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文檔簡介

1、風險評價方法.一、風險識別方法風險識別常見步驟:確定風險識別范圍,在此范圍內(nèi)找出危險源確定風險類型對上述各種風險類型產(chǎn)生的緣由進展分析.風險辨識必需依托現(xiàn)代的科學技術(shù)和方法,通常有三種方法:挑選、監(jiān)控和診斷災(zāi)禍風險的挑選是運用規(guī)范化程序?qū)?zāi)禍進展尋覓、分析并按其危險概率及強度加以陳列的過程。 經(jīng)典的挑選方法是列出危險清單,在此根底上進展風險分析,從而按風險大小排出某一地域或某一場所能夠面臨的災(zāi)禍序列,最后挑選出風險最顯著的災(zāi)禍作為評價的重點。.災(zāi)禍風險的監(jiān)控是對災(zāi)禍風險的調(diào)查、監(jiān)測、記錄和分析的循環(huán)過程,特別是對那些可疑災(zāi)禍風險的核對和解譯更需長期的監(jiān)測和追蹤分析。監(jiān)控的目的旨在監(jiān)測某些災(zāi)禍臨

2、界指示體的變化、災(zāi)禍條件的積累及防災(zāi)系統(tǒng)的易損程度。 災(zāi)禍風險的診斷是對災(zāi)禍與前兆的相互關(guān)系及災(zāi)禍的能夠后果的分析和判別。 診斷手段如根據(jù)調(diào)查的情況編制事故樹,將風險要素及其引起一系列致?lián)p事件的邏輯關(guān)系籠統(tǒng)地表示在圖表中。.1、層次分解法層次分解法是人們在研討復雜事物時常用的普通性的方法。這種方法的主要特點就是把復雜的事物,按一定的分解原那么,分層次地逐漸分解為假設(shè)干個比較簡單、容易分析和認識的事物,以便對這些較簡單的事物進一步作詳細、深化的研討。層次分解法是在復雜的大系統(tǒng)研討中常用的方法,利用這種方法進展風險識別時要閱歷一個由簡到繁、再由繁到簡的過程。所謂由簡到繁是指為了不脫漏重要的風險要素

3、,需求從多方而思索各種能夠引起風險的閃素,并對其進展細致的分析。在此根底上,仔細地結(jié)合所研討的實踐問題的特點,對已列舉的各種風險要素作仔細的分析和挑選,“從繁到簡,找出影響較大、需求深人研討的主要風險要素:.事件樹風險樹EAT事件樹分析Event Tree Analysis,簡稱ETA來源于決策樹分析,它是一種按事故開展的時間順序由初始事件開場推論能夠的后果,從而進展危險源辨識的方法。.一同事故的發(fā)生,是許多緣由事件相繼發(fā)生的結(jié)果,其中,一些事件的發(fā)生是以另一些事件首先發(fā)生為條件的,而一事件的出現(xiàn),又會引起另一些事件的出現(xiàn)。在事件發(fā)生的順序上,存在著因果的邏輯關(guān)系。事件樹分析法是一種時序邏輯的

4、事故分析方法,它以一初始事件為起點,按照事故的開展順序,分成階段,一步一步地進展分析,每一事件能夠的后續(xù)事件只能取完全對立的兩種形狀勝利或失敗,正常或缺點,平安或危險等之一的原那么,逐漸向結(jié)果方面開展,直到到達系統(tǒng)缺點或事故為止。所分析的情況用樹枝狀圖表示,故叫事件樹。它既可以定性地了解整個事件的動態(tài)變化過程,又可以定量計算出各階段的概率,最終了解事故開展過程中各種形狀的發(fā)生概率。.事故樹的功能ETA可以事前預測事故及不平安要素,估計事故的能夠后果,尋求最經(jīng)濟的預防手段和方法事后用ETA分析事故緣由,非常方便明確ETA的分析資料既可作為直觀的平安教育資料,也有助于推測類似事故的預防對策當積累了

