结C₄₁、灾害损失评估能力C₄₂和灾后恢复重建能力C₄₃构成；所述指标和子指标，统称评估指标；

步骤2：决策者选择各自偏好的用于表达评估指标相对重要性的语言评价集，通过对评估指标相对于上一层所隶属元素的重要性进行成对比较，给出区间语言偏好关系，并将其转化为区间二元语义偏好关系；

决策者DM₁、DM₃和DM₅使用的语言评价集C⁹，C⁹＝{c₀＝非常不重要,c₁＝很不重要，c₂＝不重要,c₃＝较不重要,c₄＝同等重要,c₅＝较重要,c₆＝重要,c₇＝很重要,c₈＝非常重要}；决策者DM₂使用的语言评价集A⁵，即A⁵＝{a₀＝很不重要,a₁＝不重要,a₂＝同等重要，a₃＝重要,a₄＝很重要}；决策者DM₄使用的语言评价集B⁷，即B⁷＝{b₀＝很不重要,b₁＝不重要,b₂＝较不重要,b₃＝同等重要,b₄＝较重要,b₅＝重要,b₆＝很重要}。决策者通过成对比较评估指标相对于上一层所隶属元素的重要性，给出区间语言偏好关系e＝1,2,…,5，n为同一上一层隶属元素下评估指标的个数，这里将评估目标O下属元素的区间语言偏好关系和各指标B_x下属元素的区间语言偏好关系分别表示为和x＝1,2,…,4，n_x为第x个指标下属的子指标的数量，如表1-3所示；

表1决策者DM₁给出的区间语言偏好关系

表2决策者DM₂和DM₃给出的区间语言偏好关系

表3决策者DM₄和DM₅给出的区间语言偏好关系

将决策者给出的区间语言偏好关系转化为区间二元语义偏好关系这里，以为例，对应的区间二元语义偏好关系为

步骤3：根据决策者给出的区间二元语义偏好关系构造相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系，计算决策者给出的区间二元语义偏好关系与相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系之间的距离测度，并进行可接受一致性检验，若通过可接受一致性检验，则转步骤5；否则，转步骤4：

(1-3)这里，以为例，根据式(3-6)构造与相应的具有一致性的区间二元语义偏好关系为：

(4-5)决策者设置一致性阈值τ＝0.1，根据式(7)计算与之间的距离测度，若则通过可接受一致性检验，即具有可接受一致性，转步骤5；否则，转步骤4；

不具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系如表4所示。

表4不具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系

步骤4：利用迭代算法修正不具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系：

(1-2)以为例，根据式(8)计算与中相对应元素的距离测度得到最大距离测度为

(3-4)决策者设置调整参数θ＝0.8，根据式(9-10)对元素r₂₄进行调整，有：

(c₄,-0.05)＝Δ(0.2Δ^-1(c₂,0)+0.8Δ^-1(c₄,0))，

(c₆,-0.0038)＝Δ(0.2Δ^-1(c₄,0)+0.8Δ^-1(c₆,0.0577))，

然后，令r₄₂＝Δ[1-Δ^-1(c₆,-0.0038),1-Δ^-1(c₄,-0.05)]，得到修正后的区间二元语义偏好关系

此时，根据式(11)计算与的距离测度为令因此，此时具备可接受一致性。

步骤5：从具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系中导出相应的评估指标权重，包括指标权重和各指标下属的子指标局部权重，并计算各指标下属的子指标全局权重：

(1)根据式(12)从具备可接受一致性的区间二元语义偏好关系中导出评估指标权重，并获得指标权重和各指标下属的子指标局部权重，结果如表5-6所示；

表5指标权重

表6各指标下属的子指标局部权重

(2)根据式(13)计算各指标下属的子指标全局权重，结果如表7所示；

表7各指标下属的子指标全局权重

步骤6：计算每位决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重,将由上级管理者预先给定的各个决策者的主观权重与决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重综合，得到决策者关于各指标下属的子指标全局权重的综合权重，并利用区间二元语义集结算子计算所有指标下属的群体子指标全局权重:

(1-3)根据式(14-16)计算决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重和综合权重，结果如表8所示；

表8决策者关于各指标下属的子指标全局权重的客观权重和综合权重

(4)这里采用区间二元语义加权算术平均算子(ITWA),即根据式(17)计算所有指标下属的群体子指标全局权重，结果如表9所示；

表9群体子指标全局权重和群体方案评估值

步骤7：决策者选择各自偏好的用于表达待评估方案在子指标上的评估值的语言评价集，给出区间语言评估矩阵，并将其转化为内部元素为方案评估值的区间二元语义评估矩阵；

决策者DM₁、DM₃和DM₅使用的语言评价集F⁹，F⁹＝{f₀＝非常差，f₁＝很差,f₂＝差,f₃＝较差,f₄＝一般,f₅＝较好,f＝好,f₇＝很好,f₈＝非常好}；决策者DM₂使用的语言评价集D⁵，即D⁵＝{d₀＝很差,d₁＝差,d₂＝一般，d₃＝好,d₄＝很好}；决策者DM₄使用的语言评价集E⁷，即E⁷＝{e₀＝很差,e₁＝差,e₂＝较差,e₃＝一般,e₄＝较好,e₅＝好,e₆＝很好}。决策者给出区间语言评估矩阵并获取对应的区间二元语义评估矩阵表10给出了区间语言评估矩阵；

表10区间语言评估矩阵

步骤8：计算每位决策者关于方案评估值的客观权重，将步骤6中的决策者主观权重与决策者关于方案评估值的客观权重综合，得到决策者关于方案评估值的综合权重：

(1-2)根据式(19-20)计算决策者关于方案评估值的客观权重，结果如表11所示；

表11决策者关于方案评估值的客观权重

(3)根据式(21)计算决策者关于方案评估值的综合权重，结果如表12所示；

表12决策者关于方案评估值的综合权重

步骤9：利用区间二元语义集结算子计算待评估方案在各子指标上的群体方案评估值，并利用区间二元语义区间集结算子集结待评估方案在各子指标上的群体方案评估值，得到待评估方案的综合评估值：

(1)这里采用区间二元语义加权算术平均算子(ITWA)，即根据式(22)计算群体方案评估值，结果如表9所示；

(2)这里采用区间二元语义区间加权算术平均算子(ITIWA)，即根据式(24)计算待评估方案的综合评估值，并将综合评估值对应到语言评价集E⁷中，结果如表13所示；

步骤10：根据综合评估值，对待评估方案的应急能力进行比较排序，确定应急能力最优的待评估方案：

(1)根据式(26-28)计算待评估方案的综合评估值的得分函数、准确度函数以及Re值；

(2-3)根据得分函数、准确度函数以及Re值对任意两个待评估方案的应急能力综合评估值进行比较，进而对所有待评估方案的应急能力综合评估值进行排序，确定应急能力最优的待评估方案为A₁，如表13所示。

表13方案综合评估值和方案排序

另外，采用ITWG算子和ITIWG算子分别代替相应步骤中的ITWA算子和ITIWA算子进行决策信息处理，得到了非常接近的应急能力综合评估值以及相同的比较排序结果，如表13所示。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而本发明并不限制于以上实施例，所属领域的技术人员参照上述实施例，依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或等同替换，均在本发明的权利要求保护范围之内。