（管理科学与工程专业论文）基于事例推理的报高率确定决策模型及其支持系统的研究.pdf

华中理工大学博士学位论文 摘要 f 建筑行业全面实行招标投标是建筑业体制改革的一项重要任务，建筑：c 程招标投标 都离不开报价这个中心轴。对投标商而言，要想在激烈的市场中取胜，就必须研究报价 策略，作山合理的有竞争力的报价。因此，投标报价策略对投标商来说是至关重要的， 本文主要研究投标商的投标报价报高率确定决策，本文在研究报高率确定决策和基于事 例推理的技术的特征的基础上，提出了基于事例推理的工程项目投标报价报高率确定决 策模型，研究了该模型实现的关键技术，井在此基础上开发了基于事例推理的报高率确 定决策支持系统。 ， ( 本文首先评述国内外投标报价理论的研究状况，并对存在的问题进行了分析。然后， 研究了投标商在投标报价时掌握足够信息的重要性对影响投标报价的诸多因素进行分 析，井着重研究了影响报商率的因素及其特征。确定了影响报商率因素的层次结构关系： 利用效j l j 函数对各因素的属性值进行了研究，用统一效用函数值来表示各因素的属性值， 对定性因素进行定量化描述；采用组合赋权法来确定各因素的权重以反映各因素在报高 率确定决策中的重要程度。 接着，本文分析了基于事例推理技术的特点，即基于事例推理技术适用_ 那些没有 很强的理论模型和领域知识不完全、难以定义或定义不一致而经验丰富的决策环境，结 合1 程项目投标报价报高率确定决策领域的特点，同时借鉴有经验的投标商的报价行为 特征，提山了将基于事例推理技术引入1 ：程项目投标报价报高率确定决策领域的基本思 想。在此基础上，本文结台工程项目投标报价报高率确定决策的特点，提出了基于事例 推理的工程项目报高率确定决策模型。提出了基于事例推理的工程项目投标报价报高率 确定决策模型的概念框架：分析了报高率确定决策过程的数据流程图；提出了事例、事 例模型及其相关概念；提出了实现基于事例推理的工程项目投标报价报高率确定决策模 型的三个关键技术即报高率确定决策事例的表示与组织、报高率确定决策事例的检索 与匹配和报高率确定决策事例的调摧。 随后，本文主要研究了将人1 ：神经网络应用于工程项目投标报价报商率确定规则产 生的基本原理。提出了将影响报高率确定因素的效用函数值作为输入和将报高率确定的 规则作输出的三层b - p 神经网络模型：探讨了训练好的人工神经网络对报高率确定这一 决策的解释功能；提出了一种新的规则产生算法。接着，本文研究了报高率确定决策事 华中理工大学博士学位论文 例的表示、检索、匹配与调整。提出了报高率确定决策事例的层次结构表示方法：研究 了报商率确定决策事例的相似性；提出了一种报商率确定决策事例相似度的计算方法； 引入灰色系统理论提出了一种报高率确定决策事例的调整策略。在此基础上，本文结 合譬项目投标报价报高率确定决策的实际过程，在c b r - d s s 开发工具r e m i n d t m 与 高级智能程序故计语言l i s p 相结合的环境下，开发了基于事例推理的投标报价决策支持 系统，以辅助投标商进行合理的报高率确定决策，提高工程项目投标报价的质量和效率。 该系统具有很强的自学习功能，且随着报高率确定决策事例的增加，系统解决问题的能 力将逐渐增强。 、 最后，对全文进行总结，并提山了需要进一步研究的问题。_ r o 上式表明，c p c 定价模型中投标商的标价比f p c 模型中的标价低。但是由于所有可 能发生的成本这个风险由招标商承担c p c 模型不可能实现有效地选择成本最低的投标 商与其签约的有效机制。 1 0 i c 模型 i c ( i n c e n t i r ec o n t r a c t ) 模型即单重激励合同模型。假设第i 个投标商的生产成 本为c 。，是一个随即变量，均值为ee c 。 ，且此投标商具有机会成本y ；( 即投标商i 利用履 行这项合同所消耗的资源从事别的商业活动带来的利润) 。机会成本与平均生产成本之和 y + e c 。 构成投标商的总生产成本，投标商的机会成本与生产成本只有投标商自己知道， 即这些信息是私人信息。满足招投标理论中的独立私人值条件假设，投标商成本的联合概 率分布关于投标商是对称的。在i c 模型中招标商支付给投标商的成本由下式给出： t ( c 1 ) = a + ( 卜x ) * c 1 其中参数a 为投标商提交的固定利润费，x 为风险分担率。投标商在i c 模型中获 得的利润为： 1 t ( c i ) ：t ( c i ) 一c i = a + ( 1 一x ) c i c i = a - x * c i 因此，x 是投标商必须从利润费中除去的最终成本的份额。i c 模型的两个极端情形 分别是前述的固定价格合同f p c 模型和累加合约c p c 模型： 当x = l 时，t ( c i ) = a + ( 卜1 ) c 1 = o ，此时i c 模型是固定价格合同f p c 模型： 当x = l 时，t ( c ) = a + ( 卜0 ) $ c l _ a + c ，此时i c 模型是累加合约c p c 模型。 