5、大量事故資料時,可采用計算機模擬,使ETA對事故的預測更為有效在平安管理上用ETA對艱苦問題進展決策,具有其他方法所不具備的優(yōu)勢。.事故樹的根本程序:熟習系統(tǒng),詳細了解系統(tǒng)形狀及各種參數(shù)事件調(diào)查,搜集資料,進展事件統(tǒng)計,想象給定系統(tǒng)能夠要發(fā)生的事故確定頂上事件,確定的要分析的對象即為頂上事件。對所調(diào)查的事故進展全面分析,從中找出后果嚴重且買賣發(fā)生的事故作為頂上事件。確定目的值,對事故案例經(jīng)統(tǒng)計分析后,求解事故的概率,作為要控制的事故目的。調(diào)查事故緣由,調(diào)查與事故有關(guān)的一切緣由事件和各種要素.繪出事故樹,從頂上事件起,一級級找出事件的直接緣由,到所要分析的深度,按邏輯關(guān)系繪出事故樹定性分析,按事

6、故樹構(gòu)造進展簡化,確定根身手件的構(gòu)造重要度求出事件發(fā)生的概率,確定一切緣由發(fā)生概率,標在事故樹上,并進而求出頂上事件事故發(fā)生概率進展比較,分為維修系統(tǒng)和不可維修系統(tǒng)進展比較,前者眼進展對比,后者求出頂上事件發(fā)生概率即可定量分析.事故樹的編制確定初始事件斷定平安功能繪制事件樹簡化事件樹.利用風險樹進展風險識別要留意以下問題:在風險樹中,上一層的分枝點表示某類風險問題,在該點處分枝的各個分枝末端點那么表示引起該類風險問題的各種風險要素。經(jīng)過繪制風險樹,可以表示出引起風險的各種要素,從而看清各類風險問題和各種風險要素之間的關(guān)系。在繪制風險樹時,并不是分枝越多、層次越多越好,根據(jù)系統(tǒng)的實踐情況,明確所

7、研討的主要問題,分清主次,對影響艱苦的風險要素要深人細分,對普通問題那么不要過多分枝.在風險分析時,有時并不需求對各個方面的風險問題作全面的分析,可以把有關(guān)的某個重要的風險問題單獨提出來,繪制該問題的風險樹假設(shè)在繪制風險樹時,能對各種風險要素的概率作出估計,那么可將估計的概率數(shù)值標注于該分枝的旁邊。.案例1 、火車危險品事故樹.案例2、行人過馬路事故樹.何一個事故的發(fā)生,都是一系列事件按時間順序相繼出現(xiàn)的結(jié)果。前一事件的出現(xiàn)是隨后事件發(fā)生的條件。在事件的開展過程中,每一事件有兩種能夠的形狀,即勝利和失敗。當左邊的第一塊骨牌倒下之后,就可引起右邊骨牌一塊挨一塊地倒下。換言之,假設(shè)中間環(huán)節(jié)事件有一

8、個不失敗事故就不會發(fā)生了。.層次分析法它是美國運籌學家Saaty 教授于上世紀70年代初期提出的一種簡便、靈敏而又適用的多準那么決策方法。在進展社會的、經(jīng)濟的以及科學管理領(lǐng)域問題的系統(tǒng)分析中,面臨的經(jīng)常是一個由相互關(guān)聯(lián)、相互制約的眾多要素構(gòu)成的復雜而往往短少定量數(shù)據(jù)的系統(tǒng),層次分析法為這類問題的決策和排序提供了一種新的、簡約而適用的建模方法它特別適用于那些難于完全定量分析的問題,將客觀與客觀相結(jié)合的方法.層次分析法的普通步驟構(gòu)造層次分析模型構(gòu)造出各層次中的一切判別矩陣.第一步:構(gòu)建層次分析模型運用AHP分析決策問題時,首先要把問題條理化、層次化,構(gòu)造出一個有層次的構(gòu)造模型。在這個模型下,復雜問

