文摘
的大小业务动态迅速增加,由于增加了复杂性、不确定性和风险的大型基础设施项目。这一事实使它越来越严厉的“单独”成一个承包商。因此,合资企业承包商与多样化的优缺点合作竞标投标。理解项目复杂性和决策最优的合资企业承包商是具有挑战性的。本文研究如何选择合资企业承包商进行大规模基础设施项目基于多属性数学模型。开发两种不同的方法来解决这个问题。一个是基于理想点,另一个是基于平衡理想的优势。两个方法考虑个体差异在专家判断和承包商属性。一个案例研究香港Kong-Zhuhai-Macao-Bridge (HZMB)项目在中国用于演示如何应用这两种方法及其优点。
1。介绍
近年来快速城市化建设项目数量的增加和大量的美元投资于大型基础设施项目(1]。这些项目通常是高度复杂的(2)和低性能等问题困扰,进度拖延和成本超支(3,4因为缺乏相关知识的项目经理,尤其是一个适当的构造函数(合资企业5]。这些挑战提供一个悖论:其中一些要求直接导致项目的物理结构;然而,未能妥善管理它们会导致问题为整个项目和施工队伍6]。因此,了解项目的复杂性和选择合适的合资企业承包商在施工管理的过程中非常关键,很难大规模基础设施项目由于其复杂性和动态环境中(7]。
许多学者进行了大量的研究来确定承包商的选择和分类这些属性(8- - - - - -12]。Hatush和Skitmore8]提出一组属性分为五类评估承包商,包括财务健全、技术能力、管理能力、健康和安全,和声誉。然而,这种工作是批评,例如,对于缺乏一致性。林等人的研究。9)提出了一种人工神经网络作为一种决策支持工具为预先具有资格承包商通过多个承包商竞争属性的检查技术力量,财务状况等等。这些研究导致了最近的一项研究沈et al。10]总结社会影响承包商的竞争属性,技术能力、融资能力和会计状况、营销能力、管理技能、组织结构和操作。然而,不再满足决策者(DMs)评估承包商的表现仅仅通过使用竞争属性(11]。的确,文特尔联合承包商选择是一个关键的决定,会影响项目的成功,因此必须考虑合作属性(12]。因此,许多不同的尝试了承包商选择基于竞争与合作属性同时[13]。
有许多现有的工具和方法制定评估和选择合资企业承包商,包括多属性分析,如Zavadskas et al。14)和多属性效用理论(尤其是“早”研究领域),连同几个解释的人工神经网络(ANN) [15),多元判别分析(16],模糊理论[17)和层次分析法(AHP) (18]。研究人员Zavadskas et al。14)多属性的方法来评估和选择承包商使用专门开发一个模型,考虑所有属性影响施工效率。ANP-Monte卡洛模拟模型提出的El-Abbasy et al。19)是一种新颖的方法,多属性被认为是选择最佳承包商公路项目。此外,方法论的分析方法是基于所选类别的统计/确定性建模[20.)、文学/纪录片分析(21],调查[22),和其他不确定的形式23- - - - - -28]。
尽管文献丰富的方法和模型对承包商选择、相互依赖和不确定性的两个重要问题没有解决并发。招标阶段的决策过程是影响合作和竞争属性应为任何竞争文特尔联合承包商(8- - - - - -10,29日]。此外,这些属性不是孤立的从招标系统结构及其动荡的环境11]。第二个问题涉及不确定性天生的属性权重的主观性。不同的人给予不同的答案。总的来说,集成一个系统的问题相互依存和仿真尚未解决。
为了解决这个缺点,本研究旨在发展:文特尔分析模型选择联合承包商在大型基础设施项目通过考虑解决相互依赖的一个关节文特承包商竞争除了合作属性。文特好联合承包商应具有良好的性能在竞争与合作同时,需要决策方法能体现平衡(11- - - - - -13]。两个提议的方法评估的重要性文特替代联合承包商求解属性权重的不确定性,利用语言变量。文特选择联合承包商包括收集候选人的客观统计数据和专家的主观评价信息(30.- - - - - -32]。本研究认为专家有不同的权重评估属性值和权重语言变量,利用精益接近施工实践。
