安全决策实用培训资料45368.pptx

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1、第五章 安全决策w第一节 概 述w第二节 安全决策过程与决策要素w第三节 定性属性的量化w第四节 安全决策方法w第五节 模糊决策-评价第一节 概 述 决策指人们在求生存与发展过程中，以对事物发展规律及主客观条件的认识为依据，寻求并实现某种最佳(满意)准则和行动方案而进行的活动。决策通常有广义、一般和狭义的三种解释。决策的广义解释包括抉择准备、方案优选和方案实施等全过程。一般含义的决策解释是人们按照某个(些)准则在若干备选方案中的选择，它只包括准备和选择两个阶段的活动。狭义的决策就是作决定，就指抉择。决策是人们行动的先导。决策学是为决策提供科学的理论和方法，以支持和方便人们做决策的科学；是自然科

2、学与社会科学并涉及人类思维的新兴交叉学科。决策的分类方法很多。根据决策系统的约束性与随机性原理，可分为确定型决策和非确定型决策。确定型决策：在一种已知的完全确定的自然状态下，选择满足目标要求的最优方案。概 述（续）确定型决策问题一般应具备四个条件：存在着决策者希望达到的一个明确目标(收益大或损失小)；只存在一个确定的自然状态；存在着决策者可选择的两个或两个以上的抉择方案；不同的决策方案在确定的状态下的益损值可以计算。非确定型决策：当决策问题有两种以上自然状态，哪种可能发生是不确定的，在此情况下的决策称为非确定型决策。非确定型决策又可分为两类：当决策问题自然状态的概率能确定，即是在概率基础上做决

3、策，但要冒一定的风险，这种决策称为风险型决策；如果自然状态的概率不能确定，即没有任何有关每一自然状态可能发生的信息，在此情况下的决策就称为完全不确定型决策。风险型决策问题通常要具备如下五个条件：存在着决策者希望达到的一个明确目标；存在着决策者无法控制的两种或两种以上的自然状态；存在着可供决策者选择的两个 或两个以上的抉择方案；不同的抉择方案在不同的自然状态下的益损值可以计算出来；每种自然状态出现的概率可以估算出来。第二节 安全决策过程与决策要素 2.1 决策过程 1.决策过程 决策是人们为实现某个(些)准则而制定、分析、评价、选择行动方案，并组织实施的全部活动；也是提出、分析和解决问题的全部过

4、程。主要包括5个阶段，如图 5-1所示。2.2 决策要素(a)2.决策要素 决策单元 所谓决策单元常常包括决策者及共同完成决策分析研究的决策分析者，以及用以进行信息处理的设备。它们的工作是接受任务、输入信息、生成信息和加 工成智能信息，从而产生决策。准则体系 对一个有待决策的问题，必须首先定义它的准则。在现实决策问题中，准则常具有层次结构，包含有目标和属性两类，形成多层次的准则体系，如图5-2所示。2.2 决策要素(b)2.2 决策要素(c)准则体系最上层的总准则只有一个，一般比较宏观、笼统、抽象，不便于量化、测算、比较、判断。为此要将总准则分解为各级子准则，直到相当具体、直观，并可以直接或间

5、接地用备选方案本身的属性(性能、参数)来表征的层次为止。在层次结构中，下层的准则比上层的准则更加明确具体并便于比较、判断和测算，它们可作为达到上层准则的某种手段。下层子准则集合一定要保证上层准则的实现，子准则之间可能一致，亦可能相互矛盾，但要与总准则相协调，并尽量减少冗余。决策结构和环境 决策的结构和环境属于决策的客观态势(情况)。为阐明决策态势，必须尽量清楚地识别决策问题(系统)的组成、结构和边界，以及所处的环境条件。它需要标明决策问题的输入类型和数量，决策变量(备选方案)集和属性集以及测量它们的标度类型，决策变量(方案)和属性间以及属性与准则间的关系。2.2 决策要素(d)决策变量亦称可控

6、(受控)变量，它是决策(评价)的客观对象。在自然系统中，决策变量集常以表征系统主要特征的一组性能、参数形式出现，由它们可以组合出无限多个备选方案，方案是连续型，其范围由一组约束条件所限制。而在实际(社会)系统中，例如安全系统，因变量之间，变量与属性之间的结构过于复杂，有许多是半结构化甚至非结 构化形式，尚难以给予形式化的表述，所以决策变量常以有限个离散的备选方案的形式出 现。决策变量的这两种类型(连续、离散)，导致了两类不同的决策方法，有人称前者为多 目标决策，称后者为多属性决策，二者又统称为多准则决策。决策的环境条件可区分为确定性和非确定性两大类。由于决策是面向未来发生事件所作的抉择，所以决

