不完全权重信息下情报处理系统评估方法研究

〔摘 要〕情报处理系统给出的信息是决策者下一步行动的依据，因此情报处理系统的评估与优选对于任何决策者来说是至关重要的。根据不能准确获知指标权重的实际，构建不完全信息下情报处理系统评估方法。假设各评估系统均具有“使自身评价值最大化”的特点，求得各自的最优评估值和权重向量；借鉴DEA交叉评价的思想，各评估系统按照系统内所有方案的最有利权重进行评估后，将平均交叉评估值作为决策基准。

〔关键词〕情报处理系统；不完全信息；部分权重信息；评估

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.02.008

〔中图分类号〕TU723.2 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2016）02-0043-03

〔Abstract〕The evaluation and optimization of intelligence processing system is very important for any decision maker，because the information who gives is the basis of next action.Using the idea of DEA cross-evaluation for reference，the evaluation model for intelligence processing system under partial weight information was established.Assumed each of the system was self-serving to maximize its evaluation value and cross-evaluated others adopting weights which could compete for its goal；Integrated values of cross-evaluation results are used as decision criteria.And an example was given to illustrate the effectiveness of the method proposed.

〔Key words〕intelligence processing system；incomplete information；partial weight information；evaluation

情报处理系统的工作是指在情报收集基础上对各种情报进行二次处理，即分析、判断、整理、去伪存真、综合的过程，也即从获得情报到提供给决策者使用的整个过程。其目的是从局部零散的情报中挖掘出整体情况，为决策者提供较为客观、可靠的目标信息[1]。情报处理系统给出的信息是决策者下一步行动的依据，因此如何对情报处理系统进行准确的评估与优选，具有非常重要的意义。

情报处理是一项复杂的工作，整个过程充满不确定性，且受到众多因素的影响。考虑到其中大量非结构化、模糊性的因素，近年来国内外对情报处理系统评估，多采用模糊综合评价或灰关联分析方法。文献[2]利用影响情报处理系统效能主要因素指标的灰色特性，提出用灰色关联分析法作为系统效能评估的方法。文献[3]首先给出了正、负理想参考序列，在此基础上对各系统与其关联程度进行了计算，结合逼近于理想解的技术和灰关联分析技术，提出一种基于理想情报处理系统数据序列的灰色关联分析评估技术。文献[4]在灰色模糊评价法的基础上进行改进，利用层次分析法确定各因素的权重，但考虑了专家可信度，并用此方法对竞争情报系统的绩效进行评价。但这些方法在评估指标的确定上均采用完全由人为指定权重（即假设为已知）或采用AHP方法进行计算的方法，具有较强的主观性，很难排除人为因素带来的偏差。鉴于此，本文假定权重信息仅部分已知，借鉴DEA交叉评价思想，首先假设各评估系统均具有“使自身评价值最大化”的特点，求得各自的最优评价值和权重向量，在各评估系统按照系统内所有方案的最有利权重进行评价，将平均交叉评价值作为决策基准。最后结合情报处理系统评估的算例，验证了模型的可靠性和可行性，为决策者在情报处理系统评估实践提供新的参考视角。

1 问题描述

设情报处理系统评估问题中，X=（x1，x2，…，xm）为情报处理系统的集合，U=（u1，u2，…，un）为属性（评价指标）的集合，W=（w1，w2，…，wn）T为属性的权重向量。W不完全已知，且部分权重信息的数学表达式通常由决策者给出，根据文献[5-6]，分为6类情形：（1）wi≥wj；（2）wi≥αijwj；（3）wi-wj≥βij；（4）γj≤wj≤ηj；（5）σij≤wi/wj≤ij；（6）wi+wj≤2wk。i≠j≠k，其中αij，βij，γj，ηj，σij，ij为非负常数，这6类部分权重信息可能性集合记为Ω。A=（aij）m×n表示评估矩阵，其中元素aij表示对于情报处理系统xi按属性uj进行测度得到的属性值。

本文要解决的问题即根据部分权重信息，对情报处理系统集合X中选择满意系统或对系统进行排序。

2 不完全权重信息下情报处理系统评估方法

2.1 评估指标的建立

评估指标的选择对评估来说非常重要。综合评估实际操作中，人们对评估指标的构建与筛选的方法包括德尔斐法、最小均方差法、极小极大离差法、相关系数法等[7]。情报处理系统是一个复杂系统，牵涉因素多、广，评估到底该考虑哪些指标，有文献进行了研究。但不同研究者因研究目的不同，至今并无定论。

2.2 建立原始决策评估矩阵

设X=（x1，x2，…，xm）为情报处理系统的集合，U=（u1，u2，…，un）为属性（评价指标）的集合，A=（aij）m×n表示评估矩阵，其中元素aij表示对于情报处理系统xi按属性uj进行测度得到的属性值。A称为原始评估矩阵。将系统内所有指标分为效益型和成本型，其中效益型指标是指针对该指标来说，属性值越大越好；成本型指标是指针对该指标来说，属性值越小越好。