CN115545489A - 基于ahp—模糊综合评价的公共资源交易平台服务质量评估方法 - Google Patents

基于ahp—模糊综合评价的公共资源交易平台服务质量评估方法 Download PDF

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CN115545489A CN202211241119.9A CN202211241119A CN115545489A CN 115545489 A CN115545489 A CN 115545489A CN 202211241119 A CN202211241119 A CN 202211241119A CN 115545489 A CN115545489 A CN 115545489A
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陈正光
汤肖迪
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Abstract

本发明公开了一种基于AHP—模糊综合评价的公共资源交易平台服务质量评估方法，是运用AHP法确定指标权重，运用模糊综合评估方法确定服务质量结果，其步骤包括：1构建公共资源交易平台的服务质量评价指标体系；2通过层次分析法计算各级指标的主观权重；3根据评价指标体系运用模糊综合评估方法确定总评估结果。本发明能构建一套公共资源交易平台服务质量评价标准，从而能为公共资源交易平台服务质量评估指标设计提供支撑。

Description

基于AHP—模糊综合评价的公共资源交易平台服务质量评估 方法
技术领域
本发明属于公共资源交易平台服务质量评估领域，具体的说是一种基于AHP—模糊综合评价的公共资源交易平台服务质量评估方法。
背景技术
公共资源交易平台作为提供公共资源交易服务的综合机构，对于推动公共资源服务标准化建设，促进公共资源交易阳光操作有重要意义。但公共资源交易平台在运行过程中存在服务标准不统一、服务流程不规范等问题，这直接影响其服务质量水平。公共资源交易平台服务质量的提高是公共资源交易高质量发展的重要保障。所以，为推动公共资源交易平台不断优化服务流程、规范服务行为、强化服务保障，为市场主体提供更优质的服务，迫切需要构建一套公共资源交易平台服务质量评价标准。
在现有公共资源交易平台服务质量的相关研究中，服务质量评估的指标权重通常是专家根据经验给出，带有一定主观性。AHP是一种定量和定性相结合，将人的主观判断用数量形式表达和处理的方法，尽量减少个人主观臆断所带来的弊端，使评价结果更可信基于此，本发明设计了一种基于AHP—模糊综合评价的公共资源交易平台服务质量评估方法。
发明内容
本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种基于AHP—模糊综合评价的公共资源交易平台服务质量评估方法，以期能为公共资源交易平台服务质量评估指标设计提供支撑，从而能提高公共资源交易平台服务水平，促进公共资源交易平台高质量、高水平发展。
本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：
本发明一种基于AHP—模糊综合评价的公共资源交易平台服务质量评估方法的特点在于，包括以下步骤：
步骤1，构建公共资源交易平台服务质量评价指标体系，包括一级指标和二级指标；所述一级指标包括：有形性指标A1、可靠性指标A2、响应性指标A3、移情性指标A4和电子化指标A5；令任意第i个一级指标记为Ai，i＝1,2,…,5；
步骤2，将隶属于第i个一级指标Ai的二级指标集记为
Figure BDA0003884298840000011
aij表示第i个一级指标Ai的第j个二级指标；mi表示第i个一级指标Ai的二级指标数量；
步骤3，通过层次分析法计算各级指标的主观权重：
步骤3-1：用“1-9标度法”分别对一级指标、二级指标的相对重要进行定性描述，并用数字进行量化表示，从而构造维度为5×5的一级指标的判断矩阵B和维度为mi×mi的二级指标的判断矩阵Ci，i＝1,2,…,5；
步骤3-2：计算一级指标的判断矩阵B对应的最大特征根
Figure BDA0003884298840000021
计算所述判断矩阵B中每一行元素的乘积
Figure BDA0003884298840000022
p,q＝1,2…5；再计算Mp的5次方根
Figure BDA0003884298840000023
对向量Wb＝(w1,w2,…w5)T作归一化处理，得到归一化后的向量
Figure BDA0003884298840000024
从而计算判断矩阵B对应的最大特征根
Figure BDA0003884298840000025
其中(BWb)p为所得向量BWb的第p个向量元素；
步骤3-2：分别计算二级指标的判断矩阵Ci对应的最大特征值
Figure BDA0003884298840000026
计算判断矩阵Ci中每一行元素的乘积
Figure BDA0003884298840000027
s,t＝1,2…mi；计算
Figure BDA0003884298840000028
的mi次方根
Figure BDA0003884298840000029
对向量
Figure BDA00038842988400000210
作归一化处理，得到归一化后的向量