华中理工大学博士学位论文 在实际应用中，通常规定i c 定价模型中的风险分担率为x ( o ，1 ) ，此时合约被称 为一个严格激励合约。 招标商通过事先宣布的选择函数来选择投标商，g ：r 2 一r 。每个投标商提交的标价由 一个二维数b i = ( a ；，x 。) 来表示，即投标商i 的标价由其固定利润值a i 和风险分担率x i 组 成。招标商通过选择函数g 来测度b 。，得到投标商i 的投标价为g i - g ( b ，) = g ( a ，x ，) ，对 提交的标价g 。进行排序，记为： g ( 1 ) g ( 2 ) - 3 能力 1 9 6 2 年w i n d r o w 提出了自适应线性元件( h d a l i n e ) ；1 9 6 9 年m i n s k y 和p a p e r t 对 r o s e n b i a t t 的工作进行了深入地研究，出版了颇有影响的( p e r c e p t r o n 一书，他们的 结论是悲观的促使人们降低了对神经网络的研究热情，从而使神经网络的研究处于萧 条时期。但是还是有不少学者在极端艰难的情况下致力于这一研究，并取得了一些积极 的成果，主要有h r b i b 的竞争模型，1 9 7 7 年k o h o n e n 的白组织映射模型。g r o s s b e r g 的 自适应谐振模型和f u k u s h i m a 的新认知机等，特别的有发学者提出了连接机制和并行分 布处理等概念，具有较大的影响，为神经网络的研究发展奠定了理论基础。 1 9 8 2 年，美国加州理工学院的生物物理学家j h o p f i e l d 提出了他的模型，他的研 究成果具有突破性的意义标志着神经网络研究高潮的又一次到来，使神经网络的研究 进入兴盛期。 至今，许多科学家已经提出了许多种具有不同信息处理能力的神经网络模型，神经 网络也被应用到许多领域，并取得了令人鼓舞的进展。 1 2 2 , 1 2 3 1 3 本文主要研究内容 本文第一章为绪论，主要评述国内外投标报价理论的研究状况。第二章论述了投标 报价时掌握足够信息的重要性，对影响工程项目投标报价的诸多因素进行分析，并着重 研究了影响工程项目投标报价报高率的因素及其特征，引入效用函数对各因素的属性值 进行了研究，采用组合赋权法来确定各因素的权重。第三章主要介绍基于事例推理的技 术，结合工程项目投标报价的实际情况提出了研究基于事例推理的工程项目投标报价 报高率确定决策模型的构想，并论述了将基于事例推理的技术应用到投标报价领域的优 越性。第四章根据工程项目投标报价领域的特点，给出了事例、事例模型及其相关概念， 将基于事例推理的技术引入工程项目的投标报价报高率确定决策中，提出了基于事例推 理的工程项目投标报价报高率确定决策模型，提出了实现该模型的三个关键技术。第五 章着重研究了将人工神经网络应用于工程项目投标报价报高率确定规则产生的基本原 理。第六章首先论述了工程项目投标报价报高率确定决策事例的表示与组织策略，然后 介绍了事例的组织与管理，接着对报高率确定决策事例的相似性进行了研究，并提出了 报高率确定决策事例的检索与匹配策略，最后提出了一种事例调整策略。第七章将c b r d s s 开发工具r e m i n d “与高级智能程序语言l i s p 结合，开发了基于事例推理的报高率确 定决策支持系统，辅助投标商进行合理的报高率确定决策以提高投标报价决策的质量和 效率。第八章对全文进行总结，并提出有待于进一步研究的问题。 4 华中理工大学博士学位论文 2 。1 引言 第二章影响报高率确定决策的因素分析 工程项目的投标报价和过去国内普遍实行的工程概预算不一样，进入市场经济后的 企业通常采用“三自”，即自定定额、自我报价和自负盈亏。招标投标最主要的一条是 由招标方和投标方在遵守市场基本规则的基础上确定承包合同价款。一般，投标企业都 有本企业的定额或费率，不同技术水平的单位其费率是有差别的。在材料和设备的价格 上更是随市场的行情而波动，报价的风险就在于此。 企业投标的目的不仅仅是为了中标，更重要的是为了获得良好的经济效益。招标投 标的特点是由专一的招标商设定包括商品的价格、质量、期限为主的标的，邀请若干投 标商通过秘密报价实行竞争，由招标商选择优胜者，与之达成贸易协议，签定合同，随 之按合同实现标的。招标投标的目的是保证缩短建设工期、提高工程质量、节约建设投 资、提高投资效益。业主和投标商双方作为独立的商品生产单位，都具有独立的生产利 茄。为了自身的发展，他们都要追求自己最大的经济利益。这是我们走向市场经济的必 然结采。业主要追求自己最大的经济利益，必然希望以最低的造价、最短的时间，得到 质量等级最高、使用功能最全的建筑产品：而投标商则希望以最少的人物力的投入，得 到尽可能多的收益。o 1 i 3 投标企业为了争取投标的成功，需要充分了解建筑市场的信息，掌握情况知己知彼。 投标企业确定个台理的并具有竞争性的投标价格，这对于夺标取胜起着决定性的作 用。一个成功的标价，应该是既要有竞争能力又要保证获得尽可能多的利润。然而报价 的确定，却是一项较为复杂、涉及面大、影响因素多的工作。报价是决定中标的重要因 素。