動(dòng)態(tài)聯(lián)盟風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的網(wǎng)絡(luò)分析法及其應(yīng)用

1、第14卷第1期計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)Computer Integrated Manufacturing SystemsJ an.2008文章編號(hào):1006-5911(200801-0197-06收稿日期:2007202206;修訂日期:2007207226。Received 06Feb.2007;accepted 26J uly 2007.基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)重點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(70431003;國(guó)家自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體項(xiàng)目(60521003;國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2006BA H02A09;國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50407017;安徽省學(xué)術(shù)技術(shù)帶頭人后備人選資助項(xiàng)目(2005hbz07;

2、安徽省教育廳自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2004kj058,2006kj019A 。Found ation item :Project supported by t he National Natural Science Foundation ,China (No.70431003,60521003,50407017,t he National Science &Technology Support Plan ,China (No.2006BA H02A09,t he Item of Candidates for t he Initiators of Academic Technology

3、in Anhui Province ,China (No.2005hbz07,and t he Natural Science Founda 2tion of Anhui Education Bureau ,China (No.2004kj058,2006kj019A .作者簡(jiǎn)介:張捍東(1963-,男,安徽桐城人,安徽工業(yè)大學(xué)電氣信息學(xué)院教授,博士,主要從事控制理論與控制工程、計(jì)算機(jī)控制技術(shù)、模糊優(yōu)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的網(wǎng)絡(luò)分析法及其應(yīng)用張捍東,嚴(yán)鐘(安徽工業(yè)大學(xué)電氣信息學(xué)院,安徽馬鞍山243002摘要:為快速有效地分析企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟的風(fēng)險(xiǎn),建立了網(wǎng)絡(luò)分析法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,并給出相關(guān)算法,以及評(píng)價(jià)

4、指標(biāo)的選擇方法。求出各企業(yè)在各子評(píng)價(jià)指標(biāo)下的權(quán)重和各子評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重,再將二者相乘并求和,得到了每個(gè)盟員企業(yè)總的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重。最后,通過(guò)實(shí)例證明這種方法的分析結(jié)果比風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)判法的分析結(jié)果更為直觀、合理,提供的信息也更加豐富,更有利于決策者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)做出正確決策。關(guān)鍵詞:動(dòng)態(tài)聯(lián)盟;風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;權(quán)重;網(wǎng)絡(luò)分析法中圖分類(lèi)號(hào):N92;F252文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:AAnalytic netw ork process to risk evaluation of dynamic alliance &its applicationZ HA N G Han 2dong ,YA N Zhong(School of

5、 Electrical Engineering &Information ,Anhui University of Technology ,Ma anshan 243002,China Abstract :To analyze the risk of the dynamic alliance rapidly and effectively ,the risk evaluation model of Analytic Network Process (AN P was constructed.Related algorithm was presented ,and selection m

6、ethod of evaluation in 2dex was also presented.Weights of different sub 2goals as well as the synthetic weights of sub evaluation standards of all enterprises were calculated ,and then these two weights were synthesized and added to get the total amount for the risk weights of all members of the ent

7、erprise alliance.Compared to risk fuzzy synthesis method ,the analysis re 2sults proved to be more direct ,reasonable and the included information was more abundant ,which contributed greatly to the right decisions on risks by the decision 2makers.K ey w ords :dynamic alliance ;risk evaluation ;weig

8、ht ;analytic network process0引言面對(duì)快速多變的市場(chǎng)和各種無(wú)法預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn),如何在準(zhǔn)確定位市場(chǎng)的同時(shí),對(duì)風(fēng)險(xiǎn)投資進(jìn)行有效的決策,顯得十分重要。目前,已有學(xué)者在研究風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,如文獻(xiàn)1文獻(xiàn)3,提出了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)與評(píng)估方法。但以往對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究要么獨(dú)立看待影響風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)部因素,沒(méi)有認(rèn)識(shí)到影響風(fēng)險(xiǎn)的各種因素實(shí)質(zhì)上還有一定的內(nèi)部聯(lián)系;要么就是整體求解風(fēng)險(xiǎn),使決策者無(wú)法看到風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部各因素的權(quán)重,計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)第14卷影響了決策的有效性。風(fēng)險(xiǎn)在企業(yè)管理與決策中的 重要性,使企業(yè)迫切需要評(píng)估有關(guān)的風(fēng)險(xiǎn),以便找到規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)或改善投資的策略和結(jié)構(gòu)。而企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估是一個(gè)多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)問(wèn)

