基于模糊理论与数据包络研究工程项目投标前期决策

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1、基于模糊理论与数据包络研究工程项目投标前期决策　　摘要：工程项目投标前期决策对工程公司的业务开展有着重大的意义，目前我国工程公司很少依靠系统科学的分析进行决策，而现有的层次分析法及模糊综合评价等方法带有较强的主观性。为提高我国工程公司投标前期决策的科学合理性，现将模糊理论和数据包络分析方法相结合，提出基于模糊理论的数据包络模型，用于工程投标项目前期决策。最后结合实例验证了该方法的科学合理性。关键词：工程公司；投标前期决策；模糊理论；数据包络分析中图分类号：C37文献标识码：A引言招投标已成为工程项目发包承包最主要的形式，为确保招投标决策工作的正确性，公司对投标决策提

2、出了更高的要求。目前工程公司的投标前期决策主要依靠主观判断，采用的方法有：模糊综合评价、决策树分析法、主成份分析法等。该类方法存在两个问题：1）方法不能体现其弱点或无效的原因；2）可能造成人为的决策干扰。将数据包络分析法与模糊综合评判法进行整合，可实现对投标项目的客观评价，为工程公司开展投标前期决策提供科学的方法。71.基于模糊理论的数据包络分析评价方法1.1建立评价指标体系选择评价指标是投标决策问题分析的关键。综合分析已有的研究成果并结合德尔菲法得出评价指标体系：业主、公司、项目和环境4个指标[1]。1.2构建基于模糊理论的数据包络模型模糊理论的研究对象具有“内涵

3、明确，外延不明确”的特点[1-2]，数据包络分析法恰可弥补这种不足[3]。鉴于此，本文尝试引入基于模糊理论的数据包络分析方法。1.2.1确定评价因素集和评价等级集设为投标项目集，m为投标项目的个数；设为评价因素集，n为评价因素的个数；设为评价等级集，k为评价等级的个数，一般划分为3~5个等级，在此暂取为；1.2.2构造单因素的评判矩阵首先对着眼评价因素集中的单因素作单因素评判，构造一个模糊关系矩阵，为评价指标的隶属度矩阵。对投标项目，评价因素被评为评价等级的隶属度为，这样就得到投标项目的单对象评判向量，由此m个投标项目的评判向量就构造出一个总的评判矩阵：(1)其中，

4、应满足：；71.2.3构建数据包络分析模型数据包络分析(DEA)作为一种新的系统分析方法，其最突出的优点是具有很强的客观性。本文研究选用数据包络分析模型。针对每一个评价因素，选取投标项目作为模型的决策单元，将评价等级作为模型的输入和输出，将评价因素的评判矩阵的转置矩阵作为DEA决策单元的输入及输出数据。对于每一决策单元，假设有种类型输入及种类型输出，相应输入输出向量为：＞0＞0其中，，k为评价等级的个数。由于实际情况下的不同，须综合DMU的输入和输出，引入输入输出权重向量如下：则每一个决策单元都有相应的效率评价指数：现在，对第个决策单元进行效率评价。针对评价因素，以

5、第个决策单元的效率评价指数为目标，以所有决策单元的效率评价指数为约束，构造出第个决策单元的模型：(2)1.2.4确定最优目标函数值矩阵7对于已建立的模型，求解目标函数的最优解进而定义决策单元的有效性。易发现，(2)式是一个分式规划，当使用Charnes-Cooper变化时，可将分式规划化为一个等价的线性规划问题，由此可得到如下的线性规划模型：(3)此时求解该线性规划模型即可得到第个决策单元针对评价因素的最优目标函数值。同理，可以求得其他决策单元针对评价因素的最优目标函数值，这样就可以确定各决策单元针对每一评价因素的最优目标函数值矩阵：(4)1.3进行综合评价将第个投

6、标项目针对所有评价因素的最优目标函数值相乘，乘积可作为投标项目的综合评价结果[4]，即：（5）最大的投标项目即为最优决策。2.基于模糊理论的数据包络模型案例分析某工程公司进行项目投标前期决策，有四个可投项目，暂记为。决策评价指标体系仍由业主因素、公司因素、项目因素和环境因素4个指标组成。记为。现运用基于模糊理论的数据包络模型帮助工程公司进行前期投标决策[5]。2.1基于模糊理论的数据包络模型的构建2.1.1构造评价因素的隶属度矩阵评价因素各投标项目在各评价等级上的频率分布，由此即可得到如式(1)所示的各评价因素的隶属度矩阵：72.1.2建立最优目标函数值矩阵选取各投

7、标项目作为DEA模型的决策单元，将评价等级很差(c1)、差(c2)、一般(c3)作为模型的输入，评价等级好(c4)和很好(c5)作为其输出。引入输入权重向量，输出权重向量。针对业主因素(b1)，以其隶属度矩阵的转置矩阵作为DEA决策单元的输入和输出数据。现对决策单元a1进行效率评价，根据式(2)、(3)可建立如下线性规划模型：通过LINDO软件求解得。同理可以得到其他三个投标项目在业主因素(b1)上的表现：；；。这样就得到所有投标项目在业主因素(b1)上的表现：。针对公司因素(b2)，以其隶属度矩阵的转置矩阵作为DEA决策单元的输入及输出数据。对决策单元a1进行