投标企业应根据投标竞争对手的多寡，自身优势和缺陷，在对主客观情况进行全面 了解和综合研究的基础上，制定报价原则，确定合理报价。同时，按照优质高效、合理 取费、力争中标的原则，在满足业主需要的前提下，争取获得最佳经济效益为目的。 报价的确定是工程项目投标的关键性工作。报价过高，中标率就会降低；报价过低， 尽管中标率增大，但可能无利可图，甚至承担工程亏本的风险。因此，能否准确计算和 合理确定工程报价，是投标企业在投标竞争中获胜的主要前提条件。为了得到一个具有 竞争力的报价，大量收集有关的工程资料，准备充分的计算依据是必要的。 工程项目投标报价分为两个过程。一是计算工程基本造价；二是对基本造价进行调 整，确定报价。其中，工程基本造价是由以下几个部分构成的：直接费，间接费、利润 和税金和不可预见费( 包括浮动费、保险费等) 。最终的报价是对工程基本造价进行调整 而得到的，即考虑影响报高率的因素，制定投标策略和报价技巧，确定报高率从而确定 华中理工大学博士学位论文 最终报价。 对投标商来说确定报高率是一项重要而又复杂的工作。在确定报高率时，投标商 必须掌握足够的信息，如当前的市场条件、潜在的竞争对手数量、以往成功投标项目的 信息和与当前项目有关的信息等。新投标项目与以往的投标项目之间的关系是非结构化 的而且是不太容易弄清楚的。然而，对一个有经验的投标商来说，他非常清楚地知道 如何确定影响报高率的因素，同时，他还会根据需要很好地利用以往成功的投标项目的 一些经验数据。 信息的收集与整理是投标企业在众多竞争者中取胜的首要条件。准确的信息、科学 地利用是关键。没有信息不妥，有了信息不加以分析，盲目地投标报价也会适得其反。 投标商在进行报价决策时都要在收集足够信息的基础上考虑影响投标报价的因素，用于 确定合适的最终报价。 本章目的是对影响工程项目投标报价决策的因素进行分析，并确定影响投标报价报 高率的关键因素，然后对关键因素的特征进行描述。 2 。2 影响投标报价决策的信息分析 影响工程项目投标报价决策的信息主要有： ( 1 ) 工程项目本身的信息，如项目的类型、规模、复杂程度和风险程度等。 ( 2 ) 业主的信息，如业主与投标商的关系和业主的评标原则等。 ( 3 ) 投标企业自身的信息，如企业的业绩、经营状况、当前任务量、所需回报率、市 场份额和信誉等。 ( 4 ) 与投标企业构成竞争对手的信息，包括竞争对手的企业规模、旌工技术、管理水 平、在建和已建项目质量和总体报价水平等。 ( 5 ) 市场信息，如建筑材料、机电设备市场货源、供货渠道和价格等。 以上信息所包含的因素分为两类，一类是定性因素，另一类是定量因素。其中定性 因素是有型的可测量的，通常是使用实际的数据。当前任务量便是量化因素的一例，因 为对它可以通过投标商当前在建项目数来评估。同样，所需回报率、市场份额也是这一 类因素。因为定量因素是客观的、不可质疑，因此，在投标报价决策中选择并使用这类 因素将会有很大的优越性。但并不是所有的决策因素都可以量化。还有许多因素是依靠 非实际的、无形的和主观的资料，这类因素就是定性因素。例如：竞争程度和业绩等。 由于影响工程项目投标报价决策的因素很多，进行报价决策时不可能考虑到每一个 因素，因此，如何选择对投标报价决策影响较大的因素是很重要的。有关因素选择的问 题将在本章的后面部分讨论。 1 6 华中理工大学博士学位论文 2 3 影响报价决策因素选择的要素分析 在传统的投标报价程序中并没有关于如何选择决策因素的指导。虽然这种指导可以 使决策因素选择的程序更加合理化，但选出的因素不一定符合每个投标商的具体要求， 并可能导致决策的失误。要作出合理的投标报价决策，首当其冲就是选择合适的决策因 素。影响决策因素选择的主要要素有三个，它们分别是：投标商的目的、项目的要求和 投标商的个人理解。【6 1 1 1 投标商的目的 投标商可以划分为公共的和私人的两类，他们各有自己不同的目的。公共类投标商 包括政府机构和公共事业单位。这类投标商是对一般的公众负责。这类投标商也受到政 府政策的束缚，如：就业、培训、健康和安全等他们不得不将这些政策溶入自己的报 价决策因素中。 私人类投标商包括私人公司和其他一切私人投资的组织，他们不用象公共类投标商 一样对一般的公众负有责任，因此，他们的目的通常是与股东和商业收益相联系，如： 利润最大化与公共类投标商相比，私人类投标商在制定决策因素时有很大的灵活性， 这使得他们可以选择合适的决策因素来实现自己的目标。除了公共类和私人类投标商。 还有一种准公兆类投标商，这种投标商是由公共资金和私人资金共同组建的，因此，这 类投标商的目标也就反应了公私双方的利益。 影响投标商投标报价目的的因素来自于投标企业内部和外部。其中，内部因素包括 当前任务量和当前可利用的资源等；外部因素包括竞争者竞争能力的大小、当前的市场 条件和所需资金等。影响投标商投标目的的因素还与投标项目的特征有关，如项目的地 点和规模等。投标商在确定报高率( m a m p u p ) 时，通常也考虑到投标目的。投标目的、影 响报高率的因素和报高率三者之间的关系如图2 1 所示。 