一种基于改进Delphi法的决策综合评估方法

技术领域

本发明涉及群决策方法领域；更为具体地，本发明涉及一种基于改进Delphi法的决策综合评估方法。

背景技术

综合评估指标体系的筛选问题是综合评估过程中的基础和关键环节，必须通过广泛汇集评估主体的领域知识，科学合理的筛选出对系统影响显著的代表性指标，剔除反映信息重复或次要的指标，一般采用群决策的方法进行筛选。Delphi法,也就是评估主体调查法，是群决策方法的一种，其最初由美国兰德公司的赫尔墨和戈登在1964年首次提出。由于简单可靠，因此迅速在全世界几乎所有领域中得到推广应用，主要用于各种预测、评估、决策和长远规划，在评估指标体系的筛选方面也得到广泛应用。

Delphi法具有以下优点：(1)匿名性：可避免因评估主体的权威、口才、资历、环境压力等因素而产生的影响，因而客观表达了评估主体本人的意见，使得决策结果具有多样性；(2)统计性：同评估主体会议调查法相比，Delphi法可以描述每个个体独立的意见，因此具有统计特征，可以描述整个意见的分布或集中程度，而不是会议讨论的最终一致性的结果；(3)反馈性：从统计综合后的反馈中，评估主体可以得知集体意见和评估结果分布情况，以及赞成及反对的理由，从而可以基于这些信息更正或改进自己的判断，使得个人决策结果趋于合理，也使整个集体的结果趋于一致和最优；

然而Delphi法还存在以下问题：基本的Delphi法只考虑了每个评估主体的意见，未考虑不同评估主体对于预决策问题的权威性，没有避免人为随机因素造成的误差；基本的Delphi法内对于每次评估，未考虑评估主体因为多次评估产生倦怠或因为其他因素导致评估结果的可靠性差异。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提出一种基于改进Delphi法的决策综合评估方法，其能够进行资料收集与调研确定评估指标，评估主体对评估指标进行打分获取评估结果；综合评估结果加权排序并计算一致度进行一致度判定，根据判定结果确定是否需要反馈重评以及输出最终排序结果，最终将输出的排序结果进行筛选得出最终结论。本发明将不同评估主体的权威程度纳入评估过程，针对每次评估计算评估主体评估可靠度，并调整评估主体对与评估指标的权重，减少传统Delphi法造成的误差。本发明广泛适用于各类决策综合评估，且评估可靠性、一致性都有较大提升。

本发明的技术方案如下：

一种基于改进Delphi法的决策综合评估方法，其包括：

步骤一、确定评估指标；预设有n个评估指标I

将评价问题转化为评估目标；依据评估目标确定评估指标，对于具有多层结构的指标体系，所述评估指标指多层结构的指标体系的末端节点的指标；

步骤二、K个评估主体同时进行打分评估，获取打分结果；

其中，第k个评估主体的打分评估过程如下，其具体步骤如下：

对步骤一中的n个评估指标相对评估目标的重要度依次进行评分，其中k＝1,…,K；预设当前评估为第S次评估；第S次评估中任一评估主体k的评估向量

其中，

其中，

Δr

dv为评估主体改动步长；

δ

δ

群体平均值

群体综合平均值

步骤三、根据步骤二中的评估主体k对所述评估指标的评估打分结果，确定指标评估可靠度D以及评估主体个体一致度E；

步骤四、依据评估主体k的评估向量

步骤五、根据所述一致性系数对该次评估打分结果进行一致性判断，其中，

若一致性系数C.I.＞第一预设值c，所述一致性判断通过，则第k个评估主体的评估结束，得到第k个评估主体的评估向量，转入步骤六；

若一致性系数C.I.≤第一预设值c，所述一致性判断不通过，则令S＝S+1，转入步骤二，重新进行打分，将第S次中通过一致性判断的评估主体的评估向量作为第S+1次中该评估主体的评估向量，直至全部评估主体的一致性系数C.I.＞第一预设值，打分结束；

步骤六，根据重要度系数α和第S次得到的综合评估向量Rw

优选地，步骤三中，当计算评估主体k对于任意指标的指标评估可靠度D时，可靠度分布矩阵

其中：d

如图2概率分布图上可以看出，所述指标评估可靠度D代表了所述可靠度分布函数调整距离以外包含的面积，即黑色部分所示；内侧代表评估值的可调整范围，该范围包含的面积越小，外侧的黑色部分所占总体的面积越大，则该评估值的可靠度越高。