7、策的环境条件都带有不确定性，只是在很多情况下，正常环境出现的概 率很大，非正常条件发生的可能性很小(即近似认为是小概率事件)，而认为环境条件是确定的。在非确定性中，又分因果关系不确定的随机型和排中律不确定的模糊型。发展初期的经典决策，就是在随机环境下进行的单准则优选，称之为统计决策。2.2 决策要素(e)决策规则 决策就是要从众多的备选方案中选择一个用以付诸实施的方案，作为最终的抉择。在作出最终抉择的过程中，要按照多准则问题方案的全部属性值的大小进行排序，从而依序择优。这种促使方案完全序列化的规则，便称为决策规则。决策规则一般粗分为两大类：最优规则和满意规则。最优规则是使方案完全序列化的规则，

8、只有在单准则决策问题中，方案集才是完全有序的，因此，总能够从中选中最优方案。然而在多准则决策问题中，方案集是不完全有序的，准则之间往往存在矛盾性，不可公度性(各准则的量纲不同)，所以，各个准则均最优的方案一般是不存在的。因而，只能在满意规则下寻求决策者满意的方案。在系统优化中，用“满意解”替“最优解”，就会使复杂问题大大简化。决策者的满意性一般通过所谓“倾向性结构（信息）”来表述，它是多准则决策不可缺少的重要组成部分。2.3 安全决策(a)3.安全决策 安全决策与通常的决策过程一样，应按照一定的程序和步骤进行。不同的是，在进行安全决策时，应根据安全问题的特点，确定各个步骤的具体内容。(1)确定

9、目标 决策过程首先需要明确目标，也就是要明确需要解决的问题。对安全而言，从大安全观出发，安全决策所涉及的主要问题就是保证人们的生产安全，生活安全和生存安全。但是这样的目标所涉及的范围和内容太大了，以至于无法操作，应进一步界定、分解和量化。(2)确定决策方案 在目标确定之后，决定人员应依据科学的决策理论，对要求达到的目标进行调查研究，进行详细的技术设计、预测分析，拟出几个可供选择的方案。2.3 安全决策(b)(3)潜在问题或后果分析 对安全问题，考虑其决策方案后果，应特别注意如下一些潜在问题：人身安全方面：应特别注意有无生命危险，有元造成工伤的危险，有无职业病和后遗症的危险。人的精神和思想方面：

10、是否会造成人的道德、思想观念的变化，是否会造成人的兴趣爱好和娱乐方式的变化，是否会造成人的情绪和感情方面的变化，是否会加重人的疲劳，带来精神紧张，影响个人导致不安全感或束缚感的产生等。人的行为方面：能否造成人的生活规律、生活方式变化，以及生活时间的划分等。(4)实施与反馈 决策方案在实施过程中应注意制定实施规划，落实实施机构、人员职责，并及时检查与反馈实施情况，使决策方案在实施过程中趋于完善并达到预期效果。第三节 定性属性的量化 3.1 量化等级与范围 1.量化等级与范围 在某个属性上对若干个不同物体进行辨别时，普通人能够正确区别属性等级在5级至9级之间。所以，我们推荐定性属性量化等级取5级至

11、9级，可能时尽量用9个等级。量化等级见下表 3.2 量化方法 2.量化方法 通过决策者(专家)定性分析，分等级量化的结果，由于客观事物的复杂性、多样性 和主观认识的局限性，所以往往具有不确定性、模糊性和随机性，可以采用集值统计原理 广集专家意见，改善定性属性量化的有性。3.3 属性函数F(X)规范化 3.属性函数F(X)规范化 (1)多属性决策 在多属性决策问题(MADPMP)的各属性函数j(x)(j=1，2，.，m)之间，普通存在下述3个方面的问题。无公度性。即各j(x)的量刚不同，不便于相互比较和综合运算。变化范围不同。不便于比较综合运算。对抗性。凡得益性属性，通常希望愈大愈优；凡损耗性属

12、性，一般希望愈小愈优先。(2)规范化处理算法 常用的规范化处理算法较多，在选用时需注意量化标度（序、区间和饿比列标度），允许进行变换的形式，以免规范化后影响决策的质量。3.4 权重及其量化方法(a)4.权重及其量化方法 权重是表征子准则或因素对总准则或总目标影响或作用大小的量化值。(1)重要性权 对于子准则(因素)的相对地位、作用，以及政策导向，激励等决策者的期望性因素，常用定性定量相结合的方法，根据专家或决策者的相对重要性信息进行量化。(2)信息量权重2 由于各准则值所包含的信息量不同，它们对被评价方案(决策方案)的作用也就不同。考虑信息量不同产生的影响的量化值称为信息量权重。另外，当某些准