投标目的影响因素报高率 图2 i 投标目的、影响报高率的因素和报高率三者之间的关系图 华中理工大学博士学位论文 其中，0 1 0 2 ，0 3 表示投标商的三个投标目的( o b j e c t ) ，e l ，c 2 ，c n 表示影响报 高率的因素( c r i t e r i a ) m i ，m 2 ，m n 表示报高率( m a r k u p ) 。三个投标目的分别是： ( 1 ) 为了中标( 0 1 ) 。在这种情况下，投标商迫切希望能承包该投标项目，此时，投 标商可能会p a l d , n 报高率报价以增加中标机会( 特别是在低价中标的前提下) 。 ( 2 ) 为了拓展一个新的地理领域( 0 2 ) 。在这种情况下，投标商为了打开一个新的市 场以便将来获得更多的后续项目此时，投标商会选择一个中等水平的报高率，这是为 了使其地位与其他竞争者保持一致。 ( 3 ) 为了获得最大的利润( 0 3 ) 。在这种情况下，投标商手头已经有许多项目在建， 因此并不急于获得新项目，除非新项目有很高的利润。此时，投标商会选择一个高的报 高率。 2 项目的要求 r u s s e l l 和s k i b n i e w s k i 认为，项目的要求是影响决策因素选择的重要要素，因为 它随着项目的改变而改变。如建筑工程项目，它们在本质上是独特的、不会重复，甚至 于工程设计相同时，但在进度和质量要求上仍可能完全不同。f l a n a g a n ( 1 9 9 0 ) 提出工 程的四个基本要求，它们是时间、成本、质量和风险，它们的意义在于能够影响决策因 素的选择。例如：当一个项目的风险较高时，投标商就要适当降低报价以减少风险。 3 投标商的个人理解 投标商所采用的决策方法和所受的训练能够影响到决策因素的选择。投标商和他的 顾问之间可能存在理解上的差异。尽管将投标商目标和项目要求在选择决策因素之前告 诉顾问，他还是会对这一信息作出不同的解释。理解上的不同可能导致因素的选择偏离 原定的目标。一个建筑方面的专家和一个商务人员的理解会因后者不懂技术方面的知识 而不同，如一个工程的复杂性和采购的策略。另一方面，对于风险每个投标商也有不同 的理解，一些投标商要避开风险，而一些投标商追求风险这直接影响到决策因素的内 容。例如：追求风险的投标商认为风险因素很重要，因此他在确定最终报价时会考虑风 险从而提高报价，而避风险的投标商则会适当降低报价以减少风险。 2 4 影响投标报价报高率的关键因素 投标报价是一个复杂细致的决策过程，它包括计算基本造价和报价调整两个阶段。 计算基本造价是指投标者根据招标文件及有关计算工程造价的资料，分别计算单项工程 价格、分部工程造价及总造价。报价调整是在基本造价的基础上，考虑投标策略和影响 工程造价的诸多因素，确定报高率，提出最终报价。报价调整在投标商投标过程中占有 举足轻重的地位。对投标者而言，要想中标就要使标价尽量低，要想盈利又要是标价尽 最高。如何确定正确的报高率，提出合理的报价，也就是说，既能中标又能最大限度地 提高标价是所有投标者追求的目标。因此，报高率的确定对投标商来说，是至关重要的。 1 8 华中理工大学博士学位论文 本文后面部分工作主要是研究报高率确定这决策过程。 影响报商率的因素大都表现为不确定性和模糊性，甚至与投标决策者的心理因素有 关。然而，一个有经验的投标商，根据某项工程的类型特征以及一些具体情况，参照过 去成功的报高率确定经验，就能大致估算出该项工程的报高率，而不需要大量繁琐的计 算。而且经验越丰富，资料积累得越多，信息越及时，估算出的报高率就越准确。 如何确定影响报高率的因素已成为一项重要的研究工作。不同的研究者考虑的因素 也不同。例如，o d u s t o t e 和f e l l o w s 进行的一项研究表明影响报高率的因素有4 2 个， 而a h m a d 和m i n k a a s a h 认为影响报高率的因素有3 1 个，d o z z i 和a b o n r i z h 在利用效用 函数确定报高率时，考虑了2 1 个影响因素。 7 6 , 7 7 结合工程项目报高率确定的特点，本 文考虑的影响报高率的关键因素分为三类：项目因素、企业自身因素及环境因素( 其中环 境因素又进一步分为地理因素、经济因素和经验因素) ，这三类关键因素又可进一步细分 为1 8 种因素，这1 8 种关键因素的层次结构如图2 2 所示， 项目报高率 w 1 环境因素 w 地理田囊 i 磊 w il2 工人素质 w ii3 工人资源 w i2 经济因素j j w i3 经验因素 w l2 l 市场条件i h w i3 i 盈利状况 w i22 竞争程度i 叫w i32 素赔经历 w 123 资盘需求 w 22 回报事 w 23 市蝎份额 w 24 管理赞 图2 2 影响报高率的因素层次结构图 各因素的指标值列于表2 1 。1 8 种关键因素的描述如一f ： l r 项目因素是指工程项目本身的特征信息。 ( 1 ) 类型：该项目是否属于本企业范围内； ( 2 ) 规模：估价后的合同价值； ( 3 ) 业主：企业与业主的关系： ( 4 ) 其他风险：项目包含的风险因素及对工程结局的影响： w 3 项目因素 w 3 类型 w 32 大小 w 3 ，业主 w 34 风险 w 35 复杂程度 w 36 预付款 9 昌 华中理工大学博士学位论文 表2 1各因素的指标值 因素名称指标值 1 1 1 地点是= 1 0 0 ，不是= o 1 ，1 2 工人素质好= 1 0 0 ，一般= 5 0 ，差= 0 1 1 3 工人资源容易= 1 0 0 ，困难= 5 0 不能= 0 1 2 1 市场条件多= 1 0 0 ，一般= 5 0 ，少= 0 1 2 2 竞争程度多= 2 0 ，少= l 1 ，2 ，3 资金需求万元 1 3 1 盈利项目( ) 1 3 2 索赔经历多= 1 0 0 ，少= 5 0 ，无= o 2 1 当前任务高= 1 0 0 ，中= 5 0 ，低= o 2 2 回报率( ) 2 3 市场份额( ) 2 4 管理费( ) 3 1 类型 是= 1 0 0 ，不是= o 3 2 大小 万元 3 3 业主 好= 1 0 0 ，一般= 5 0 ，差= o 3 4 风险高= 1 0 0 ，中= 5 0 ，低= o 3 5 复杂程度高= 1 0 0 ，中= 5 0 ，低= o 3 6 预付款 是= 1 0 0 ，不是= o ( 5 ) 复杂程度：项目的复杂程度是否超出企业的能力； ( 6 ) 预付款：业主是否给预付款。 2 企业因素，即投标企业的实际情况。 ( 7 ) 当前任务：企业当前在建项目的总数； ( 8 ) 回报率：根据企业的投入所确定的回报率； ( 9 ) 市场份额：企业当前实际市场份额与期望市场份额的比率： ( 1 0 ) 管理费：本年度收回的间接管理费。 3 环境因素，是指项目所在地的环境特征。 ( 1 1 ) 地点：项目所在地是否在企业可控制地域； ( 1 2 ) 工人素质：工人的技能水平； ( 1 3 ) 工人资源：是否容易雇佣当地工人： ( 1 4 ) 市场条件：目前未参与投标的其他项目： ( 1 5 ) 竞争程度：参与该项目投标的有竞争力的投标商的数量： ( 1 6 ) 资金需要量：完成项目所需资金： ( 1 7 ) 盈利状况：过去在类似项目上的利润平均百分比： ( 1 8 ) 索赔经历：过去在类似项目或类似业主下承包失败的情况。 2 0 + 华中理工大学博士学位论文 为了弄清上述关键因素在工程项目投标报价报高率确定决策中所起的作m 人小，有 必要对上述关键因素的特征进行描述，下一节将主要研究各因素的特征。 2 5 影响投标报价报高率的关键因素的特征描述 影响投标报价报高率的关键因素的特征描述包括两个方面，一是关键因素属性值的 描述：另一个是关键因素的权重描述，即对关键因素在投标报价报高率确定决策中所占 的地位进行描述。 本节的主要目的是研究如何利用效用函数确定关键因素的效用函数值和如何确定其 权重。 2 5 1 效用值的确定 由上节的描述可知，影响工程项目投标报价报高率的关键因素有些是定性的，有 些是定量的，为了对这些因素进行统一描述，本文引入效用函数来对各因素的属性值进 行描述，以实现对定性因素的定量化描述。 2 s 1 1 效用值u i ( y i ) 各个关键因素的标示值列于表2 1 中，其数值有些是实际值，有些是设定值。为了 使所选定的因素可以用共同的标示值来表示，从而使它们之间具有可比性，可将每一个 因素都转换成一个效用函数，对定性因素进行定量化描述。 各因素的定标范围决定了各因素的上下限y 。和yl ，并且作为个因素的边界。而对 于那些需要由主观设定值来确定的因素则以设定值作为模糊因素值的边界。具体值见表 2 1 所示。国际工程一般以美圆计算，如某施工企业将“项目规模”的上限和下限的设定 值分别定为2 0 0 万美圆和2 0 0 0 万美圆。即该企业对合同额高于或低于这一范围的工程 般情况下都不参加投标。 每一因素的起始点y t 代表该因素的适中点，最佳点y m 代表可能选择点。y ，和y m 均 由投标商自行设定。 将每一因素的某些特殊点( 如( 0 ，1 ) ) 作为设定的效用值，以导出每一个效用函数的 标示值。这些点称为相关点、，起始点y t 和最佳点y m 即为两个相关点，起始点的效用函 数值设定为0 ，最佳点的效用函数值设定为l ： u ( y t ) = o ；u ( y m ) 2 1 投标商可根据某一因素变化速率的快慢来决定建立线性关系或指数曲线关系的效用 函数直线型方程：“i ( y i 产a 。+ b i 曲线型方程：u ( y i ) = a j e x p ( b i y ) + c i 其中u ( y ) = 投标因素j 的效用函数；a ，b ，c ，为常数。下面以实际例子来说明如何建 立效用函数。为了简化问题全部采用线性函数方法建立各因素的效用函数，其常数也 华中理工大学博士学位论文 要用各因素的两个相关点求出。但者两个点的效用值是根据投标商的经验策略来确定的 这两点就是起始点和晟佳点。投标商首先应根据以往的经验确定各因素的上下限y u 、y l 和起始点y t 、最佳点y 。，然后根据设定的y t 和y 。值求出线性函数u j ( y i ) = a j y + b 中的常 数a j 和b ，。表2 2 给出了效用函数常数a j 和b j 的算法t 表2 3 列出了某一投标项目的效 用值。 