系统工程在农业机械化中的应用.doc

系统工程在农业机械化中的应用系统工程的主要任务是根据总体协调的需要，把自然科学和社会科学中的基础思想、理论、策略和方法等从横的方面联系起来，应用现代数学和电子计算机等工具,对系统的构成要素、组织结构、信息交换和自动控制等功能进行分析研究,借以达到最优化设计，最优控制和最优管理的目标。其大致可分为系统开发、系统制造和系统运用等3个阶段，而每一个阶段又可分为若干小的阶段或步骤。针对农业机械化管理决策中需要对实施项目进行科学评价的实际需要，结合农业机械化项目的基本情况和类型，以及绩效评价指标的确定原则，建立了农业机械化项目绩效评价指标体系。并采用层次分析法计算出农业机械化项目绩效评价指标体系中的各指标变量权重,然后在确定因素集、评语集、权重集和评判矩阵的基础上，构建了适合农业机械化项目绩效的模糊综合评判模型，并进行了案例验证分析，结论可供农机管理决策参考。农业现代化是实现我国社会主义现代化的主体和基础，农业机械化水平是农业现代化的重要标志。农业机械化作为农业生物、信息等高新技术研究成果得以有效实施和应用的关键载体，对于提高农业和农村经济、促进农业产业结构调整、加快农村劳动力转移、增加农民收入等方面都起着重要的作用。一、项目绩效评价指标体系与模糊评价1评价指标确定的原则根据农业机械化项目的特点,结合其评价指标自身的性质、适用范围及评价要求,在选取绩效评价指标时遵循以下原则：1)全面性原则。所选定的绩效评价指标要尽可能涵盖农机化项目管理的各个因素,并在保证评价目标可实现的条件下,尽量简化指标体系。2)科学性原则。指标体系的设计要力求科学,准确地反映农机化项目绩效评价指标之间的关系和层次结构。3)系统性原则。指标体系必须层次结构合理、协调统一,比较全面地反映农机化项目的基本状态,能为农机化项目绩效评价提供必要数据。4)定性分析和定量分析相结合原则。为了进行综合评价,必须将农机化项目基本特点的定性指标定量化、规范化,为采用定量方法评价奠定基础。5)可行性和可操作性原则。设计的指标应具有可采集性和可量化的特点,各项指标能够有效测量或统计。2.评价指标体系的构建根据指标体系设置的原则，采用平衡记分卡的设计思想，以农业机械化项目的经营效益、农机化发展水平和农业机械化项目的投入为主线,分层次建立各级评价指标体系。在对农业机械化项目的经营效益、投入及农机化发展水平等方面进行深入分析的基础上,建立农业机械化项目绩效指标体系,如表1所示。该绩效评价体系由3个1级指标、9个2级指标和32个3级指标组成3.评价指标权重的确定为了求出各指标变量在农业机械化项目绩效指标体系中的权重系数,用德尔菲法,对某数据进行评分调查,据此构造出判断矩阵。判断矩阵元素应满足bii= 1bij = 1 bj i (i、j = 1, 2, n )另外,判断矩阵是在元素间两两比较的基础上赋值的,其准确性受人为因素影响很大,需要进行一致性检验,采用一致性比率 CR为检验指标C R = C I R I其中C I =n 1式中C I判断矩阵一致性指标n判断矩阵的阶数R I平均随机一致性指标二、绩效模糊评价1.因素集设U为影响农业机械化项目绩效的因素集,根据农业机械化项目的绩效指标体系可知: U可划分为 U 1、U 2、U 3， 3个第 1级子因素集, U 1、U 2、U 3分别包含 3个子因素集,即U 1= U 11,U 12,U 13U 2= U 21,U 22,U 23U 3= U 31,U 32,U 33U 11、U 12、U 13、U 21、U 22、U 23、U 31、U 32、U 33称为第2级子因素集,第 2级子因素集同样分别包含若干个基本因素,如表 1所示。u i称为基本因素或第 3级子因素。2.评语集评语集是一个表示评价目标优劣程度的集合。由于农业机械化项目的绩效通常可评定为若干个等级,由此便确定出一个多级评语集,本文建立 4级评语集V = v 1, v 2, v 3, v 4,分别表示优、良、中、差。3.评判矩阵通过对农业机械化项目实施过程中的数据进行收集与处理，可定出隶属于农业机械化项目实施绩效评语集V中每个元素的隶属度，也可由专家根据掌握的资料和积累的经验来确定适当的隶属度，对每个因素进行单因素评价可得到模糊评判矩阵式中k评语集级数rimj因素 U im属于第 j个评语集 V j的隶属度4.权重向量如前所述,采用层次分析法构造比较判断矩阵,从而确定各因素的权重向A(各因素子集和基本元素的权重分布) ,即A = (a 1, a 2, a i, an )ai=1(i=1,2,3,4n)4模糊综合评价采用模糊变换法,对因素U i进行综合评价,则可得到Bi=Ai Ri=(bi1, bi2, bik ) ,对其做归一化处理得总体评价向量B。最后按最大隶属度原则进行模糊综合评判。三、模糊评价案例分析对某典型案例进行模糊评价分析，各因素集的权重集如表1所示，调查分析确定各基本因素集ui的评判矩阵为使用模糊变换对基本因素集 u i进行模糊综合评判 5 6 得B 11= A 11R 11= (0. 195, 0, 0, 0)B 12= A 12R 12= (0. 195, 0. 195, 0. 065, 0. 065)B 13= A 13R 13= (0. 032, 0. 032, 0, 0)B 21= A 21R 21= (0. 078, 0. 078, 0. 078, 0)B 22= A 22R 22= (0. 023, 0. 023, 0. 023, 0. 023)B 23= A 23R 23= (0. 018, 0. 018, 0. 018, 0. 018B 31= A 31R 31= (0. 011, 0. 011, 0. 011, 0)B 32= A 32R 32= (0. 017, 0. 017, 0. 01, 0. 006)B 33= A 33R 33= (0. 009, 0. 009, 0, 0)。其次,确定第 2级子因素集的评判矩阵同样利用模糊变换对第二级子因素集进行模糊综合评价，得B 1= A 1R 1= (0. 195, 0. 065, 0. 065, 0. 065)B 2= A 2R 2= (0. 078, 0. 078, 0. 078, 0. 023)B 3= A 3R 3= (0. 017, 0. 017, 0. 011, 0. 006)最后,确定第1级子因素集的评判矩阵再利用模糊变换对第 1级子因素集进行模糊综合评判,得综合评价模型B = AR = (0. 195, 0. 078, 0. 078, 0. 065) 由于结果向量最大元素是0.195，是评价集元素“1”的隶属度，按最大隶属度原则，判别其绩效为优，但以结果向量为权对评判集加权，计算结果为2.0313，偏向2，绩效为良，综合考虑其绩效评估结论为优良。 采用德尔菲法和层次分析法，