9、題,其中涉及到定性因素定量化處理的難題,現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法仍未能徹底解決風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估和決策問(wèn)題。本文應(yīng)用目前在決策領(lǐng)域中廣泛運(yùn)用的網(wǎng)絡(luò)分析法(Analytic Network Process ,AN P 對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,其結(jié)果可應(yīng)用于企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟中盟員選擇或利益分配時(shí)的參考依據(jù),通過(guò)應(yīng)用實(shí)例,驗(yàn)證了該方法的可行性與合理性。1基于網(wǎng)絡(luò)分析法理論的多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法Thomans L.Saaty 于1980年建立了層次分析法(Analytic Hierarchy Process ,A HP 4,但考慮到層次間存在相互依存和反饋關(guān)系,他于1996年提出了AN P 5,目前AN P 已成為處理多指標(biāo)綜合

10、評(píng)價(jià)問(wèn)題的最常用方法。1.1網(wǎng)絡(luò)分析法簡(jiǎn)介AN P 把系統(tǒng)分為控制層與網(wǎng)絡(luò)層兩個(gè)部分?？刂茖影▎?wèn)題目標(biāo)與決策準(zhǔn)則,網(wǎng)絡(luò)層由受控制層支配的元素組成,元素之間相互影響,形成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。圖1為典型的AN P 結(jié)構(gòu)圖。 1.2網(wǎng)絡(luò)分析法結(jié)構(gòu)的超矩陣與加權(quán)超矩陣6設(shè)AN P 的控制層中有元素p 1,p n ,控制層下,網(wǎng)絡(luò)層有元素組C 1,C N ,其中C i 中有元素e i 1,e in i ,i =1,N 。以控制層元素p s (s =1,m 為準(zhǔn)則,以C j 中元素e jl (l =1,n j 為次準(zhǔn)則,元素組C i 中元素按其對(duì)e jl 的影響力大小進(jìn)行間接優(yōu)勢(shì)度比較,可構(gòu)造判斷矩陣,并由特征根

11、法得排序向量(w (jl i 1,w (jl i 2,w (jl in i 。記W ij 為:W ij =w (j 1i 1w (j 2i 1w (jn ji 1w (j 1i 2w (j 2i 2w (jn j i 2w (j 1in iw (j 2in iw (jn j in i。這里W ij 的列向量就是C i 中元素e i 1,e in i 對(duì)C j 中元素e j 1,e jn j 的影響程度排序向量。若C j中元素不受C i 中元素影響,則W ij =0。這樣最終可獲得在p s 下的超矩陣W :W =1n 11n 21n N1n 11n 21n NW 11W 12W 1N W 21W

12、 22W 2N W N 1W N 2W N N。由于W 不是列歸一化的,以p s 為準(zhǔn)則,對(duì)p s 下各組元素對(duì)準(zhǔn)則C j (j =1,N 的重要性進(jìn)行比較,并由此可得加權(quán)矩陣:A =a 11a 1Na N 1a N N。對(duì)超矩陣W 的元素加權(quán),得W =(W ij ,其中W ij =a ij W ij ,i =1,N ,j =1,N 。即為加權(quán)超矩陣,其列和為1,稱(chēng)為列隨機(jī)矩陣。1.3極限相對(duì)排序向量在網(wǎng)絡(luò)分析中,為了反映元素之間的依存關(guān)系,需要對(duì)超矩陣W 進(jìn)行穩(wěn)定處理,即計(jì)算極限相對(duì)排序。當(dāng)W =lim t W t 存在時(shí),W 的第j 列就是p s 下網(wǎng)絡(luò)層中各元素對(duì)于元素j 的極限相對(duì)排序