表2 2计算效用函数的常数a j 、b j 序号 上限y 。下限y l 起始点y ， 最佳点y 常数a j常数b j 1 1 1 1 0 0 o6 01 0 00 0 2 51 5 1 1 21 0 0o4 01 0 00 0 1 6 7- 0 6 6 7 1 1 31 0 007 51 0 0o 0 43 1 2 1 1 0 0 02 01 0 00 0 1 2 5 一o 2 5 1 2 21 5243一l4 1 2 32 0 0 0 0 0 0o5 0 0 0 0 00o1 1 3 10 30 2o0 40 1 59 0 90 3 6 4 1 3 21 0 003 0o一0 0 3 3l 2 11 0 007 03 00 0 2 51 7 5 2 20 31 ，oo ，0 3o 25 8一o 1 7 6 2 3lo0 1 811 2 50 2 2 2 4 lo0 5 l2 一l 3 11 0 0o6 01 0 00 0 2 51 5 3 22 0 0 0 0 0 05 0 0 0 0 02 0 0 0 0 0 02 0 0 0 0 0 0oo 1 l 3 31 0 005 01 0 0o 0 2 1 o 3 41 0 004 000 0 2 51 o 3 51 0 0o4 0o一0 0 2 51 o 3 61 0 0o01 0 00 o l 0 2 5 1 2 统一效用值u j o i ) 为了形成一个总的效用，需要根据各个因素的权重，将分别属于不同类型的1 8 个因 素融入统一的定标系统( 有关权重的计算见2 5 ，2 ) ，并使其定标因素s ；的和为1 0 0 。 s ；= 一层权重+ 二层权重+ x 层所属的因素的权重+ 1 0 0 例如。位于第一层的项目地点的定标因素为： s tl - - 0 2 8 * 0 3 0 * 0 4 5 1 0 0 = 3 7 8 2 2 华中理工大学博士学位论文 所有1 8 个因素的定标因素均列于表2 3 。 在形成了统一的定标因素s j 以后。就可以便1 8 个因素的各自效用u j ( y 1 ) 形成一个可 表2 3 某一投标项目的效用值 投标商设定效用值 统一定标因素统一效用 层序名称 值u 的因素值u ，( y 1 ) = a y i + b s 11 1地点是= 1 0 0 13 7 83 7 8 1 1 2工人素质一般= 5 00 1 6 8 1 6 80 2 8 1 2 3 工人资源容易= 1 0 0 12 9 42 9 4 1 2 1市场条件一般= 5 0 0 3 7 58 3 l3 1 i 1 2 2竞争程度2 0 一l5 1 45 1 4 1 2 3 所需资金 1 0 0 0 0 0 0li _ 6 61 6 6 1 3 1 盈利经历 0 0 663 5 80 6 5 9 1 3 2索赔少= 5 00 6 50 9- 0 5 8 5 2 1当前任务由= 5 00 52 01 0 2 2 回报率 7 0 2 31 1 52 6 4 5 2 3市场份额6 5 0 5 97 56 4 9 2 4 管理费7 0 0 41 13 3 1类型是= 1 0 0l7 51 5 4 3 2 大小1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 5 40 。1 2 3 3 业主般= 5 0 o1 1o 3 4风险由= 5 00 2 55 7 22 0 3 5 3 5 复杂程度不是；o l8 1 42 2 36 预付款有= 1 0 0 l2 23 3 以_ f j 共同的权重系统来衡量的统一效用值： u j 舭) 2 s j + u i ( y ) 例如对于1 i 项目地点，是否在本企业可控制地域，我们选择“是”，并将相应的 因素值及表2 3 求出的常数a j 、b j 代入u j ( y j ) = a j y i + b j ，即可求出效用值： 1 - 1 1 i ( i o o ) = o 0 2 5 + 1 0 0 - 1 5 = 1 e f j 统一的定标因素s “乘以该因素的效用值u l i ( 1 0 0 ) = 】就得出项目地点这一因素在 统一定标因素系统下的统效用值为3 7 8 。依次计算出所有1 8 个因素的统一效用值，列 于表2 3 。 由于统一效用值考虑了各因素的权重，因而更能反映各因素的实际属性。 华中理工大学博士学位论文 2 5 2 因素权重的确定 在对影响报高率的因素的特征描述中，权重占有举足轻重的地位。目前关了二权重的 确定方法有数十种之多，这些方法根据计算权重时原始数据的来源不同，大致可分为三 类：1 7 s 7 9 , s o i - - 类是主观赋权法，其原始数据主要由专家根据经验主观判断而得；另一类为 客观赋权法，其原始数据由个因素是实际数据形成，这两类方法各有优缺点，主观赋权 法的优点是专家可以根据实际问题合理地确定各因素权重之间的排序，也就是说，尽管 主观赋权法不能准确地确定各因素的权重，但它可以有效地确定各因素按重要程度给定 的权重先后顺序，不致于出现权重与因素实际重要程度相悖的情况，而这种情况在客观 赋权法中则是可能出现的，其缺点是客观性较差：第三类权重确定方法是综合主、客观 赋权法优点的组台赋权法。 