Figure BDA00038842988400000211
Figure BDA00038842988400000212
从而计算判断矩阵Ci对应的最大特征根
Figure BDA00038842988400000213
其中
Figure BDA00038842988400000214
为所得向量
Figure BDA00038842988400000215
的第s个向量元素；
步骤3-3：分别计算一级指标、二级指标的一致性指标
Figure BDA00038842988400000216
r＝b,Ci，nr为判断矩阵对应的阶数；
步骤3-4：根据判断矩阵的阶数nr查询RI阶数标准值表，得到阶数nr所对应的平均随机一致性指标RIr，从而计算一致性比率
Figure BDA00038842988400000217
步骤3-5：当判断矩阵的一致性比率CRr≤0.1时，则表示判断矩阵通过一致性检验；否则表示未通过一次性检验，并返回步骤3-1执行；
步骤4，在一级、二级评价指标的权重值确定之后，建立一级指标权重分配集Wb T，二级指标权重分配集
Figure BDA00038842988400000218
(T表示转置)，运用模糊综合评估方法确定总评估结果：
步骤4-1：采用模糊数学3分制计分法，对公共资源交易平台服务质量的评估的最终评估等级分为3个等级：不满意、基本满意、满意，即评语集V＝{不满意，基本满意，满意}；
步骤4-2：依据评语集对各指标进行评价以获取评价集数据，建立维度为mi×3的模糊判断矩阵
Figure BDA0003884298840000031
所述模糊判断矩阵
Figure BDA0003884298840000032
中第x行第y列元素表示对第x个指标作出y等级评判的隶属度，隶属度用第x个指标属于第y个评价等级的取值频率来表示；x＝1,2…mi,y＝1,2,3；
步骤4-2：计算各二级指标的综合评价向量
Figure BDA0003884298840000033
(°是模糊综合运算符，在模糊数学中称为模糊算子，模糊算子有多种形式，本发明采用“加权平均型”算子)，从而形成二级指标评价矩阵
Figure BDA0003884298840000034
步骤4-3：计算一级指标的综合评判
Figure BDA0003884298840000035
从而根据最大隶属度原则，得到评价结果。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1、本发明依据AHP—模糊综合评估法构建公共资源交易平台服务质量评价指标体系，该方法是科学、合理的，基本解决了指标评估的量化问题，又避免了定性描述的缺点，能够使定性描述定量化，评估结论更符合实际，是一种性质优良、可行的评估模型。
2、本发明构建了公共资源交易平台服务质量评价指标体系，有利于提高公共资源交易平台服务水平，根据评价体系分析评价结果，可以发现公共资源交易平台服务存在的问题并有重点地改进，有利于服务管理水平的提高，促进公共资源交易平台高质量、高水平发展。
附图说明
图1为本发明AHP-模糊综合法的结构图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例，对本发明进行详细说明。
步骤1，构建公共资源交易平台服务质量评价指标体系，包括一级指标和二级指标；所述一级指标包括：有形性指标A1、可靠性指标A2、响应性指标A3、移情性指标A4和电子化指标A5；令任意第i个一级指标记为Ai，i＝1,2,…,5；
步骤2，将隶属于第i个一级指标Ai的二级指标集记为
Figure BDA0003884298840000036
aij表示第i个一级指标Ai的第j个二级指标；mi表示第i个一级指标Ai的二级指标数量，针对公共资源交易平台服务质量的指标体系如表1所示。
表1 公共资源交易平台服务质量的指标体系
Figure BDA0003884298840000037
Figure BDA0003884298840000041
步骤3，通过层次分析法计算各级指标的主观权重：
步骤3-1：用“1-9标度法”分别对一级指标、二级指标的相对重要进行定性描述，并用准确的数字进行量化表示，构造维度为5×5的一级指标的判断矩阵B和维度为mi×mi的二级指标的判断矩阵Ci，i＝1,2,…,5；其中，“1-9标度法”含义如表2所示。
表2 “1-9标度法”定义表
标度 含义
1 两指标相比，具有相同重要性
3 两指标相比，前者比后者稍重要
5 两指标相比，前者比后者明显重要
7 两指标相比，前者比后者强烈重要
9 两指标相比，前者比后者极端重要
2、4、6、8 表示上述相邻判断的中间值
一级评估指标相对于总评估目标所得两两比较判断矩阵如下：
Figure BDA0003884298840000051
二级评价指标相对应于其所属的一级评估指标所得的两两判断矩阵分别如下所示：
Figure BDA0003884298840000052
Figure BDA0003884298840000053
Figure BDA0003884298840000054
步骤3-2：计算一级指标的判断矩阵B对应的最大特征根
Figure BDA0003884298840000055
计算得向量Wb＝(0.0698，0.3284，0.2636，0.1215，0.2167)T，最大特征根
Figure BDA0003884298840000056
步骤3-2：分别计算二级指标的判断矩阵Ci对应的最大特征值