本文的其余部分组织如下。节2,预赛三角模糊数、语言变量,并简要介绍了TOPSIS方法。节3,研究问题和分析模型。部分4开发两个建议方法,紧随其后的是香港的一个案例研究Kong-Zhuhai-Macao-Bridge (HZMB)项目在中国展示选择桥路线和项目复杂性的部分5。最后一部分介绍了提出的方法的结论。
2。预赛
在本节中,简要介绍了一些预赛,包括三角模糊数、语言变量和TOPSIS方法。
2.1。三角模糊数
三角模糊数可以定义由三联体吗 。其隶属函数被定义为(33] 在哪里 , ,和是真实的数字和 。如果 ,那么品位是最大的(例如, ),是最可能的值的评估数据。常量和是可用的上下界限范围的评估数据,分别。
两个三角模糊数的欧氏距离 和 被定义为(33]
模糊数感兴趣的读者可以参考论文由考夫曼和古普塔(34]。
2.2。语言变量
一个语言变量是一个变量,它的值是单词或句子的自然或人工语言表达在语言上,然后用三角模糊数表示(35]。通常情况下,转换尺度用于语言术语转换成模糊数(36]。在本研究中,我们使用0 - 1规模和清廉规模速度属性和选择,分别。
2.3。TOPSIS)
来说TOPSIS(技术相似,理想的解决方案)是一种最常用的多属性方法求解多属性决策问题很容易吸收和应用。事实上,原则是基于发现最接近理想的替代参考点(IRP)(即。,the solution that maximizes the advantages attributes and which minimizes the costs attributes) noted IRP and the farthest alternative to the Anti-Ideal Reference Point (ARP) (i.e., the solution that maximizes the costs attributes and which minimizes advantages attribute). Four steps are needed as follows [37]。
步骤1。构造加权集体偏好矩阵。
加权模糊集体偏好矩阵通过集结指标权重向量和矩阵构造成决策信息
在哪里可以通过下面的公式:
步骤2。确定理想和anti-ideal替代品。
积极的理想的解决方案(π)和负理想溶液(NIS)被定义为
在哪里
。
步骤3。计算每个初始选择的距离π和NIS。
每个候选人的距离从π和NIS计算团队
在哪里
和
两个明确的数字之间的距离,计算吗
步骤4。获得亲密感系数和排名的顺序选择。
亲密系数每个选择的计算
3所示。分析模型和问题描述
在本节中,一个矩阵分析模型提出了基于竞争与合作属性。然后,二维的和平衡的性能问题进行联合文特承包商选择的大型基础设施项目基于矩阵分析模型是制定。
3.1。构建一个分析模型
基于以上介绍,文特尔联合承包商选择需要考虑竞争与合作属性在同一时间。此外,候选人联合文特承包商不可替代的评价结果在这两个方面;,文特尔联合承包商有竞争力和穷人合作或联合文特承包商具有良好的合作和糟糕的竞争力不是一个理想的选择。只有文特尔联合承包商具有良好性能的这两个方面是最理想的选择。因此,为了避免信息泛滥造成的直接收集多属性信息,本文构造一个矩阵分析模型的联合文特承包商的选择。的设在和分别设在代表合作表演和竞争力。曲线模型的性能曲线。对角线上的点表现最好的两种属性的平衡;而点靠近的轴表现最糟糕的平衡两种属性。