9、題被分解為元素的組成部分。這些元素又按其屬性及關(guān)系構(gòu)成假設(shè)干層次。上一層次的元素作為準那么對下一層次有關(guān)元素起支配作用。這些層次可以分為三類:最高層,也稱目的層,這一層次中只需一個元素,普通它是分析問題的預定目的或理想結(jié)果中間層:也稱為準那么層,這一層次中包含了為實現(xiàn)目的所涉及的中間環(huán)節(jié),它可以由假設(shè)干個層次組成,包括所需思索的準那么、子準那么最底層,也稱為措施層或方案層,這一層次包括了為實現(xiàn)目的可供選擇的各種措施、決策方案等。.舉例1、購物模型某一個顧客選購電視機時,對市場正在出賣的四種電視機思索了八項準那么作為評價根據(jù),建立層次分析模型如下:.例2、選拔干部模型對三個干部候選人y1、y2、

10、y3,按選拔干部的五個規(guī)范:品德、才干、資歷、年齡和群眾關(guān)系,構(gòu)成如下層次分析模型:.第二步:構(gòu)造比較矩陣設(shè)上一層元素C為準那么,所支配的下一層元素為x1,x2,xn對于準那么C相對重要性即權(quán)重。這通常可分兩種情況:假設(shè)x1,x2,xn 對C的重要性可定量如可以運用貨幣、分量等,其權(quán)重可直接確定。假設(shè)問題復雜,x1,x2,xn對于C的重要性無法直接定量,而只能定性,那么確定權(quán)重用兩兩比較方法。其方法是:對于準那么C,元素xi 和xj 哪一個更重要,重要的程度如何,通常按19比例標度對重要性程度賦值,下表中列出了19標度的含義。.標度的含義標度含 義135792,4,6,8表示兩個因素相比,具有

11、相同重要性表示兩個因素相比,前者比后者稍重要表示兩個因素相比,前者比后者明顯重要表示兩個因素相比,前者比后者強烈重要表示兩個因素相比,前者比后者極端重要表示上述相鄰判斷的中間值倒數(shù)若因素i 與j因素 的重要性之比為aij ,那么因素 j與i因素 重要性之比為 1/aij.構(gòu)造判別矩陣普通取下了方式:AB1B2BnB1a11a12a1nB2a21a22a2nBnan1an2ann.案例:選拔干部模型選拔干部思索5個條件:品德 x1,才干x2 ,資歷x3 ,年齡x4 ,群眾關(guān)系x5 。某決策人用成對比較法,得到成對比較陣如下:A品德 x1才能x2 資歷x3 年齡x4 群眾關(guān)系x5 品德 x1a11

12、a12a13a14a15才能x2 a21a22a23a24a25資歷x3 a31a32a33a34a35年齡x4 a41a42a43a44a45群眾關(guān)系x5 a51a52a53a54a55. 根據(jù)上述標度,將這5個元素條件進展比較A品德 x1才能x2 資歷x3 年齡x4 群眾關(guān)系x5 品德 x112755才能x2 1/21433資歷x3 1/71/411/21/3年齡x4 1/51/3211群眾關(guān)系x5 1/51/3511 在權(quán)重確定的過程中,就表達了決策人的意志,如,a13表示品德與資歷重要性之比為 7,即決策人以為品德比資歷重要。.第三步:一致性檢驗實際上分析得到:假設(shè)A是完全一致的成對比

