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浙江财经大学一项研究有助于决策、考核与评估更加科学合理

发布时间:2019-01-04 阅读数:845

年底快到了,许多部门、单位、企业将要进行绩效考核与评估了,那么,如何更加科学与合理呢?

在浙江省自然科学基金的资助下,浙江财经大学王周敬教授承担的“面向绩效评估不完全偏好信息下区间模糊群体决策方法研究”项目不久前通过了结题验收。

王周敬告诉记者,浙江省经济、科技、教育的高速发展,一方面,在经济、科技与教育管理中众多的决策问题含着大量不确定、不精确的模糊信息,使得诸如企业管理中职工绩效评估、科学基金管理中基金项目绩效评估、高等院校教师绩效评估等各种决策问题更加错综复杂;另一方面,决策过程往往需要多个部门或多人共同参与,决策者受时间、专业水平和知识结构等因素影响,他们给出的偏好信息具有一定程度的模糊性和不确定性,甚至有时会无法给出完全的偏好信息。

因此,针对复杂环境下绩效评估这类决策问题,需要具有表达和处理模糊、不确定和不完全偏好信息能力的群体决策方法 。区间模糊集是对模糊集的拓展,区间模糊数通过隶属度的上界、下界刻画决策者的不确定模糊偏好信息。在基于区间模糊偏好信息的决策分析中,通常采用区间模糊偏好关系(或称区间加互补成对比较矩阵)表达决策者的成对判断结果。近年来,基于区间模糊偏好信息的群体决策方法与应用研究引起了许多专家学者的广泛关注 ,成为不确定群体决策理论与方法研究的一个重要方向。

王周敬和他的研究团队在已有相关不确定性决策理论与方法的研究成果基础之上,结合诸如绩效评估管理决策问题的若干特点和实际应用需求,深入研究区间模糊偏好关系的一致性理论与模型,形成较为完整的不完全偏好信息下区间模糊群体决策理论与方法,获得具有高水平、原创性的理论研究成果和应用成果。研究成果能够提高复杂不确定环境下群体决策的质量和效率,对促进浙江省经济、科技与教育持续发展中管理决策科学化建设具有积极作用。

该项目建立了区间模糊偏好关系的一致性、可接受一致性与可接受性模型,开发了区间模糊偏好关系的缺失信息求解目标规划、二次规划和二阶段目标规划模型,提出了基于交叉率的诱导有序几何加权算子和偏好信息集结模型。针对不同类型的决策环境与问题,构建了一系列不完全偏好信息下模糊群体决策模型并将其应用于实际的绩效评估。项目主要研究成果发表在European Journal of Operational Research》、《Information Sciences》、《Fuzzy Sets and Systems》、Group Decision and Negotiation》、《Applied Soft Computing》、Computers & Industrial Engineering》、《International Journal of Production Research》、《Swarm and Evolutionary Computation》、 Soft Computing等国际知名期刊上。在项目执行期间,项目负责人申请到国家自然科学基金面上项目1 项,共发表SCI/SSCI学术论文21篇,其中在中科院JCRTOP期刊上发表7篇,在浙江省自然科学基金的TOP期刊上发表4篇。

                    

                 

 

                                                                 记者 金乐平 通讯员 周丽敏 何裕华

 

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