基于云模型的工程项目风险管理

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　　摘要:随着不确定性研究的深入,越来越多的科学家相信,不确定性是这个世界的魅力所在,只有不确定性本身才是确定的。在众多的不确定性中,随机性和模糊性是最基本的。针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足,1995年我国工程院院士李德毅教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念,并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。本文针对基于云模型的工程项目风险管理进行分析。
　　关键词:云模型 项目 风险管理
　　
　　1.云模型和工程项目风险管理的概念
　　1.1云模型
　　定性和定量互换模型――云模型。建立定性描述的语言值和定量表示数值间的互换模型。实现数值和符号值之间的随时转换,连续量和离散量之间的随时转换,建立定性和定量彼此间的相互联系、相互依存、 性中有量、量中有性的映射关系。映射还要反映定性和定量之间的不确定性,尤其是随机性和模糊性。
　　设U是一个用精确数值表示的定量论域,C是U上的定性概念,若定量值是定性概念C的一次随机实现,x对C的确定度是有稳定倾向的随机数: ,x在论域U上的分布称为云(Cloud),每一个x称为一个云滴。如果概念对应的论域是n维空间,那么可以拓广至n维云。
　　云的数字特征用期望值Ex、熵En和超熵He三个数值表示,记作C(Ex,En,He)。 它把模糊性和随机性完全集成在一起,构成定性和定量相互间的映射,作为知识表示的基础。云的概念经常用图形表示,云的几何形状对理解定性和定量之间的转换很有帮助。云由相当多的云滴组成,云的整体反映一个定性概念,对应的数值域作为自变量。
　　1.2工程项目风险管理
　　工程项目风险管理是指项目主体通过风险识别、风险估计和风险评价等来分析工程项目的风险,并以此为基础,使用多种方法和手段对项目活动涉及的风险实行有效的控制,尽量扩大风险事件的有利结果,妥善地处理风险事件造成的不利后果的全过程的总称。
　　2.建立指标体系
　　工程项目风险评价指标体系可以分为管理者风险、市场风险、财务风险、环境风险这几类。
　　3.云发生器
　　以一维正态云为例,可用以下算法生成所需数量的云滴:
　　输入:
　　输出:
　　① 生成以为期望值,为方差的正态随机数定义为生成整台随机数的函数,E为期望,H为方差);② 生成以为期望值,为方差的正态随机数;③ 计算的确定度;④把确定度为作为数域中的一个云滴;⑤重复步骤①~④ ,直至产生N个云滴。
　　采用此算法产生云滴的机制称为前向云发生器,它同样适用于多维云的云滴产生过程。
　　4.综合云理论
　　作为父云的综合云,其数字特征参数可以通过所有子云的参数计算求得。综合云T的数字特征参数()计算公式如下:
　　其中 , 分别为各基云的期望值;为各基云的熵; 为各基云的超熵。
　　5. 工程项目风险综合评估
　　基于云模型的综合评估包括3个集合:指标集、权重集、评估集,针对影像地图的综合评估这3个集合分别为:①指标集U={管理者风险、市场风险、财务风险、管理风险};②权重集V={0.25,0.10,0.28,0.37};③评语集W={无风险,风险较小,风险一般,风险较大}。
　　二级指标的综合云评估
　　对于指标集中各个风险指标的子指标即二级指标的评价,采取综合云技术。其步骤为:
　　(1)根据指标集中各二级指标的评价值,给出其云模型。
　　(2)对指标集中各风险指标的二级指标进行综合云运算。考虑到各个子指标的权重,需要对公式(1)进行改变,见公式(2):其中 为指标的云模型参数;分别为各二级指标云模型的期望值;为各二级指标云模型的熵; 为各二级指标云模型的超熵;n为二级指标的个数;各二级指标的权重。
　　(3)以数据风险的二级指标综合云评估为例,如果它的子指标的评分值分别为8和8.5,那么可以根据经验值确定出其云模型的参数,分别为(8,3.3,0.5)和(8.5,3.3,0.5)。通过公式(2)以及子指标的权重集(0.8,0.2),就可以求出它的综合数字特征参数:T(8.1,6.6,0.5)。
　　最终W1=0.352,W2=0.673,W4=0.073,可见,此工程项目风险为风险较大。
　　6.总结
　　自李德毅院士等人提出云模型至今短短的十多年,其已成功的应用到数据挖掘、决策分析、智能控制等众多领域。任何事物都是在不断摸索中完善的和在此过程中存在着风险,随着云模型的不断发展,将会解决那些风险最终更完善的参与到更多领域。
　　
　　参考文献:
　　[1]杜红梅,刘明盛.基于云模型的风险评估方法研究. 2009系统仿真技术及其应用学术会议论文集,2009,(08).
　　[2] (美)格雷,拉森 著,徐涛,张扬 译.项目管理教程.人民邮电出版社,2005,(10).

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