优选地，步骤三中，对于第S次评估，计算该次评估指标的评估主体个体一致度E并调整所述评估主体权重时，评估主体个体一致度E，E＝E

其中，用个体一致度向量

优选地，步骤四中，对评估打分结果加权排序时，计算该次评估中的所有评估主体对评估指标的综合评估向量，所述综合评估向量为Rw

其中，

将所述综合评估向量进行排序，得到第S次评估的排序向量

优选地，步骤五中，进行一致性判断时，

当所述一致性系数C.I.>0.667时，判定评估主体的评估结果趋向一致；转入步骤六；

当所述一致性系数C.I.≤0.667时，判定评估主体的评估结果相差较大则返回步骤二进行迭代计算。

优选地，所述步骤六中，根据第S次得到的综合评估向量Rw

优选地，步骤二中，其中，当S＝1时，

当S>1时，

优选地，步骤四中，排序的具体步骤如下：

第一：依据评估主体k的评估向量

第二：根据指标评估可靠度D、评估主体个体一致度E以及评估主体的相对权重C，计算得到综合评估向量Rw

第三：依据综合评估向量Rw

第四：基于排序向量

当S>1时，一致性系数C.I.如下所示：

其中，0≤C.I.≤1，S表示第S次评估，

与现有技术相比，本发明的技术效果在于，本发明确定每个评估主体对于不同评估指标的相对权威程度，将确定不同评估主体对不同评估指标的相对权威程度纳入评估过程，减少了不同评估主体的权威程度对评估结果的影响，间接提高了最终评估结果的可靠性与一致性，对于每次评估，针对评估主体更改所述评估指标的评分幅度引入可靠度D，同时，对于每一次评估计算该次评估中评估主体对于任意评估指标的一致度，对于一致度较高的评估主体提高其在下一次评估中的权重值，降低了多次评估过程中因为评估过程增加导致评估主体疲倦感提升、自信度变化、或人为因素对评估结果的影响；多次评估最终确定评估结果，结合上述步骤，全面的提高了整个评估过程的准确性、一致性以及可靠性。

尤其，本发明将评估主体对于评估指标的权重引入了整个评估过程，减少了不同评估主体因为资历，认知水平，领域不同对最终评估结果的误差。

尤其，本发明的步骤三中，对于第S次评估，S>2,计算每个评估主体的个体一致度E并根据所述个体一致度E调整对应评估主体在评估过程中的权重，对于所述个体一致度E较高的评估主体，提高该评估主体在下一次评估中的权重，减少部分评估主体与其他评估主体意见差异较大造成的误差，间接提高整个评估过程的可靠性与一致度。

尤其，本发明的步骤三中针对每一次评估过程，计算该次评估过程中任意评估主体k的可靠度，通过可靠度量化评估评估主体k对评估指标的改变幅度，对应的，减少多次评估过程因为评估次数过多而产生的人为因素对整个评估过程的影响。

尤其，所述步骤六中，根据第S次得到的综合评估向量Rw

附图说明

图1为根据本发明实施例的基于改进Delphi法的决策综合评估方法的流程图；

图2为根据本发明实施例的基于改进Delphi法的决策综合评估方法中评估主体评估可靠度示意图；

图3为根据本发明实施例的基于改进Delphi法的决策综合评估方法中一致性系数变化图；

图4为根据本发明实施例的基于改进Delphi法的决策综合评估方法各评估主体对指标1评分变化图；

图5为根据本发明实施例的基于改进Delphi法的决策综合评估方法中各评估主体对指标1的可靠度变化情况图；

图6为根据本发明实施例的基于改进Delphi法的决策综合评估方法中各评估主体一致度变化情况图。

具体实施方式

以下结合附图，对本发明上述的和另外的技术特征和优点作更详细的说明。

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

一种基于改进Delphi法的决策综合评估方法，如图1所示，其包括：

步骤一、确定评估指标；

对待评价问题进行资料收集与调研，将评价问题转化为概念定义明确、功能边界明晰的评估目标；依据评估目标确定评估指标，对于具有多层结构的指标体系，所述评估指标一般指多层结构末端节点的指标，即该指标不再存在下一级指标。预设有n个评估指标I