13、向量。2網(wǎng)絡(luò)分析法在企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用目前應(yīng)用AN P 解決實(shí)際問(wèn)題的例子很多,如文獻(xiàn)7文獻(xiàn)14,但這些文獻(xiàn)大多應(yīng)用在具體工程的決策領(lǐng)域,對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)這類(lèi)定性因素進(jìn)行定量化分析和評(píng)估的例子較少,現(xiàn)有的文獻(xiàn)中為了處理方便,通常對(duì)評(píng)估模型進(jìn)行簡(jiǎn)單化處理,不具有代表性。風(fēng)險(xiǎn)是一種定性因素,而它的評(píng)價(jià)指標(biāo)也大多是定性因素,一般方法難以處理。基于AN P 有利于對(duì)定性因素定量化處理,并具有評(píng)價(jià)過(guò)程和評(píng)價(jià)結(jié)果更直觀的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)考慮到文獻(xiàn)2中的風(fēng)險(xiǎn)種類(lèi)的劃分不完整,以及評(píng)價(jià)指標(biāo)過(guò)于簡(jiǎn)單,所以本文891第1期張捍東等:動(dòng)態(tài)聯(lián)盟風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的網(wǎng)絡(luò)分析法及其應(yīng)用以?xún)r(jià)值鏈為準(zhǔn)繩,將風(fēng)險(xiǎn)分為五類(lèi)并遴選了16個(gè)具有

14、代表性的評(píng)價(jià)指標(biāo),建立更加貼近實(shí)際的評(píng)估模型來(lái)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),以快速準(zhǔn)確地為決策者提供可靠的決策依據(jù)。假設(shè)某企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟在組建過(guò)程中,經(jīng)篩選后將有三個(gè)候選企業(yè)最終成為聯(lián)盟的盟員,分別為企業(yè)1(F1、企業(yè)2(F2、企業(yè)3(F3。它們分別位于上海、南京、蘭州,各企業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)狀況是F3好于F1、F1好于F2,具體的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的比較需要專(zhuān)家評(píng)判。為了制定更加合理的聯(lián)盟利益分配方案和建立更加穩(wěn)固的聯(lián)盟,現(xiàn)需要對(duì)這三家企業(yè)各自總的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行最后評(píng)估,分析盟員企業(yè)所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)大小,為制定聯(lián)盟利益分配方案提供依據(jù)。2.1構(gòu)造基于網(wǎng)絡(luò)分析法的風(fēng)險(xiǎn)決策模型有關(guān)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟風(fēng)險(xiǎn)因素研究的文獻(xiàn)很多,如文獻(xiàn)2和文獻(xiàn)3,它們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)

15、問(wèn)題研究做了大量有益的工作。因?yàn)閯?dòng)態(tài)聯(lián)盟不同于普通的經(jīng)濟(jì)實(shí)體,所以其風(fēng)險(xiǎn)也明顯大于其他類(lèi)型的企業(yè)或企業(yè)聯(lián)合體。本文選用16個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,具體如表1所示。表1風(fēng)險(xiǎn)及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)起因系統(tǒng)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)合作風(fēng)險(xiǎn)伙伴商業(yè)信譽(yù)地理位置的差異管理方式的差異由于合作各方的管理方式的差異以及溝通、伙伴商業(yè)信譽(yù)等問(wèn)題,導(dǎo)致合作過(guò)程中伙伴退出甚至聯(lián)盟解體的風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜性成熟性相關(guān)性由于各合作方所負(fù)責(zé)部分的技術(shù)難度或技術(shù)成熟度的不確定性而帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)外部風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度技術(shù)的發(fā)展環(huán)境的變化由于合作各方面臨的市場(chǎng)相關(guān)因素的差異所引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)國(guó)內(nèi)政治穩(wěn)定狀況國(guó)際政治環(huán)

