馬利格

（華北水利水電學(xué)院，鄭州450000）

基于灰靶決策的煤礦井下工人評價(jià)模型研究

馬利格

（華北水利水電學(xué)院，鄭州450000）

為了減少人為因素引起的煤礦事故，運(yùn)用灰靶理論建立了適合人員選聘的灰靶決策模型，結(jié)合“獎(jiǎng)優(yōu)罰劣”算法，對煤礦工人的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了一致化處理，使用層次分析法確定了各個(gè)指標(biāo)在目標(biāo)決策中的權(quán)重，并給出了應(yīng)用實(shí)例.研究結(jié)果表明，該灰靶決策模型為煤礦的人員選聘提供了一種客觀、定量的方法，使得決策結(jié)果更符合實(shí)際和準(zhǔn)確.

煤礦安全；灰靶決策；人員選聘

煤炭行業(yè)是我國的支柱產(chǎn)業(yè)，我國的能源消耗有60%以上來自煤炭資源.隨著煤炭行業(yè)的加速發(fā)展，煤礦生產(chǎn)中出現(xiàn)了很多嚴(yán)峻的安全問題，每年發(fā)生的重特大事故都在300起左右.分析我國煤礦安全事故發(fā)生的原因，發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)與人的因素有關(guān)，有些雖然是物的因素，但是也與人的警覺性下降等人為因素有直接的聯(lián)系.井底員工是事故的直接制造者和受害者，為減少事故的發(fā)生和經(jīng)濟(jì)的損失，有必要在選聘員工的時(shí)候，拒絕那些警覺性和安全性低的員工.

人員選聘做到人職匹配，是保持企業(yè)長久生產(chǎn)力的根本，對于煤礦這種高危行業(yè)來說更是如此.一直以來，人員選聘都是企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn).很多學(xué)者對人員選聘進(jìn)行了研究.如王寧等把模糊層次分析法運(yùn)用到項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的人員選聘中，為人員選聘提供了數(shù)學(xué)支持，減少了人員選聘中主觀因素的影響，使人員選聘做得更科學(xué)準(zhǔn)確［1］；任國巖等認(rèn)為人員選聘標(biāo)準(zhǔn)具有模糊性，要列出一個(gè)適合所有崗位的選聘標(biāo)準(zhǔn)是有難度的，于是引進(jìn)模糊集去解決人職匹配問題［2］.但是，他們主要是從員工的技術(shù)能力和團(tuán)隊(duì)互補(bǔ)角度去分析人職匹配問題，忽略了人自身的特質(zhì)和安全性，他們的研究只適合于對安全性要求不是很高的企業(yè)的人員選聘.本文主要是從人的特質(zhì)出發(fā)，通過分析人的可靠性，制定人員選聘標(biāo)準(zhǔn)，這更加符合煤礦行業(yè)高安全標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)實(shí).

人員選聘涉及多目標(biāo)、多指標(biāo)的決策問題.對多指標(biāo)的決策問題，灰色理論的創(chuàng)始人鄧聚龍?zhí)岢隽嘶野袥Q策，其主要思想是在一組模式序列中，找出最靠近目標(biāo)值的數(shù)據(jù)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)模式，各模式與標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成灰靶，標(biāo)準(zhǔn)模式即為靶心［3－5］.隨后，越來越多的學(xué)者展開了對灰靶理論的研究.陳勇明等研究了灰靶理論自身存在的不相容問題，并采用統(tǒng)計(jì)模擬的方法計(jì)算了不相容問題出現(xiàn)的頻率，最后得到的結(jié)果表明鄧氏灰靶需要進(jìn)行改進(jìn)［6］；黨耀國等按照灰靶決策理論，提出了一種易于計(jì)算的“獎(jiǎng)優(yōu)罰劣”算子和實(shí)用的區(qū)間數(shù)規(guī)范化方法，建立了多目標(biāo)加權(quán)灰靶決策模型和基于區(qū)間數(shù)的灰靶決策模型，從而把灰靶決策模型從實(shí)數(shù)序列拓展到區(qū)間數(shù)序列，使灰靶決策理論得到了發(fā)展，同時(shí)為擴(kuò)大灰靶決策的應(yīng)用領(lǐng)域提供了理論根據(jù)［7－8］；賀瓊等把灰靶理論運(yùn)用到上市公司的投資決策中，并用灰靶模型對上市公司的級別進(jìn)行評估，從而指導(dǎo)投資［9］；黃業(yè)仲等運(yùn)用灰靶決策解決設(shè)備采購中的多目標(biāo)決策問題，為設(shè)備采購的評標(biāo)提供了一種定量、科學(xué)的評標(biāo)方法，進(jìn)一步擴(kuò)大了灰靶理論的應(yīng)用范圍［10］.本文結(jié)合前人的研究成果，把灰靶理論運(yùn)用到煤礦井下人員的選聘中，可淘汰不安全的員工，保證煤礦的安全生產(chǎn).