为了进一步澄清使用和测量矩阵的分析模型,由众多学者研究的基础上提出了介绍,本文构造联合文特承包商合作和竞争属性,分别。竞争考虑评估属性:实力和信誉,技术力量,资源的力量,和报价。合作,同行评议者不同给他们的主观判断的结果限制理解实际的候选人文特尔联合承包商之间的合作情况。因此,评价属性,兼容的文化,合同,沟通,协作,合作的能力,合作的满意度,本文采用。详细描述如下:(我)实力和信誉:在合资企业综合评价承包商的固定资产流动性、信用评级,建筑机械和设备,等等38]。(2)技术力量:在某一领域新技术和经验39,40]。(3)资源优势:各种各样的生产要素,可以拥有,控制,或用于实现目标(41]。(iv)报价:项目的价值了(42]。(v)兼容的文化:认知预期一致,心智模式、道德和价值观两个承包商(43,44]。(vi)合同:双方权利和义务的协议在所有联合文特承包商(44]。(七)沟通:合作和协调的内容45]。(八)协作:能够实现最大效率通过开发团队精神和相互互补46]。(第九)合作的能力:获得工程的协调与合作能力42]。(x)满意的合作:满意的合作,合作意愿不断42]。
更有效地评估,上面的属性定义必须分解成subattribute如图1。没有希望是详尽的因为subattribute可以根据大型基础设施项目的性质不同,竞争和协作的基本分解subattribute表所示1和2,分别。
3.2。问题描述
基于分析模型和属性系统构造的部分3.1,本文旨在开发决策方法以支持联合文特承包商选择建设项目的投标。
假设一组可行的替代联合文特承包商 ,在那里表示选择和排名总数量的选择。让 是一组有限的专家,是专家的总数;是文特尔专家受邀参加联合承包商的选择。假设竞争与合作属性的权重向量提供的专家是 和 ,分别。在这里,是竞争属性的属性权重 ; 是合作属性的属性权重 。 是语言评价信息竞争属性文特尔联合承包商的选择由专家给出 ,在哪里是专家。由专家给出的矩阵形式的竞争性评估信息可以表示为
合作评估信息由专家给出的矩阵形式可以表示为
为了便于分析,我们将上述两个矩阵集成到以下矩阵形式:
(即假设专家有不同的重要性。,different judgment ability levels of the experts) in this paper. Denote 专家的判断水平 。让一组竞争与合作属性 和 ,分别。在这里,是竞争属性来评估性能的各关节文特承包商;是合作属性来评估每个文特尔联合承包商的表现。
这里专家被邀请参加联合文特承包商选择、谁给矩阵形式的竞争和合作评价信息。传统的评价方法假设专家权重相同。然而,这并不符合工程实践。从实践的角度来看,人们普遍认为个人的判断能力倾向于变得更加成熟和稳定的权责发生制的教育背景和工作经验。据张et al。30.),判断能力分为四个级别,由“I-IV”如表所示3。我分数最低的水平 代表了最高的可靠性专家判断的能力。IV级的分数 代表了最低的可靠性专家的判断能力。
竞争属性数据的决策矩阵和决策矩阵的合作专家提供的属性数据可以组合在一起。本文解决的问题是如何排名选择合资公司承包商或承包商选择理想的替代合资企业(s)的有限集合根据权重向量 和 。
4所示。合资公司承包商选择方法
竞争与合作属性收集性能的基础上,综合评价合资承包商可以获得进一步的价值观。在上述分析的基础上,选择合资企业承包商需要有良好的性能在竞争与合作的属性。因此,提出bidimension索引信息收集方法需要体现的最佳平衡两种属性。
4.1。第一个方法
本节发展的一种新方法集结di-dimensional基于TOPSIS的属性信息。根据综合属性值的竞争和合作,合资企业承包商可以表示成一个点在笛卡儿坐标系统。接近的候选人正理想点,远离负理想点的最优平衡性能。因此,它需要亲密系数和偏差系数是远离直线测量的合资企业承包商。轴上的点在对称区域有相同的原则对于对称。方法的具体过程如下。
以下4.4.1。收集信息和排名合资企业承包商基于理想点
合资企业承包商可以写成的 在笛卡儿坐标系统。在这里,具有竞争力的属性信息;是合作的属性信息。它们可以通过以下公式:
基于 承包商在坐标系统的合资企业 ,定义二维指数性能的平衡系数,可以被定义为 在哪里距离是文特尔联合承包商吗 的直线 ;合资公司承包商的距离吗 坐标( 或 )。他们可以通过以下公式计算:
基于亲密系数公式(9)和平衡系数公式(15),排序索引合资公司的承包商可以进一步定义为