Figure BDA0003884298840000057
计算得向量
Figure BDA0003884298840000058
Figure BDA0003884298840000059
最大特征根
Figure BDA00038842988400000510
向量
Figure BDA00038842988400000511
Figure BDA00038842988400000512
最大特征根
Figure BDA00038842988400000513
向量
Figure BDA00038842988400000514
Figure BDA00038842988400000515
最大特征根
Figure BDA00038842988400000516
向量
Figure BDA00038842988400000517
Figure BDA00038842988400000518
最大特征根
Figure BDA00038842988400000519
向量
Figure BDA00038842988400000520
Figure BDA00038842988400000521
最大特征根
Figure BDA00038842988400000522
步骤3-3：分别计算一级指标、二级指标的一致性指标
Figure BDA0003884298840000061
nr为判断矩阵对应的阶数。计算得一级指标的一致性指标CIb＝0.01；二级指标A1的一致性指标
Figure BDA0003884298840000062
二级指标A2的一致性指标
Figure BDA0003884298840000063
二级指标A3的一致性指标
Figure BDA0003884298840000064
二级指标A4的一致性指标
Figure BDA0003884298840000065
二级指标A5的一致性指标
Figure BDA0003884298840000066
步骤3-4：根据判断矩阵的阶数nr查询RI阶数标准值表3，得到阶数nr所对应的平均随机一致性指标RIr，从而计算一致性比率
Figure BDA0003884298840000067
计算得一级指标的一致性比率CRb＝0.01；二级指标A1的一致性比率
Figure BDA0003884298840000068
二级指标A2的一致性比率
Figure BDA0003884298840000069
二级指标A3的一致性比率
Figure BDA00038842988400000610
二级指标A4的一致性比率
Figure BDA00038842988400000611
二级指标A5的一致性比率
Figure BDA00038842988400000612
表3 RI阶数标准值表
n 1 2 3 4 5 6 7 8
RI 0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41
步骤3-5：当判断矩阵的一致性比率CRr≤0.1时，则表示判断矩阵通过一致性检验；否则表示未通过一次性检验，并返回步骤3-1执行。由步骤3-5结果可知，一级、二级指标的CR都小于0.1，因此，矩阵经过一致性检验，满足条件。得出各指标权重，如表4所示。
表4 公共资源交易平台服务质量评估指标体系权重表
Figure BDA00038842988400000613
Figure BDA0003884298840000071
步骤4，在一级、二级评价指标的权重值确定之后，运用模糊综合法评估某市公共资源交易平台服务质量的评估结果：
步骤4-1：采用模糊数学3分制计分法，对公共资源交易平台服务质量的评估的最终评估等级分为3个等级：不满意、基本满意、满意，即评语集V＝{不满意，基本满意，满意}；
步骤4-2：请若干专家依据评语集对各指标进行评价以获取评价集数据，建立维度为mi×3的模糊判断矩阵
Figure BDA0003884298840000072
矩阵
Figure BDA0003884298840000073
中第x行第y列元素(x＝1,2…mi,y＝1,2,3)，表示对第x个指标作出y等级评判的隶属度，隶属度用第x个指标属于第y个评价等级的取值频率来表示。
假设评估专家组由10位专家组成，各评估专家评估结果统计如表5：
表5 评估结果统计表
Figure BDA0003884298840000074
Figure BDA0003884298840000081
由表5可得二级指标有形性A1、可靠性A2、响应性A3、移情性A4、电子化A5的评判矩阵如下：
Figure BDA0003884298840000082
Figure BDA0003884298840000083
步骤4-2：计算各二级指标的综合评价向量
Figure BDA0003884298840000084
计算得
Figure BDA0003884298840000085
Figure BDA0003884298840000086
Figure BDA0003884298840000087
由此得到矩阵
Figure BDA0003884298840000088
Figure BDA0003884298840000089
步骤4-3：计算一级指标的综合评判
Figure BDA00038842988400000810
根据最大隶属度原则，对该市公共资源交易平台服务质量的评价结果为“满意”。