1 模型的建立

1.1 局勢集和局勢矩陣

某一決策問題的研究全體構(gòu)成了事件集A，記為A＝｛ai，a2，…，an｝，其中ai（i＝1，2，…，n）為第i個(gè)事件；相對應(yīng)的所有可能對策全體稱為對策集，記為B＝｛b1，b2，…，bm｝，其中bj（j＝1，2，…，m）為第j種對策.事件集A＝｛ai，a2，…，an｝和對策集B＝｛b1，b2，…，bm｝的笛卡爾積A×B＝｛（ai，bj）｜ai∈A，bj∈B｝則構(gòu)成了局勢集，記作S，其中任一個(gè)（ai，bj）都稱為一個(gè)局勢，記為sij，表示對于事件ai有對策bj應(yīng)對.n個(gè)事件和m個(gè)對策構(gòu)成了n×m 的局勢矩陣，記為I，I＝（sij）n×m

1.2 效果矩陣

sij為局勢集S中的一個(gè)局勢為局勢sij在指標(biāo)

這是單個(gè)指標(biāo)的矩陣形式，多指標(biāo)的矩陣形式類似.

1.3 最優(yōu)效果局勢

1.4 一致化處理矩陣

效果矩陣中的每個(gè)效果值采用的量綱不同，需要對效果矩陣中的每個(gè)效果值進(jìn)行一致性處理.為消除不同量綱對決策造成的影響，本文運(yùn)用“獎(jiǎng)優(yōu)罰劣”算子對效果值進(jìn)行一致化處理.在現(xiàn)有的“獎(jiǎng)優(yōu)罰劣”算法中，比較合理和實(shí)用的算法為：在區(qū)間［－1，1］中選值，對效果值進(jìn)行處理［10］.具體做法是：對優(yōu)于平均水平的效果值，賦予大于0的值，選值范圍在［0，1］之間，而對于劣于平均水平的效果值，賦予小于0的值，選值范圍在［－1，0］之間.通常評價(jià)指標(biāo)的類型有“越大越好、越多越好”、“越小越好、越少越好”和“既不太大也不太小”3種［12］，根據(jù)效果值的大小對效果值按照下列標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行一致化處理.

“獎(jiǎng)優(yōu)罰劣”算法的具體準(zhǔn)則：

（1）對于“越大越好，越多越好”的一類指標(biāo)，按照下列方式進(jìn)行一致化處理：

（2）對于“越小越好、越少越好”的一類指標(biāo)，按照下列方式進(jìn)行一致化處理：

（3）對于“既不太大也不太小”的一類指標(biāo)，則需要假設(shè)此指標(biāo)的一個(gè)范圍［μ0，μt］：

對效果矩陣進(jìn)行一致化處理后得到的矩陣為一致化處理矩陣，記為Ri.

