考虑交互耦合效应的工程项目风险因素排序方法

工程项目在其实施过程中时常受到来自项目内外各种风险因素影响,这些风险因素相互作用所形成的耦合效应给工程项目顺利实施带来不利影响。针对这一问题,基于交互耦合效应理论,提出了一种考虑交互耦合效应的工程项目风险因素排序方法。该方法利用N-K模型计算出各耦合情景的效度值并构造出决策矩阵,然后通过直觉模糊化处理计算出决策属性的权重,进而得到交互耦合效果对每个风险因素的排序效用。最后,以我国2012—2017年间工程项目施工事故数据为例,验证了该方法的科学性、可行性和有效性。研究结果证明,该方法能够兼顾交互耦合效应不同类型属性对排序属性权重的影响,较全面地体现出工程实际情况。

基于IFQFD的海底隧道施工风险因素排序

海底隧道项目由于建设持续时间长、地质条件复杂、施工方法特殊等原因导致施工风险因素众多。为加强海底隧道施工风险因素管理,本文提出直觉模糊集和质量功能展开(IFQFD)相结合,考虑交互影响的海底隧道施工风险因素排序方法。在对施工阶段进行分解的基础上,采用直觉模糊层次分析法确定施工各阶段事故风险权重。运用建立的IFQFD模型将施工各阶段事故风险权重、施工各阶段和风险因素关系矩阵以及风险因素间关联矩阵进行集成,获得海底隧道施工风险因素直觉模糊权重。利用直觉模糊得分函数将直觉模糊权重转化为确定数,对风险因素进行排序。将提出的方法应用于大连地铁5号线海底隧道施工风险因素排序,证明了该方法的可行性。

基于直觉语言集和变精度粗糙集的工程项目风险因素排序

针对具有信息模糊性和语言描述性的工程项目风险因素排序问题,利用直觉语言集和变精度粗糙集,建立工程项目风险因素排序模型,预测主要风险因素。该模型,首先利用直觉语言数表示评价信息;然后利用变精度粗糙集的属性依赖性构造判断矩阵,利用判断矩阵的相似性计算专家权重,利用判断矩阵的特征向量计算条件属性权重;再结合直觉语言集的运算规则,计算排序值;最后通过实例验证所构建模型的可行性。研究结果表明,所建模型不仅可以利用变精度粗糙集减少专家主观性造成的信息误差,更客观地计算专家和条件属性权重,还可以利用直觉语言数表达模糊性和语言描述性。这有助于更真实地计算工程项目风险因素排序值,帮助项目管理者更准确地了解主要风险因素。

基于区间灰色不确定语言集的工程项目风险因素排序和风险评价

针对工程项目风险因素排序和风险评价信息的灰性、模糊性和语言描述性,运用区间灰色不确定语言集中的区间灰度表达灰性,运用不确定语言变量表达模糊性和语言描述性,结合C-OWA算子,建立工程项目风险因素排序和风险评价模型,用于预测主要风险因素和风险状态,并通过实例验证所建模型的可行性。结果表明,区间灰色不确定语言集,能够比较全面地表达灰性、模糊性和语言描述性,使信息表达更贴近工程实际情况,有助于提高工程项目风险预测结果的真实性,帮助项目管理者更准确地了解主要风险因素,预知风险状态,为采取针对性的风险预控措施提供理论依据。

项目风险度量、排序和评价方法的研究评述

项目风险因素的度量和排序是项目风险评价的两个关键环节。文中讨论了主要的项目风险因素的度量和排序方法,重点探讨了多维风险特性角度下风险因素的度量和排序方法,并与常用的项目风险评价技术进行了对比,对主要的项目风险评价技术的适应性进行了分析。