显然,如果合资公司承包商更接近的正理想点和负理想点,或者是靠近对称轴 并远离坐标 和 与此同时,其平衡理想优势更大;也就是说,候选人更有才华。根据 ,DMs可以顺序降序合资企业承包商和预言者的一个选择。
4.1.2。摘要首次提出的
该方法的主要步骤,收集信息和排名选择基于理想点如图2总结如下。
步骤1。获得原始决策矩阵,竞争与合作的属性数据和属性权重向量属性数据的基于竞争与合作和由专家。然后,分别计算性能的竞争与合作属性。
步骤2。构建集成的决策矩阵通过公式(4)。
步骤4。计算的距离()和(合资企业)的每个替代承包商从π和NIS通过公式(7)- (8)。
第5步。计算相对亲密每个替代的合资企业承包商通过公式(9)。
步骤6。确定整体的二维的属性值和每个替代的合资企业承包商通过公式(13)和(14),分别。
步骤7。计算平衡系数每个替代的合资企业承包商通过公式(15)- (16)。
步骤8。计算排名指标所有的替代文特尔联合承包商通过公式(17)。
第9步。获得有序排列的所有选择合资公司承包商或选择所需的一个(s)。
4.2。第二个方法
除了上面的方法平衡bidimension指数表现,另一种方法平衡bidimension指数性能提出了在这一节中。如下的具体原则和方法。
4.2.1。准备收集信息和排名合资企业承包商基于平衡理想的优势
投影面积从一个点协调轴结扎的区域封闭吗原始点 ,垂直的线对坐标轴 ,和坐标轴 。同样,投影面积从一个点协调轴结扎的区域封闭吗原始点 ,垂直的线对坐标轴 ,和坐标轴 。根据对称三角形的性质,我们有 统一表示为 。因此,从一个点到坐标轴投影区域投影面积的结扎指向原点。
让点的投影区域的线 。让点的投影区域坐标轴。平衡的点隔开两个坐标轴可以测量
我们可以发现,如果这一点位于行吗 ,然后点的平衡隔开两个坐标轴是最好的;如果这一点位于行 或 ,然后点的平衡隔开两个坐标轴是最差的。此外,点连接到原始点在一条直线等效平衡。
让点的投影区域的线 。让点的投影区域坐标轴。平衡理想点的优势积极的理想点,远离负理想点可以测量
我们可以发现,如果这一点临近的负理想点 ,也就是说, ,理想的优势是最小的;如果这一点临近的正理想点 ,也就是说, ,理想的是最大的优势。此外,连接到源点的点,直线,临近正理想点理想有更好的优势。他们可以通过以下公式计算:
平衡的点两个坐标轴,和平衡的理想渐行渐远的优势点靠近正理想点并远离负理想点可以测量和投影区域 。平衡理想点的优势获得的是
如果这一点临近的正理想点 ,然后平衡理想优势增长最快的梯度;如果这一点达到这一点 ,其平衡的理想优势将达到最大,即 。此外,平衡理想的优势合资公司的承包商可以计算为 显然,如果合资公司承包商有更好的平衡或更大的理想优势,那么它的平衡理想优势有更大的理想优势;也就是说,候选人更有才华。根据 ,DMs承包商和顺序降序合资企业可以选择期望的。
4.2.2。步骤的方法基于平衡理想的优势
该方法的主要步骤,收集信息和排名选择基于平衡理想优势如图3总结如下。
步骤1。获得原始决策矩阵,竞争与合作的属性数据和属性权重向量的属性数据的竞争与合作和由专家。然后,分别计算性能的竞争与合作属性。
步骤2。构建集成的决策矩阵通过公式(20.)。
步骤3。通过公式确定整体价值观和二维的属性(21)。
步骤4。计算平衡理想的优势通过公式(22)。
第5步。获得订单排名的选择合资公司承包商或选择所需的一个(s)。
5。应用提出的方法:案例研究
5.1。数据源
根据HZMB的总体规划,HZMB包含三个主要部分:离岸大桥和隧道,穿越边界促进(供应量)在香港、珠海、澳门,链接在这三个地区的道路。已经双方同意海上桥梁和隧道的在中国大陆境内(从广东/香港边境到珠海和澳门)的供应量预计将由三个地方政府,共同建造,其余部分在香港地区将由香港政府。三个区域的供应量和他们联系道路将由每个独立管辖权。恶劣的自然环境和困难的施工技术路线和着陆地点限制的决定桥梁。同时,桥路和着陆地点同样面临着来自三个方面的挑战:复杂的决策问题,限制决策环境和决策对象的能力不足。