本文采用两种权重确定方法，均属于组合赋权法。一种是按照第4 节的因素的分层 描述来确定权重。在这种方法中，权重的确定是为了使分层结构中隶属于各类别的所有 因素联系起来，并使每一层及每层所下属的各因素的权重的和为1 。投标商根据自己 的经验为各类别中的所有因素选择设定值。用矩阵求出对应于每一组因素的最大特征值 的特征向量w j ，以其作为可以最大限度地体现每一因素的权重。以表2 4 的矩阵为例， 某投标商设定市场条件比竞争程度重要2 倍，比所需资金重要4 倍。如果两种因素同等 重要则设定值为l 。很显然，矩阵对角线上的设定值为1 ，而对角线下方三角形区域内的 设定值均为上方三角形区域内的设定值的倒数。表2 4 为分层结构的第一层的三个因素 的权重关系；表2 5 为环境因素所包含的第二层的三个因素，表的下方给山了矩阵的最 大特征值和特征向量。用同样的方法可以计算出地理因素、经济因素和经验因素所辖的 第二层因素。其计算结果如表2 6 所示。不难看出，各层及各层下所属的各因素的权重 的和均为1 。在第一层中，项目因素、企业因素和环境因素的权重的和为w i + w 2 + w 3 = i ： 第二层中地理因素、经济因素和经验因素的权重的和为1 ： w 1 1 + w 1 2 + w 1 3 = 1 ： 在第一层第三类的项目因素中的各因素的权重的和为1 ： w 3 1 + w 3 2 + w 3 3 + w 3 4 + w 3 5 + w 3 6 = 0 0 7 + 0 0 5 + 0 2 6 ：0 3 7 + 0 1 0 + 0 1 5 = 1 。 表2 4 第一层因素的矩阵及特征向量 项目因素企业因素环境因素l | 项目因素 1o 5 0 6 7 j l 企业因素 12 l l 环境因素1 l 最大特征值= 3 1 0 8 3 特征向量( 0 2 2 ，0 5 0 ，0 2 8 ) 2 4 华中理工大学博士学位论文 表2 5 第二层因素的矩阵及特征向量 l 地理因素经济因素经验因素 l 地理因素 10 5 2 i 经济因素 l3 i 经验因素 1 最大特征值= 3 0 0 9 2 特征向量( o 3 0 ，0 5 4 ，0 1 6 ) 用上述方法计算出的各因素的权重列于表2 6 。 表2 6 各因素的权重 层序权重 层序权重 l o 2 2 w 22 0 + 2 3 w l jl o 4 5 w 23 0 2 2 w i j2 o 2 0 w z4 0 1 5 w ll3 o 3 5 e o 2 b w i 2 l o 5 5 w 31 0 0 7 w l2 2 o 3 4 w 32 0 0 5 w 1 23 o 1 1 。 0 2 6 w l3t o 8 0 w 3 。 0 3 7 w l3 2 0 2 0 w 3 。 0 1 0 - | o 5 0 w 3 。 0 1 5 w 2l o 4 0 表2 6 中的权重用于2 5 1 中统一效用函数值的计算。 另一种因素权重的确定方法如下： 设影响投标报价报高率的1 8 个因素为a ，a ：，a ( n = 1 8 ) ，参加评判的专家m 人。 对1 8 个因素，先找出最重要因素和最不重要因素，并按层次分析方法似h p ) q 6 卜9 的标度和标准确定两者的比率。 将】8 个因素按重要程度从小到大排序，以最不重要因素为基准( 赋值为1 ) ，将各个 因素与其比较。按重要程度进行赋值( 按a h p 法中的标度和标准) 。御1 将m 个专家对n 个因素所赋的分为r 块，分别记为a 【1 ，a 【2 1 ，a 【r 1 。其中矩阵a 【k 】 的行表示以a k 为最不重要因素的专家数，记作m 。列表示将因素a k 作为基准，对个因 素a a ：，a 所赋的值。具体形式为： a 2a k 。i a 1 2 。，a l ， a 2 2 k ，a 2k ，l ， a i l i 产，a i l l k i 。 ( 2 1 ) f ，i f j 计w 褂；硝 k，k， k 措：； 觚- 二k ：- 二 a砒吼；址 。l f j b a 华中理工大学博士学位论文 其中a ik k = i ，1 = a i i 。 = a j 时， ( 口一口，) + ( p 一1 ) 9 ( 一口。) 4 - l a = 0 ) o 0 ) 吼) ( 0 x q ( 5 1 8 ) 如果所有相应的节点的输入值小于l 临界值，在产生的规月q 是一个负规则 在r m 方法中，训练好的人工神经网络是一层一层地搜索的。对于每一个隐层节点或 输山层节点而言，其相应的正负连接权系数被分开，从而正值的总和于负值的总和分别 被计算山来。为了产生一个正的规则正值的和s 。首先被计算出来，然后将其与负值的和 s 。合并。如果s 。一s 。丈于临界值，则产生一个正的规则，即： i fpa n dn o tn t h e nc 其中p 代表正值的配对数，n 代表负值的配对数。 如果s 。唧小于临界值，在产生个负的规则，表示为： i fpa n dn o tn 。