步骤二、评估主体进行打分评估，获取打分结果；

预设评估主体的数量为K个；也就是说，存在K个评估主体接收咨询；第k个评估主体对某一指标I

表1指标重要度参考打分表

记录当前评估为第S次，则第S次评估中评估主体k的评估向量表示为

其中，

dv为评估主体改动步长，在[0,1]中取值，其值越大，评估主体的单次改动幅度越大；δ

步骤三、根据步骤二中的评估主体对所述评估指标的评估打分结果确定指标评估可靠度D以及评估主体个体一致度E；其中评估主体个体一致度E也可以称作专家个体一致度E。

步骤四、对评估打分结果加权排序，在综合了指标评估可靠度D、评估主体个体一致度E的信息的基础上，考虑评估主体的相对权重C，计算得到综合评估向量Rw

其中，0≤C.I.≤1，S表示第S次评估，且S>1，即从第二次评估开始计算一致性系数；

步骤五、根据所述一致性系数C.I.对该次评估打分结果进行一致性判断，其中，

若所述一致性判断通过，即一致性系数C.I.＞0.667，则评估结束，输出最终指标排序结果，转入步骤六；

若所述一致性判断不通过，即一致性系数C.I.≤0.667，则令S＝S+1，转入步骤二；

步骤六，根据重要度系数α对所述最终指标排序结果进行筛选。

优选地，步骤三中，当计算评估主体k对于任意指标的指标评估可靠度D时，可靠度分布矩阵

其中：d

如图2概率分布图上可以看出，所述指标评估可靠度D代表了所述可靠度分布函数调整距离以外包含的面积，即黑色部分所示；内侧代表评估值的可调整范围，该范围包含的面积越小，外侧的黑色部分所占总体的面积越大，则该评估值的可靠度越高。

步骤三中，对于第S次评估，计算该次评估指标的评估主体个体一致度E并调整所述评估主体权重时，评估主体个体一致度E，E＝E

其中，用个体一致度向量

步骤四中，对评估打分结果加权排序时，计算该次评估中的所有评估主体对评估指标的综合评估评估向量，所述综合评估向量为Rw

其中，将所述综合评估向量进行排序，得到第S次评估的排序向量

步骤五中，进行一致性判断时，当所述一致性系数C.I.>0.667时，判定评估主体的评估结果趋向一致；转入步骤六；当所述一致性系数C.I.≤0.667时，判定评估主体的评估结果相差较大则返回步骤二进行迭代计算。

所述步骤六中，根据第S次得到的综合评估向量Rw

本发明的基于改进的Delphi法的决策综合评估方法，其对待评价问题进行资料收集与调研，确定评估指标，所述评估指标为为影响所述待评价问题的决定性因素；设有n个评估指标I

其中，

其中，0≤C.I.≤1，S表示第S次评估；

根据所述一致性系数C.I.对该次评估打分结果进行一致性判断，若所述一致性判断通过则评估结束，输出最终指标排序结果；若所述一致性判断不通过则反馈重评，获取新的评估打分结果并重新所述步骤二；根据重要度系数α对所述最终指标排序结果进行筛选。所述步骤三中，当计算评估主体k对于任意指标的可靠度D度时，设置可靠度分布函数，引入可靠度分布矩阵

其中：

其中：S表示评估次数，s≥2，

将所述综合评估向量进行排序，得到第S次评估的排序向量

所述综合平均值用以迭代计算。

进一步地，所述步骤五中，进行一致性判断时，

当所述一致性系数C.I.>0.667时，判定评估主体的评估结果趋向一致；

当所述一致性系数C.I.≤0667时，判定评估主体的评估结果相差较大则返回所述步骤二进行迭代计算。

进一步地，步骤六中，根据第S次得到的综合评估向量Rw

实施例一

上述步骤四中对评估打分结果加权排序并计算一致度，其中，为描述第S次评估主体群的意见一致性程度，可用“一致性系数”C.I.表示，0≤C.I.≤1，一致性系数越接近1，则表示评估主体群意见越趋向一致，可设定满意的C.I.值为迭代终止条件。

具体而言，所述步骤一中，确定所述评估指标时，需进行准备与调研，包括在多个学科领域中进行资料的收集与综合集成防护措施应用情况进行调研，确保确定的所述评估指标具有科学性和可操作性。