13、则值在各被评价方案之间差异较大时，其分辨能力较强，包含的信息量就多，它们在综合评价、最终决策中的作用就大，其信息权重系数也较大。3.4 权重及其量化方法(b)(3)独立性权重系数3 虽然在理想准则体系中，要求准则具有无冗余性，在多属性决策方案中，希望属性之间具有独立性，但由于安全系统的高度复杂性，准则体系中各准则之间难免有部分重复信息存在，使它们在综合评价或决策过程中过多地发挥了作用，为此，提出用独立性权重来抵前“过多”的影响。(4)组合(综合)权重 根据MADMP 的实际需要和可能，可以从上述3个方面的权重中选用，当用两种以上的权重时，就存在一个如何组合的问题，常用的有两种算法求取组合(综合

14、)权重。第四节 安全决策方法 4.1确定性多属性决策方法 1.确定性多属性决策方法 (1)优势法 该方法的操作过程是，从备选方案集 R 中：R=x1，x2，x3，x4 任取两个方案，(记为X1和X2)，若决策者(或决策分析者)认为(或决策矩阵A已知)X1 劣于X2，则剔去X1，保留X2；若无法区分两者的优劣时，皆保留。将留下的非劣方案与 R 中的第三个方案X3作比较，如果它劣于X3，则剔去前者，如此进行下去，经n-1 步后便确定了非劣解集R*pa。(2)连接法(满意法)该方法要求决策者对表征方案的每个属性提供一个可接受的最低值，称为切除值(cut-off values)。只有当一个方案的每个属

15、性值均不低于对应的切除值时，该方案才能保留。即方案x被接受，即：式中 j0j 个属性的切除值。4.2 评分法 (3)分离法 该方法用来筛选方案时仍要对每个属性设定切除值，但和连接法不同的是，并不要求 每个属性值都超过这个值，只要求方案中至少有一个属性值超过切除值就被保留。按此原 则方案 z，即满足：2.评分法 评分法就是根据预先规定的评分标准对各方案所能达到的指标进行定量计算比较，从而达到对各个方案排序的目的。它包括5个方面：(1)评分标准 (2)评分方法 (3)评价指标体系 (4)加权系数 (5)计算总分 4.3 决策树法 3.决策树法 决策树法是风险决策的基本方法之一。决策树分析方法又称概

16、率分析决策方法。决策树法与 事故树分析一样是一种演绎性方法，即是一种有序的概率图解法。(1)决策树形 (2)决策步骤 决策步骤：根据决策问题绘制决策树；计算概率分支的概率值和相应的结果节点的收益值；计算各概率点的收益期望值；确定最优方案。4.4 技术经济评价法(a)4.技术经济评价法(1)技术评价 技术评价步骤如下：确定评价的技术项目和评价指标集；明确各技术指标的重要程度；分别对各个技术指标评分；进行技术指标总评价。(2)经济评价 经济评价的步骤如下：按成本分析的方法，求出各方案的制造费用Ci；确定该方案的理想制造费用；确定经济价。4.4 技术经济评价法(b)(3)技术经济综合评价可以用计算法

17、和图法进行技术、经济综合评价。相对价 W 法。均值法 W=0.5(Wt+Ww)(5-25)双曲线法 相对价 W 值越大，方案的技术经济综合性能越好，一般应取 W0.65。当 Wt，Ww 两项中有一项数值较小时，用双曲线法能使 W 值明显变小，更便于对方案的抉择。优度图法。4.5 稀有事件的风险估计5.稀有事件的风险估计 当决策者要在多种抉择方案中做决策时，可能会遇到某种稀少事件是否值得考虑，或者在用智力激励法进行风险辨别时，稀少事件如何估计的问题。在稀少事件中有 2 种不同的风险估计：一类是称外围“零-元穷大”的风险，指的是那些发生的可能性很小(几乎为零)而后果却十分严重(几乎是无穷大)的事故

18、，另一类是发生概率很小，后果不像前一类那么严重，但涉及的面或人数却很多，并且易被一些偶然因素、另外的风险、与它们的作用相同或相反的其他因素所掩盖的事。前一类情况主要涉及明显事故的估计与价格，后一类情况则主要是对潜在危险进行测量和估计。第五节 模糊决策-评价 5.1 建立因素集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：U=u1，u2，um 各元素ui(i=1，2，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。5.2 建立权重集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。为了反映各因素的重要程

19、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=1，2，m (5-32)A 称为因素权重集，简称权重集。各权数比应满足归一性和非负性条件：它们可视为各因素对“重要”的隶属度。因此，权重集是因素集上的模糊子集。5.3 建立评判集 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判结果所组成的集合。通常用 V 表示，即：V=(1，2，n)各元素i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。5.4 单因素模糊评判 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，称为单因素

20、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j的隶属度为rij，则按第 i 个因素灿的评判结果，可得模糊集合：Ri=（ri1，ri2，rin）同理，可得到相应于每个因素的单因素评判集如下：R1=（r11，r12，r1n）R2=（r21，r22，r2n）Rm=（rm1，rm2，rmn）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。5.5 模糊综合决策 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。如果已给出决策矩阵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：B=AR (5-35)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。演讲完毕，谢谢观看！