13、較矩陣,應(yīng)該有:aij=aik/ajk實踐上在構(gòu)呵斥對比較矩陣時要求滿足上述眾多等式是不能夠的因此退而要求比較矩陣有一定的一致性,即可以允許成對比較矩陣存在一定程度的不一致性.另外:對于完全一致的成對比較矩陣,其絕對值最大的特征值等于該矩陣的維數(shù)。但是,當我們對比較矩陣的一致性要求降低時,相應(yīng)的轉(zhuǎn)化為要求也發(fā)生變化即:絕對值最大的特征值和該矩陣的維數(shù)相差不大.矩陣一致性的檢驗步驟第一步: 計算計算一致性目的CI (consistency index)其中 其中: 是矩陣 A 的最大特征值,n為矩陣的維數(shù) .第二步: 查找檢驗比較矩陣 A 一致性的規(guī)范 RIrandom index: 稱為平均隨

14、機一致性目的,它只與矩陣階數(shù)n有關(guān)。矩陣階數(shù)12345678RI000.520.891.121.261.361.41矩陣階數(shù)9101112131415RI1.461.491.521.541.561.581.59。那么 的值是怎樣得到的呢?. 的值是這樣得到的:用隨機方法構(gòu)造500個樣本矩陣,隨機地從19及其倒數(shù)中抽取數(shù)字構(gòu)造正互反矩陣,求得最大特征根的平均值 然后計算出.第三步:計算隨機一致性比例CR (consistency ratio) 當CR0.1時,以為判別矩陣的一致性是可以接受的; 當CR0.1時,應(yīng)該對判別矩陣做適當修正。.還以選拔干部為例:對矩陣進展計算計算得到:, 這闡明 A

15、不是一致陣,但 A 具有稱心的一致性,A 的不一致程度是可接受的。查表得到:計算得到一致性比率:計算得到一致性目的:.然后,求矩陣A最大特征值所對應(yīng)的特征向量 這個向量也是問題所需求的。通常要將該向量規(guī)范化:使得它的各分量都大于零,并且各分量之和等于 1。該特征向量規(guī)范化后變成以下,稱為權(quán)向量這里它反映了決策者選拔干部時,品德條件最重要,其次是才干,再次是群眾關(guān)系,年齡要素,最后才是資歷。各要素的相對重要性由權(quán)向量 的各分量所確定。.第四步:層次總排序及決策我們再來看一下選拔人才的層次構(gòu)造,發(fā)現(xiàn),我們只構(gòu)造了目的層和準那么層之間的判別矩陣,離選拔人才的目的很遠。下一步,我們該怎樣做?ABC.同

16、樣,我們分別構(gòu)造準那么層B和方案層C之間的矩陣:對于B層每一個準那么,可以構(gòu)呵斥以下構(gòu)造矩陣:bC1C2CnC1a11a12a1nC2a21a22a2nCnan1an2ann.要從三個候選人y1 、y2、 y3 中選一個總體上最適宜上述五個條件的候選人。對此,對三個候選人 分別比較他們的品德x1 ,才干x2 ,資歷x3,年齡x4 ,群眾關(guān)系x5 先成對比較三個候選人的品德,得比較陣計算得到特征值: 這闡明 該矩陣不是一致陣,但 具有稱心的一致性,不一致程度是可接受的。查表得到一致性判別規(guī)范:計算得到一致性比率:計算得到一致性目的:.分別比較三個候選人的才干,資歷,年齡,群眾關(guān)系得成對比較陣 按上述步驟,分別計算出最大特征值及其對應(yīng)的特征相量權(quán)向量計算得到一致性目的查表得到一致性判別規(guī)范計算得到一致性比率.總后計算層次總排序權(quán)值和一致性檢驗確定某層一切要素對于總目的相對重要性的排序權(quán)值過程,稱為層次總排序.從最高層到最低層逐層進展。設(shè): 對總目的Z的排序為的層次單排序為.即 層第 個要素對總目的的權(quán)值為:層的層次總排序為:B層的層次總排序AB.層次總排序的一致性檢驗設(shè) 層 對上層( 層)中要素 的層次單排序一致性目的為 ,隨機一致性指為 ,那么層次總排序的一致性比率為:當 時,以為層次總排序經(jīng)過一致性檢驗。到此,根據(jù)最下層決策層的層次總排序做出最后決策。. 還以上面的

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