1.5 決策平面灰靶

1.6 決策球形灰靶

根據(jù)指標(biāo)的所屬類，找出每個(gè)指標(biāo)k下的最優(yōu)向量，作為靶心向量值.如對于“越大越好，越多越好”這一類指標(biāo)，選擇最大值作為靶心向量值.每個(gè)指標(biāo)下面都有一個(gè)最優(yōu)值其中i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m.這些最優(yōu)值構(gòu)成了靶心向量，記為同時(shí)定義是以為靶心，以R為半徑的l維球形灰靶.稱為靶心距.靶心矩的大小反映了局勢的優(yōu)劣，靶心矩越小越好.

1.7 確定各個(gè)決策目標(biāo)在總決策目標(biāo)中的權(quán)重

每個(gè)決策目標(biāo)在總目標(biāo)決策中的重要程度不同，如果平等對待的話，顯然缺少科學(xué)性和合理性.本文采用層次分析法來確定各個(gè)決策指標(biāo)在總決策目標(biāo)中的權(quán)重，通過層次分析法得到的決策權(quán)重向量記為ωi＝且結(jié)合公式（7），可以

定義

為多指標(biāo)下的決策灰靶的靶心矩.

通過以上的介紹和分析，可以總結(jié)出多指標(biāo)下的灰靶決策的建立步驟：

第1步：確定事件集、決策集和局勢集；

第2步：確定決策指標(biāo)，并使用層次分析法確定各決策指標(biāo)在總決策目標(biāo)中的權(quán)重；

第3步：確定各個(gè)局勢在各個(gè)指標(biāo)下的效果矩陣；

第4步：對效果矩陣根據(jù)指標(biāo)屬性類的不同做一致化處理；

第5步：確定靶心向量，并建立灰靶決策模型，利用公式（8）計(jì)算靶心矩；

第6步：做出決策.

2 模型的實(shí)例驗(yàn)證

鄭煤集團(tuán)裴溝煤礦要招進(jìn)3名采煤工人.經(jīng)初步篩選后，最后進(jìn)入面試的有10名工人，對這10名工人進(jìn)行灰靶決策，決策的過程如下：

（1）招聘3名采煤工人為一事件a1，則所有工人構(gòu)成的事件集為A＝｛ai｝，每一名工人都是一個(gè)對策bj（j＝1，2，…，10），則決策集B＝｛b1，b2，…，b10｝，于是構(gòu)成的決策集為s＝｛（a1，b1），（a1，b2），…，（a1，b10）｝.

（2）確定決策指標(biāo)，并利用層次分析法確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重.根據(jù)煤礦行業(yè)的特殊要求，本例選取6個(gè)評價(jià)指標(biāo)，分別為工人的安全觀念、勞動(dòng)負(fù)荷能力、人格特質(zhì)、感知能力、智力因素及注意力品質(zhì).使用層次分析法確定這6個(gè)指標(biāo)在總決策目標(biāo)中的權(quán)重，通過計(jì)算得出權(quán)重向量為：

（3）通過問卷調(diào)查、智力和體檢測試，得出工人每一項(xiàng)指標(biāo)的具體得分，見表1.

表1 各個(gè)工人的得分情況

由工人的得分，我們可以得出各個(gè)局勢在各個(gè)指標(biāo)下的效果局勢μ1：

（4）根據(jù)現(xiàn)實(shí)要求，被招聘工人的6個(gè)評價(jià)指標(biāo)應(yīng)該都屬于“越大越好、越多越好”這一類指標(biāo).根據(jù)“獎(jiǎng)優(yōu)罰劣”算法運(yùn)算準(zhǔn)則，得到一致化向量矩陣為：

（5）根據(jù)第（4）步得到的決策矩陣，得到此灰靶的靶心向量為0.6491，0.8261，1，1，0.7284｝，由此計(jì)算得到每組數(shù)據(jù)的靶心矩：ρ1＝0.5360，ρ2＝0.4841，ρ3＝1.0453，ρ4＝1.2406，ρ5＝0.8045，ρ6＝1.1610，ρ7＝0.8120，ρ8＝0.6814，ρ9＝0.3392，ρ10＝0.3009.