16、境政策法律完善程度突發(fā)性公共事務(wù)處理能力由于戰(zhàn)爭(zhēng)、社會(huì)動(dòng)亂、政策法律、重大傳染疾病等因素給合作各方所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)自然風(fēng)險(xiǎn)單次災(zāi)害危害程度年自然災(zāi)害損失自然災(zāi)害發(fā)生頻率由地震、雷電、洪水、干旱等自然災(zāi)害所引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)表1將影響企業(yè)聯(lián)盟利益分配的風(fēng)險(xiǎn)分為系統(tǒng)內(nèi)部分險(xiǎn)和系統(tǒng)外部分險(xiǎn)兩類(lèi)。從聯(lián)盟整體看,市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)屬于系統(tǒng)外部風(fēng)險(xiǎn);技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、合作風(fēng)險(xiǎn)屬于系統(tǒng)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)。這五類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)是相互聯(lián)系的,如企業(yè)所承擔(dān)的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)受市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越激烈也即市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)越大,其對(duì)企業(yè)產(chǎn)品的技術(shù)要求就越高,也就意味著有較大的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn);技術(shù)越先進(jìn)的企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占有優(yōu)勢(shì),其市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)就要小些。此外

17、要開(kāi)發(fā)先進(jìn)的技術(shù),企業(yè)應(yīng)有較高的管理水平,科學(xué)地管理又將降低開(kāi)發(fā)先進(jìn)技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)。2.2網(wǎng)絡(luò)分析法的算法為了陳述方便,這里約定如果形如BA,則認(rèn)為箭尾所指的元素B為父元素,箭頭所指的元素A 為子元素,子元素影響父元素。建立模型結(jié)構(gòu)后,要對(duì)每個(gè)元素集包含的子元素,建立一個(gè)子元素兩兩比較的判斷矩陣。例如,表2是以“市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度”為父元素,其在合作風(fēng)險(xiǎn)元素集中的子元素構(gòu)成的判斷矩陣,在判斷矩陣中進(jìn)行判斷時(shí),對(duì)問(wèn)題的提問(wèn)模式應(yīng)該保持一致,本文的提問(wèn)模式是:從系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的角度看,子元素A1和A2哪個(gè)對(duì)父元素的影991計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)第14 卷響更大,程度(標(biāo)度如何。對(duì)每個(gè)判斷矩陣可以利用式(1計(jì)算局部

18、排序向量,其中a ij為該判斷矩陣的第i行第j列的元素。W i=nnj=1a ij6ni=1nnj=1a ij。(1表2判斷矩陣市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度管理方式的差異地理位置的差異伙伴商業(yè)信譽(yù)排序向量管理方式的差異1570.591727地理位置的差異1/5120.333216伙伴商業(yè)信譽(yù)1/71/210.075057表2的一致性比率為0.0136,遠(yuǎn)小于0.1,故該判斷矩陣被認(rèn)為是可以接受的。它的最右邊即為計(jì)算的局部排序向量。從系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)角度看,該局部排序向量反映了管理方式的差異、地理位置的差異、伙伴商業(yè)信譽(yù)對(duì) “市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度”元素的影響力大小。所有局部排序向量構(gòu)成未加權(quán)超矩陣,如圖4所示。由于超矩陣的計(jì)算

19、量很大,這里利用超級(jí)決策軟件SD計(jì)算未加權(quán)的超矩陣,結(jié)果如圖4所示。對(duì)未加權(quán)的超矩陣的分析意義在于,可以分析單一元素中哪些元素對(duì)其上一層元素的影響更大。同時(shí)可以利用該軟件進(jìn)行加權(quán)超矩陣的計(jì)算,結(jié)果如圖5所示。002第1期張捍東等: 動(dòng)態(tài)聯(lián)盟風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的網(wǎng)絡(luò)分析法及其應(yīng)用加權(quán)的超矩陣的分析意義在于,可以跨元素集分析哪些元素對(duì)其上一層元素影響更大。再利用超級(jí)決策軟件SD 得到各評(píng)價(jià)指標(biāo)的局部權(quán)重和綜合權(quán)重,如圖6所示。極限超矩陣的分析意義在于可以通過(guò)其列向量(極限排序向量,分析所有因素的全局權(quán)重S i 。2.3評(píng)估各企業(yè)的總風(fēng)險(xiǎn)本例中共給出了在5類(lèi)大風(fēng)險(xiǎn)下的16種具體指標(biāo),雖然它們中的一些指標(biāo)相互聯(lián)

