盧家海
(太原理工大學 水利科學與工程學院,太原 030024)
根據(jù)高效節(jié)水灌溉項目自身的特點,其評價指標應能反映項目從準備階段到正常運行全過程的狀況,并體現(xiàn)農(nóng)田水利項目的特點,具有現(xiàn)實性、全面性、特殊性、反饋性和合作性。而評價指標體系是衡量項目建設是否成功的一桿標尺,涵蓋的要素眾多。如何提高節(jié)水灌溉項目決策管理水平、保證灌溉項目事業(yè)持續(xù)健康的發(fā)展是亟待解決的一個重要的課題。目前,許多學者對節(jié)水灌溉項目評價方法進行了研究。如綜合集成賦值法(王書吉,2009)、模糊優(yōu)選法(唐斌斌,2014)、物元-層次分析法(李彩會,2016)等對水利項目評價方法進行評價,并取得有益的進展。但他們不能具體描述待評價對象對不同等級間的區(qū)別,而且這些方法主要考慮評價指標的相對重要性,偏重主觀特性,而忽略了指標內(nèi)部本身具有的客觀信息,極易造成評價結(jié)果由于人的主觀因素而形成偏差。而集對分析可避免這些問題,也為灌溉項目評價提供了新途徑。本文以集對分析理論為基礎,應用集對同一度概念構(gòu)造節(jié)水灌溉理想方案與備選方案的同一度,并應用信息熵理論來計算各評價指標權(quán)重,以對節(jié)水灌溉的效益作出綜合評價,為節(jié)水灌溉項目評價提供可靠依據(jù)。
基于熵理論的集對分析方法基本原理:首先基于可選方案與理想方案構(gòu)建集對,進而進行同異反分析,并應用熵理論確定指標權(quán)重,以計算待選方案與理想方案的貼近度和對各方案的優(yōu)劣排序。具體步驟如下:
1) 確定理想方案A0。假定理想方案A0中各目標值應是各指標的最優(yōu)值,即對越大越好型指標取最大值,對越小越好型指標取最小值,則根據(jù)給出的m個方案評價指標k(k=1,2,…,n)實測值可確定出理想方案A0={A0(1),A0(2),…,A0(n)}。
2) 組建集對同一度矩陣H。計算待評價方案指標值fik與理想方案A0中各對應指標值fok的同一度hik(i=1,2,…,m),組成被評價方案指標與理想方案A0各對應指標的同一度矩陣H,即:
(1)
無論理想方案A0中的各指標是大于還是小于被評價方案中各對應指標的指標值,hik的計算一律是較小的指標值除以較大的指標值,即按下式計算為:
(2)
式中:fik為待選方案指標值;f0k為理想方案A0指標值。
3) 計算待評價方案與理想方案的貼近度。設各指標的權(quán)重矩陣為W={ω1,ω2,…,ωn},則各待評方案Ai與理想方案的貼近矩陣Q,其中元素qi(i=1,2,…,m)就是第i個待評方案與理想方案A0的貼近度,即:
(3)
式中:ωk為評價指標信息熵權(quán)。
4) 優(yōu)劣排序。根據(jù)Q中m個qi值的大小次序確定出m個被評價方案的優(yōu)劣次序,qi值大的方案較qi值小的方案為優(yōu)。
權(quán)重的確定對評價結(jié)果有著重要的影響,由于專家確定權(quán)重具有一定的主觀性,使得最終的評價結(jié)果受到影響。在信息論中,熵值反映了信息的無序化程度,可以用來度量信息量的大小。某項指標攜帶的信息越多,表示該項指標對決策的作用越大,故基于信息熵來確定指標的權(quán)重,可提高評價指標的客觀性。根據(jù)信息熵的概念可定義評價指標的熵Dk為:
(i=1,2,…,m;k=1,2,…,n)
(4)
(5)
(6)
式中:bik為同一度矩陣H進行歸一化后數(shù)值;hmax和hmin分別為同一評價指標下最滿意者和最不滿意者的值。由此可知,當xik=0時,lnxik無意義,需對xik值進行修正,即:
(7)
則指標信息熵權(quán)可按下式求得,即:
(8)
實例中高效節(jié)水灌溉方案評價指標共選用12項,即人均年純收入增加量(萬元/人,k=1)、凈現(xiàn)值(萬元,k=2)、內(nèi)部收益率(%,k=3)、效益費用比(k=4)、投資利潤率(%,k=5)、灌溉保證率(%,k=6)、節(jié)水灌溉工程的利用程度(%,k=7)、環(huán)境的影響程度(k=8)、農(nóng)業(yè)技術(shù)增產(chǎn)率(%,k=9)、節(jié)水率(%,k=10)、灌溉水有效利用系數(shù)(k=11)、節(jié)工率(%,k=12),各評價指標均為越大越優(yōu)型指標,各指標值見表1。
表1 評價指標值
根據(jù)最優(yōu)方案確定原則,基于指標類型可構(gòu)建出理想方案:A0=(0.52,390.2,9.2,1.1,11.96,82,90,6,87,70,90,84)T。由式(2)計算出各方案與最優(yōu)方案的同一度矩陣為:
由式(4)-式(8)求得各評價指標的熵權(quán),即為ωk={0.0911,0.0888,0.0772,0.0887,0.0664,0.0708,0.0908,0.108,0.0733,0.0917,0.0575,0.0957}。代入式(3)即可計算各待評方案與理想方案A0的貼近度,求得貼近度矩陣Q為{0.861,0.938,0.979},表示方案C為最優(yōu)方案。
通過實例得出基于信息熵的集對綜合評價方法應用于高效節(jié)水灌溉項目可取得較好效果,且該方法具有數(shù)學表達簡單、物理意義明確等優(yōu)點。基于指標本身的熵權(quán),不僅可避免專家的主觀意向與偏好,還能充分利用評價本身包含的復雜信息,有效提高決策的可靠性。