（6）做出決策.從第（5）步計(jì)算出的靶心矩，可以得到ρ10＜ρ9＜ρ2＜ρ1＜ρ8＜ρ5＜ρ7＜ρ3＜ρ6＜ρ4.所以員工的優(yōu)劣順序?yàn)椋汗と?0、工人9、工人2、工人1、工人8、工人5、工人7、工人3、工人6和工人4.根據(jù)淘汰末位值原則，最優(yōu)的招聘結(jié)果為：工人10、工人9和工人2被留下聘任.

3 結(jié) 語

本文運(yùn)用灰靶理論，并結(jié)合“獎(jiǎng)優(yōu)罰劣”算法，對各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行一致化處理，消除了無量綱對決策結(jié)果造成的影響，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)研究對指標(biāo)變量“只獎(jiǎng)不懲”的缺陷；同時(shí)結(jié)合層次分析法，確定了各個(gè)指標(biāo)在目標(biāo)決策中的權(quán)重，并在計(jì)算靶心距時(shí)考慮權(quán)重，克服了把所有指標(biāo)等同處理的盲目性，為人員選聘提供了一種更科學(xué)、合理的方法，使得決策結(jié)果更符合實(shí)際和準(zhǔn)確.把這種方法運(yùn)用到煤礦井下工人的選聘中，能為煤礦人員選聘提供指導(dǎo).

［1］ 王寧，趙桂亮.模糊層次分析法在項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)人員選聘中的應(yīng)用［J］.商業(yè)研究，2006（12）：118－120.

［2］ 任國巖，鞠芳輝.人員選聘的直覺模糊復(fù)合決策模式［J］.商業(yè)研究，2004（1）：14－16.

［3］ 鄧聚龍.灰理論基礎(chǔ)［M］.武漢：華中科技大學(xué)出版社，2002.

［4］ 鄧聚龍.灰預(yù)測與灰決策［M］.武漢：華中科技大學(xué)出版社，2002.

［5］ 劉思峰，黨耀國，方志耕.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用［M］.北京：科學(xué)出版社，2004.

［6］ 陳勇明，謝海英.鄧氏灰靶變換的不相容問題的統(tǒng)計(jì)模擬檢驗(yàn)［J］.系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2007，29（8）：1285－1287.

［7］ 黨耀國，劉國峰，劉斌.多指標(biāo)加權(quán)灰靶的決策模型［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2004，20（3）：29－30.

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［9］ 賀瓊，王俊濤.基于灰靶理論的上市公司投資決策分析［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2005（19）：49.

［10］ 黃業(yè)仲，黃文杰.基于灰靶決策模型的設(shè)備采購評標(biāo)［J］.基建優(yōu)化，2006，27（1）：85－89.

［11］ 宋捷，黨耀國，王正新.基于強(qiáng)“獎(jiǎng)優(yōu)罰劣”算子的多指標(biāo)灰靶決策模型［J］.系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2010，32（6）：1229－1232.

［12］ 劉思峰，謝乃明.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用［M］.北京：科學(xué)出版社，2008.

The Reseach of the Evaluation Model of Underground Coal Mine Workers Based on the Grey Target Decision

MA Li－ge
（North China University of Water Resources and Power，Zhengzhou 450000，China）

To reduce the mine accidents caused by human factors，the paper adopted the gray target theory，built the suiting mine personnel selection gray target decision－making model，combined with the operator of‘rewarding good and punishing bad’which were used to consistently treat various indexes，utilized the Analytic Hierarchy Process to improve the gray target decision－making model，then one instance is provided.Finally，the instance shows that the gray target decision－making model offers a kind of objective，quantitative method and made decision－making results more realistic and accurate.

coal mine safety；grey target decision；personnelselection

C931；TD76

A

10.3969／j.issn.1671－6906.2012.02.016

1671－6906（2012）02－0070－05

2012－03－07

馬利格（1986－），女，河南平頂山人，碩士生.