Claims (1)

1.一种基于AHP—模糊综合评价的公共资源交易平台服务质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，构建公共资源交易平台服务质量评价指标体系，包括一级指标和二级指标；所述一级指标包括：有形性指标A1、可靠性指标A2、响应性指标A3、移情性指标A4和电子化指标A5；令任意第i个一级指标记为Ai，i＝1,2,…,5；
步骤2，将隶属于第i个一级指标Ai的二级指标集记为
Figure FDA0003884298830000011
aij表示第i个一级指标Ai的第j个二级指标；mi表示第i个一级指标Ai的二级指标数量；
步骤3，通过层次分析法计算各级指标的主观权重：
步骤3-1：用“1-9标度法”分别对一级指标、二级指标的相对重要进行定性描述，并用数字进行量化表示，从而构造维度为5×5的一级指标的判断矩阵B和维度为mi×mi的二级指标的判断矩阵Ci，i＝1,2,…,5；
步骤3-2：计算一级指标的判断矩阵B对应的最大特征根
Figure FDA0003884298830000012
计算所述判断矩阵B中每一行元素的乘积
Figure FDA0003884298830000013
p,q＝1,2…5；再计算Mp的5次方根
Figure FDA0003884298830000014
对向量Wb＝(w1,w2,…w5)T作归一化处理，得到归一化后的向量
Figure FDA0003884298830000015
从而计算判断矩阵B对应的最大特征根
Figure FDA0003884298830000016
其中(BWb)p为所得向量BWb的第p个向量元素；
步骤3-2：分别计算二级指标的判断矩阵Ci对应的最大特征值
Figure FDA0003884298830000017
计算判断矩阵Ci中每一行元素的乘积
Figure FDA0003884298830000018
计算
Figure FDA0003884298830000019
的mi次方根
Figure FDA00038842988300000110
对向量
Figure FDA00038842988300000111
作归一化处理，得到归一化后的向量
Figure FDA00038842988300000112
Figure FDA00038842988300000113
从而计算判断矩阵Ci对应的最大特征根
Figure FDA00038842988300000114
其中
Figure FDA00038842988300000115
为所得向量
Figure FDA00038842988300000116
的第s个向量元素；
步骤3-3：分别计算一级指标、二级指标的一致性指标
Figure FDA00038842988300000117
nr为判断矩阵对应的阶数；
步骤3-4：根据判断矩阵的阶数nr查询RI阶数标准值表，得到阶数nr所对应的平均随机一致性指标RIr，从而计算一致性比率
Figure FDA0003884298830000021
步骤3-5：当判断矩阵的一致性比率CRr≤0.1时，则表示判断矩阵通过一致性检验；否则表示未通过一次性检验，并返回步骤3-1执行；
步骤4，在一级、二级评价指标的权重值确定之后，建立一级指标权重分配集Wb T，二级指标权重分配集
Figure FDA0003884298830000022
(T表示转置)，运用模糊综合评估方法确定总评估结果：
步骤4-1：采用模糊数学3分制计分法，对公共资源交易平台服务质量的评估的最终评估等级分为3个等级：不满意、基本满意、满意，即评语集V＝{不满意，基本满意，满意}；
步骤4-2：依据评语集对各指标进行评价以获取评价集数据，建立维度为mi×3的模糊判断矩阵
Figure FDA0003884298830000023
所述模糊判断矩阵
Figure FDA0003884298830000024
中第x行第y列元素表示对第x个指标作出y等级评判的隶属度，隶属度用第x个指标属于第y个评价等级的取值频率来表示；x＝1,2…mi,y＝1,2,3；
步骤4-2：计算各二级指标的综合评价向量
Figure FDA0003884298830000025
(°是模糊综合运算符，在模糊数学中称为模糊算子，模糊算子有多种形式，本发明采用“加权平均型”算子)，从而形成二级指标评价矩阵
Figure FDA0003884298830000026
步骤4-3：计算一级指标的综合评判S＝Wb T°Γ，从而根据最大隶属度原则，得到评价结果。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117035565A (zh) * 2023-10-10 2023-11-10 之江实验室 社区服务管理方法、装置、设备及存储介质

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