具体而言，所述步骤三中，进行评估打分前，需确定评估主体的人数以及确定评估主体对于评估指标的相对权重，需考察评估主体的影响力以及科研水平，以此来决定评估主体对于不同评估指标的相对权重，同时，需保证评估主体在资历水平上具有相对一致性，且需包括研究以及应用方面的评估主体，并根据不同评估指标类型的数量确定评估主体的比例，不能使某方面的评估主体成为主导，进而影响结果的全面合理性。

具体而言，请参阅图3所示，所述步骤三中，当计算评估主体k对于任意指标的可靠度D度时，设置可靠度分布函数，引入可靠度分布矩阵

其中：

具体而言，所述步骤三中，对于第S次评估，S>1,计算该次评估指标的个体一致度E并调整所述评估主体权重时，用以下公式计算所述个体一致度E，E＝E

其中：S表示评估次数，s≥2，

具体而言，所述步骤四中，对评估打分结果加权排序时，计算该次评估中的评估主体对任意评估指标的综合评估向量，所述综合评估向量等于Rw

将所述综合评估向量进行排序，得到第S次评估的排序向量

所述综合平均值用以迭代计算。

具体而言，所述步骤五中进行一致性判断时，

当所述一致性系数C.I.>0.667时，判定评估主体的评估结果趋向一致；

当所述一致性系数C.I.≤0.667时，判定评估主体的评估结果相差较大则返回所述步骤二进行迭代计算。

具体而言，所述步骤六中，根据第S次得到的综合评估向量Rw

实施例二

在本实施例中，利用MATLAB件编程实现整个评估过程仿真模拟，按照本发明实施例一所述的步骤一、步骤二将评估指标个数n定义为10个，将评估主体人数m定义为5人，同时，评估主体权重使用C＝{0.2}10×5，对于第一次评估过程由系统随机生成随机数，所述随机数生成范围为[0,1]，初始可调节范围Δr

具体而言，仿真后由计算机生成的评估主体初始评分数据如表1所示,

表1，各评估主体初始评分数据表

由计算机在Δr

表2，各评估主体评分调节范围表

请参阅图3所示，其为本实施例所提供的一致性系数变化图，仿真时，反馈评估次数S＝11次，根据本发明实施例一所述的步骤五，进行一致性系数判定，判定合格后，对于最后一次反馈迭代，其最终一致性系数C.I.等于0.7326，对于整个反馈评估过程，所述一致性系数C.I.随着反馈评估次数的增加呈波动上升趋势，表明评估主体群的意见随着反馈次数的增加逐渐趋于一致。

请参阅图4所示，其为本发明实施例提供的各评估主体对指标1评分变化图，评估主体群对指标1的评分趋于接近，体现了多次评估过程中评估主体对于评估结果的修改，对于整个评估过程，整个评估主体群的趋势是一致的；

在最后一次迭代计算中，任意评估主体k对于任意评估指标的可靠度结果如下表3所示，

表3，各评估主体最终可靠度结果表

参阅图5所示，其为本发明实施例所提供的各评估主体对指标1的可靠度变化情况图，在多次反馈评估中，对于任意评估主体k，其可靠度均有变化，但随着反馈次数增加，所述可靠度变化趋势逐渐变小，趋于稳定。

具体而言，参阅图6所示，其为本发明实施例所提供的各评估主体一致度变化情况图，对于完整评估过程，各评估主体一致度逐渐趋于1，且一致度越低的评估主体其可靠度的变化率越大，体现出了本发明的合理性。

具体而言，所述最后一次反馈迭代，获取该次反馈迭代内评估指标的排序值为(9,6,5,10,4,1,2,3,8,7)，则按重要性由强至弱的指标排序结果为：指标4、指标1、指标9、指标10、指标2、指标3、指标5、指标8、指标7、以及指标6；根据本发明实施例1中所述的步骤六计算得到综合评估向量排序后为：

cumN＝[0.1729,0.2980,0.4165,0.5197,0.6205,0.7152,0.8039,0.8785,0.9437,1.0000]，设置重要度系数α为0.8，排除所述综合评估向量结合内大于重要度系数α的向量对应的指标，即舍弃指标8、指标7、指标6；在最后一次迭代计算中，评估主体最终评估结果如下所示，

表4，各评估主体最终评估结果表

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。