第五章安全决策-55模糊决策(评价)

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1、5.5模糊决策（评价）利用模糊数学的办法将模糊的安全信息定量化，从而对多因素进行定量评价与决策，就是模糊决策（评价）。这里所说的模糊的安全信息，其实就是我们常说的描述与安全有关的定性术语，如预测事故发生，常用可能性很大，可能性不大或很小；预测事故后果时，常用灾难性的、非常严重的、严重的、一般的等术语进行区别。如何用这些在安全领域中常用的定性术语进行评价和决策，采用模糊数学的方法是行之有效的途径之一。例如，传统的安全管理，基本上是凭经验和感性认识去分析和处理生产中各类安全问题，对系统的评价只有“安全”或“不安全”的定性估计。

2、这样的分析，忽略了问题性质的程度上的差异，而这样差异有时是很重要的。例如在分析和识别高处作业的危险性时，不能简单地划分为“安全”、“不安全”，而必须考虑“危险性”这个模糊概念的程度怎样。模糊概念不是只用“1”（安全），“0”（不安全）两个数值去度量，而是用0〜1之问一个实数去度量，这个数就叫“隶属度”。例如某方案对“操作性”的概念右八成符合，即称它对“操作性”的隶属度是0.8。用函数表示不同条件下隶属度的变化规律称为“隶属函数”。隶属度可通过已知的隶属函数或统计法求得。模糊决策主要分为两步进行：首先按每个因素单独评判，然后

3、再按所有因素综合评判。5.5.1建立因素集因素集是指以所决策（评价）系统中影响评判的各种因素为元素所组成的集合，通常用U表示，即:{lb,u2,…，um}各元素ui(i=l，2,…，m)即代表各影响因素。这些因素通常都具有不同程度的模糊性。例如，评判作业人员的安全生产素质时，为了通过综合评判得出合理的值，可列出影响作业人员的安全生产素质取值的因素，一般包括：Ul—安全责任心；112—所受安全教育程度；u3—文化程度；114一作业纠错技能；u5—监测故障技能；ii6—一般故障排除技能；—事故临界状态的辨识及应急操作技能。上述

4、因素Ul〜U7都是模糊的，巾它们组成的集合，便是评判操作人员的安全生产技能的因素集。5.5.2建立权重集一般说来，因素集U中的各因素对安全系统的影响程度是不一样的。力了反映各因素的重要程度，对各个因素应赋予一相应的权数Qi。由各权数所组成的集合：A={ai，a2，…，am}(5.32)A称为因素权重集，简称权重集。各权数ai应满足归一性和非负性条件：n=1(ai彡0)(5.33)/=!它们可视为各因素tii对“重要”的隶属度。因此，权重集是因素集上的模糊子集。5.5.3建立评判集评判集是评判者对评判对象可能作出的各种总的评

5、判结果所组成的集合。通常用V表示，即：v={//,v2y•••,vn}各元素ri即代表各种可能的总评判结果。模糊综合评判的目的，就是在综合考虑所有影响因素基础上，从评判集中得出一最佳的评判结果。5.5.4单因素模糊评判单独从一个因素进行评判，以确定评判对象对评判集元素的隶属度，称为单元素模糊评判。设对因素集U中第i个因素Ui进行评判，对评判集V中第j个元素隶属度为什，则按第i个因素Ui的评判结果，可用模糊集合：Ri—（ii，r【2，…，Pin）同理，可得到相应于每个因素的单元素评判集如下：Ri=（rn,r12，…，rln

6、）尺2=（1*21，『22，•••，hri）将各单因素评判集的隶属度行组成矩阵，又称为评判（决策）矩阵。R=(5.34)5.5.5模糊综合决策单因素模糊评判，仅反映了一个因素对评判对象的影响。要综合考虑所有因素的影响，得出正确的评判结果，这就是模糊综合决策。如果己给出决策矩阵R，再考虑各因素的重要程度，即给定隶属函数或权重集A，则模糊综合决策模型为:(5.35)B=A•Rwv*w>zw评判集V上的模糊子集，表示系统评判集诸因素的相对重要程度。例：设评判某类事故的危险性，一般可考虑事故发生的可能性、事故后的严重度、对社会造成

7、的影响以及防止事故的难易程度。这4个因素就可构成危险性的因素集，即：U=｛事故发生的可能性(ul)，事故后的严重程度(u2)，对社会造成的影响程度(u3)，防止事故的难易程度(u4)｝。由于因素集中各因素对安全系统影响程度是不一样的，因此，要考虑权重系数。若评判人确定的权重系数用集合表示，即权重集为A=(0.5，0.2,0.2,0.1)建立评判集。若评判人对评判对象可能作出各种总的评语为危险性很大、较大、一般、小，则评判集为；V二｛很大(vl)、较大(v2)、一般(v3)、小(v4)｝对因素集中的各个因素的评判，可用专家座

8、谈来评定。具体做法是，任意固定一个因素，进行单因素评判，联合所右单因素评判，得单因素评判矩阵R。如对事故发生的可能性(ul)这个因素评判，若有40%的人认为很大，50%的人认为较大，10%的人认为一般，没有人认为会发生，则评判集为：(0.4,0.5，0.1，0)同理，可得到其他3个因素的评判集，即事故严