t h e n 1c 通过上面的算法，从隐层或输出层将会产生一个正的或负的规则。 如果一个节点与前层之间的联系太多，则上述算法的效率会大大降低。研究表明 如果与个节点有关的前一层的节点数超过4 个，那么从该节点产生的规则的前提条件 将会超出4 个。这将不利于对决策做出合理的解释，为了减少前提条件的个数，我们采 用了以下算法： 1 对每一个隐层和输出层节点，找出所有正的连接权系数的子集s 。，且每个子集满 5 7 华中理工大学博士学位论文 足以下条件：子集的所有值的和大于节点的临界值；如果子集中的任何一个元素被除去， 在总和将小于临界值。 2 对子集s 。而言， ( 1 ) 找出与s 。对应的负的连接权系数的子集s 。( n 为子集中负的连接权系数的配对 数) ，则正的连接权系数的总和加上子集s 。中所有元素值的总和大于节点的临界值。如 果任何其他的一个负值加入子集s n ，则总和将小于临界值。 ( 2 ) 产生规则 i fpa n dn o tn ，t h e nc 其中c 代表由节点产生的一个规则( 或结论) 。 3 返回1 下面将用一个实例来说明上述算法。 假设节点b i 满足条件”j j x i 0j ，且与它有联系的前一层的节点数为5 ： a i ( 0 5 3 ) ，a 2 ( 0 4 7 ) 。 3 ( - 0 1 5 ) ，a 4 ( 一0 3 7 ) 和a 5 ( 0 8 1 ) 。我们假设b 1 的临界值为0 7 5 由正的连接权系数产生的子集有4 个，每个子集的和大于l 临界值，4 个子集分别表示为： a i ( 0 5 3 ) ，a 2 ( 0 4 7 ) j ， a l ( 0 5 3 ) ，a 5 ( 0 8 1 ) ) ，fa 2 ( o 4 7 ) ，a 5 ( 0 8 1 ) ) ， a 5 ( 0 8 1 ) ， 对于每一个正的连接权系数的子集而言，相应的负的连接权系数子集也可以找出，正的 连接权系数的子集与相对应的负的连接权系数的子集的和大于临界值。负的连接权系数 的子集表示为： a 3 ( 一0 1 5 ) ) ， a 3 ( 一0 1 5 ) ，a 4 ( 一0 3 7 ) ) ， a 3 ( 一0 l 5 ) ，a 4 ( 一0 3 7 ) ) ， ) 晟后的一个子集为空，表示与其相对应的正的连接权系数的子集f 0 8 1 ) 不能与任何 一个负的连接权系数的予集配对而产生一个合理的规则。相应的正负连接权系数子集的 和计算如下： a 1 ( 0 5 3 ) + a 2 ( 0 4 7 ) + a 3 ( 一0 1 5 ) = 0 8 5 t 临界值0 7 5 a 1 ( 0 5 3 ) + a 5 ( 0 8 1 ) + a 3 ( 一0 1 5 ) + a 4 ( 一0 3 7 ) = 0 8 2 t 临界值o 7 5 a 2 ( 0 4 7 ) + a 5 ( 0 8 1 ) + a 3 ( 一0 1 5 ) + a 4 ( 一0 3 7 ) = o 7 6 临界值0 7 5 a 5 ( 0 8 1 ) = 0 8 1 l y t f i 界值0 7 5 由以上的计算可产生如下规则： 规则l ：i fa i ，a 2a n dn o ta 3 ，t h e nb l 规则2 ：i f l ，a 5a n dn o ta 3 ，n o ta 4 ，t h e nb 1 规则3 ：i fa 2 ，a 5a n dn o ta 3 ，n o ta 4 ，t h e nb i 规则4 ：i fa 5 ，t h e nb 1 5 4 应用实例 本节用搜集到的3 0 个以往成功的投标报价报高率确定的事例训练和验证人工神经 华中理工大学博士学位论文 网络。3 0 个事例如表5 1 和5 2 所示。 表5 13 0 个报高率确定决策事例 序号市场条件竞争程度资金需求( $ )管理贽当前任务工人资源 l5 042 3 0 0 0 0 03 71 0 05 0 2o95 2 4 0 0 0 06 35 01 0 0 31 0 073 0 5 0 0 0 04 51 0 05 0 45 062 5 0 0 0 0 05 o5 05 0 51 0 042 2 5 0 0 0 05 2 5 01 0 0 65 058 3 2 0 0 0 06 31 0 01 0 0 71 0 082 5 0 0 0 0 04 2 1 0 05 0 81 0 063 2 7 0 0 0 05 2 5 01 0 0 95 07 3 5 0 0 0 0 04 81 0 05 0 1 01 0 05 2 7 0 0 0 0 04 75 05 0 1 11 0 06 3 5 7 0 0 0 05 21 0 01 0 0 1 21 0 059 8 0 0 0 0 4 55 01 0 0 1 35 061 5 4 0 0 0 0 5 31 0 01 0 0 1 41 0 07 8 5 0 0 0 04 31 0 05 0 1 5i 0 05 2 5 7 0 0 0 05 3i 0 01 0 0 1 65 06 3 2 1 0 0 0 03 2 5 01 0 0 1 75 07 1 0 5 0 0 0 04 31 0 0