FHW方法 发表评论(0) 编辑词条

FHW方法(模糊灰色物元空间决策系统)

　　FHW（模糊、灰色、物元空间）方法是贺仲雄教授创立的一种新的决策、评价方法，是对德尔菲法的改进和发展，融合了德尔菲法、BS法（头脑风暴法）、KT法的优点，并采用了一些新兴学科的思路，如模糊数学、灰色系统理论、物元分析等，从而能定量处理联想思维，而把德尔菲法的咨询表改为FHW咨询表，把向专家咨询的一个数（顺序、判断、打分）改为一个模糊、灰色物元。

　　该方法使模糊评价、物源分析与灰色分析相结合。把定性的因素定量化，计算出一系列指标。借以综合反映各评价项目当前和未来的优劣，简称FHW方法。

　　FHW法的步骤为：

　　（1） 收集与指标相关的信息资料，以便能做出判断。

　　（2） 填写“FHW评价表”：每个专家填写两次评价表。

　　第一次，不开讨论会，各自独立思考，充分发挥各自的判断才能，填写A轮评价表。这样做的目的，是为了使专家在填表时不受“马太效应”的影响。

　　第二次，召开讨论会，会后再填写B轮表。讨论会上各抒己见，畅所欲言，不要求意见统一。这样可以相互启发，激发联想思维，讨论顺序，一般应和A轮表的填写顺序相反，以防止思维惯性的影响。经过讨论，专家填写B轮表时，尽可能对自己在A轮表中填写的数据作必要的修改。当然，允许不修改自己的意见。

　　（3） FHW方法计算各组评价指标。由于每个专家都进行了两轮咨询，所以每个项目都由两个数据，这两个数据便组成一个闭区间，组成模糊灰色物元空间，评价的结果需要得到一个数，所以必须在区间数投影到一个点上，由三种准则可供选择。

• 第一种，乐观准则。将区间数投影到最大值，这适用于评价条件从宽的情况。
• 第二种，悲观准则。将区间数投影到最小值，这适用于条件从严掌握的情况。
• 第三种，平均值准则。将区间数投影到两个端点的平均值。

　　然后计算主体评分T，总灰色N，白色优劣比S、灰色优劣比D、远近效益En。

　　其中：

• T--表示对某组评价指标的基本评价结果。
• N--表示对该组指标的朦胧程度，也就是信息不完全程度，N越大可靠性越差。
• S--表示当前优势和当前劣势之比，S越大越好。
• D--表示潜在优势和潜在列十支笔，D越大越好。
• En--表示潜在优势和当前优势之比再乘以系数η，η的具体值需讨论后确定。

　　这样得到改组评价指标的综合得分：C=T+S+D+En-N

　　共适中，T以百分制表示，S、D，En，N一般都不大于一位数。所以，在数据处理过程中，必须对数据进行修正，控制每项数值的范围。

　　FHW方法可以广泛用于预测、决策、综合评价等多方面，如果和Delphi法相比，它至少有以下所述的四条优点：

　　（1）FHW法融合了Delphi法和KJ法的优点而舍去其缺点，并定量地处理联想思维，且只需两次咨询即可处理，节约时间，节省费用。

　　(2) FHW法是建立在多级专家决策系统的基础上，可以全面地吸收从下级到上级的各级意见，并对专家意见加权处理。从而能够充分发挥专家正确意见，而舍弃那些不全面的意见。

　　(3)FHW咨询表对专家咨询的是一个模糊、灰色物元。它既考虑了事物本身，又考虑了与它有联系的质和量，并采用灰色系统处理方法，对于目前还认识不清的事物的研究提供了数量化概念和计算步骤，特别适于宏观、大系统的预测、决策、评价问题。

　　（4）FHW法定义了灰色优度、灰色劣度、白色优劣比、灰色优劣比、政策系数等，既反映事物的全面性质，又有依政策调整的灵活性。