20、系和影響,但由于方案層中各企業(yè)之間是相互獨(dú)立的,只要分別列出方案層中3個(gè)企業(yè)相對(duì)于各子準(zhǔn)則的兩兩比較矩陣即可,計(jì)算出各企業(yè)相對(duì)該子準(zhǔn)則下的權(quán)重C i 如表3所示。將上述各企業(yè)在各子評(píng)價(jià)指標(biāo)(子準(zhǔn)則下的權(quán)重C i 分別與各子評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重S i 相乘并按式(2求和,便可得到了每個(gè)企業(yè)對(duì)于系統(tǒng)總風(fēng)險(xiǎn)(最終目標(biāo)的權(quán)重Z l 。Z l=616i =1S l i C li ,l =1, (3(2 式中:Z l 為第l 個(gè)企業(yè)對(duì)于系統(tǒng)總風(fēng)險(xiǎn)(最終目標(biāo)的權(quán)重,S l i 和C l i 為第l 個(gè)企業(yè)在第i 個(gè)子評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重和該企業(yè)在第i 個(gè)子評(píng)價(jià)指標(biāo)(子準(zhǔn)則下的權(quán)重。通過(guò)計(jì)算,可以得到3個(gè)企業(yè)的權(quán)

21、值(如表4,這個(gè)權(quán)重既可以為企業(yè)動(dòng)態(tài)聯(lián)盟的盟員選擇提供決策依據(jù),也可以為制定合理公正的聯(lián)盟利益分配方案提供參考。表3企業(yè)在各子準(zhǔn)則的權(quán)重風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)各指標(biāo)全局權(quán)重F 1F 2F 30.0101680.1219570.3196180.558425102202 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng) 第 14 卷 3 結(jié)果分析 將本文的評(píng)估結(jié)果與模糊綜合評(píng)判法結(jié)果進(jìn)行 比較 ,如表 4 所示 。 表4 模糊綜合評(píng)判法與應(yīng)用 ANP 的評(píng)估法的結(jié)果比較 比較 應(yīng)用 AN P 的評(píng)估法 模糊綜合評(píng)判法 F1 F2 F3 0. 307 183 0. 291 464 0. 416 442 0. 426 849 0. 276

22、375 0. 281 687 深入分析上述兩種系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的過(guò)程可 以看出 ,由于模糊綜合評(píng)價(jià)法將內(nèi)部復(fù)雜且彼此關(guān) 聯(lián)的各種系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)做了簡(jiǎn)單化處理 , 部分 地造成了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)信息的丟失 , 而在 AN P 風(fēng)險(xiǎn)評(píng) 估模型中 ,又恰恰成功地將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息以?xún)蓛杀?較的方式融合到形成的超級(jí)矩陣中 , 最后以綜合權(quán) 重的形式表現(xiàn)出來(lái) 。AN P 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估法還能最終為 決策者提供詳細(xì)的決策信息 , 如它能準(zhǔn)確反映哪個(gè) 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)企業(yè)總的風(fēng)險(xiǎn)影響最大 , 從而為決 策者最大程度地降低或規(guī)避該風(fēng)險(xiǎn)提供依據(jù) 。正如 文獻(xiàn) 2 所述 , 模糊綜合評(píng)價(jià)法缺乏這種能力 。但 AN P 法風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估法

23、也有自身缺點(diǎn) , 其計(jì)算過(guò)程繁 雜 ,計(jì)算量比較大 。 4 結(jié)束語(yǔ) 本文利用網(wǎng)絡(luò)分析法 , 考慮風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間 的相互影響與制約關(guān)系 , 建立了指標(biāo)非線性組合關(guān) 系的多屬性綜合評(píng)價(jià)決策模型與算法 。該模型與算 法對(duì)指標(biāo)權(quán)重的確定 ,與傳統(tǒng)的層次分析方法相比 , 更加體現(xiàn)了指標(biāo)的非線性關(guān)系 , 理論上權(quán)重分配趨 向均衡化 ,體現(xiàn)了指標(biāo)內(nèi)部之間相互依存與制約關(guān) 系 。與模糊綜合評(píng)判法相比 , 評(píng)價(jià)后得到的信息更 加豐富和準(zhǔn)確 ,并通過(guò)應(yīng)用實(shí)例證明了該方法的可 行性與合理性 。 參考文獻(xiàn) : 1 ZHAO Hengfeng , Q IU Wanhua , WAN G Xinzhe. Fuzzy i

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