探讨了投标工作的人工岛屿和隧道主体工程(以下简称“岛和隧道工程”)。这三个岛和隧道工程的投标团队图如图4。
5.2。模型HZMB的结果
根据合资的大型基础设施项目承包商选择属性数据部分中描述的竞争与合作3我们给了相应的算例,应用该方法提出了部分4,具体的过程描述如下。
5.2.1。第一个提出的方法的应用程序
语言评价信息的竞争属性值,合作属性值和属性权重由四个专家(假设以上问题描述)通过语言变量。最初的评估信息表所示4。
评估信息竞争属性值与合作属性值的每个专家给出的计算表所示5和6,分别。判断能力水平不同的四个专家是根据表3。然后综合决策矩阵构造通过公式(3)。计算结果如表所示7。加权综合决策矩阵构造通过公式(4)和表3和7。计算结果如表所示8。正理想点和负理想点被定义为 和 通过公式(5)和(6),分别。每个选择合资企业承包商的距离正理想点和负理想点的计算公式(7)- (8)。计算结果如表所示9。候选人的距离的基础上联合文特承包商π和NIS的密切系数可以计算为每个替代 , , 通过公式(9)。根据二维的索引信息和公式(13)和(14),排名指数二维的属性可以作为计算 , , 。根据二维的属性,候选人文特尔联合承包商应该选择。
5.2.2。第二个方法的应用程序
4.2.2节总结步骤基础上,两种提议的方法有相同的整体二元的属性的值。因此,数据的表7如表所示是直接使用吗10。平衡理想可以计算优势 , , 。
5.2.3。讨论
从比较结果提出的两个方法,我们可以发现,基于理想点的方法(方法1)和基于平衡的方法(方法2)选择理想的优势文特尔的最佳联合承包商在同一时间。然而,比方法1方法2有较低的复杂度,这更容易计算联合文特尔的排名承包商。这里我们使用另一个两个方法(方法3和4)不考虑专家权重的方法1和2节中提出了解决同样的问题5.1。二维的属性的排名指标计算利用方法3 , , 。平衡理想优势利用计算方法4 , , 。我们比较结果生成的利用方法3,方法4,提出两种方法如下:决定的结果四个方法符合实际决策结果;文特尔替代联合承包商应该选择。然而,具有显著优势和使用方法1。这四个方法的决策过程包括收集候选人联合文特尔的承包商的客观统计数据和专家的主观评价信息。然而,决策值没有显著性差异(二维的属性的排名指标) , ,和利用方法3。商周文饰,专家权重影响决策结果选择联合文特承包商大规模基础设施项目(26,28]。与方法3相比,方法1是DMs做出决定更有帮助。这是因为方法3和4只考虑竞争属性权重和属性权重的合作,而我们提出的方法也要考虑个人的判断能力专家除了属性权重。
6。结论
本文开发了一种矩阵分析模型来支持决策系统联合文特承包商选择建设项目招标的基于竞争与合作属性。然后,两个决策方法提出了基于竞争与合作属性。每个索引的特定的测量方法这两种方法。这些方法提出了二维的和平衡的性能问题,提出两种平衡信息集成和性能等级的方法。提出两种方法选择文特尔的最佳联合承包商在同一时间。然而,比方法1方法2有较低的复杂度,这更容易计算联合文特尔的排名承包商。文特尔联合承包商选择的岛和隧道工程的招标图HZMB作为一个案例研究包括三个候选单位是用来说明我们的方法。由于资源的限制和DMs的不同偏好,我们可以进一步修改模型和增加一些目标属性模型。此外,理论思想提出希望在建设项目招标问题带来一些启示。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
这项工作在一定程度上支持的国家自然科学基金重点项目(没有。71390521),国家自然科学基金(91646123号,71671088,71571098,71501102,71701090),项目从澳大利亚研究理事会(没有发现。DP170104612),南京大学优秀博士候选人的程序(201601 a001和201601 b041号)。