基于两阶段遗传算法确定权重的城市信息化模糊综合评价研究论文

基于两阶段遗传算法确定权重的城市信息化模糊综合评价研究

王宁宁¹，赵晓永¹，陈 锐²

（1．北京信息科技大学 信息管理学院，北京 100192；2．中国科学技术协会，北京 100190）

［摘 要］ 我国政府网站经过20年的发展建设已取得一定成就，通过介绍我国政府网站建设相关政策，将政府网站建设历程划分为初始起步、快速发展、加强服务和互联网+政务四个阶段，总结出我国政府网站发展的特征，即资源集约化、服务广泛化、流程一体化、制度规范化、应用创新化、公众参与化、监督常态化，并从推动政府数据开放、开展一站式服务平台建设和拓展服务渠道和手段三个方面对我国政府网站建设提出意见，以期为我国政府网站建设提供参考。

［关键词］ 城市信息化；模糊综合评价；投影寻踪；遗传算法；多目标规划

0 引言

城市信息化又称数字信息化，是指在城市的发展运行管理等各个层面和各个环节，以信息技术为基础，采用计算机网络通信和软件等各种信息技术为主的现代高科技，对城市的各类信息资源进行开发管理，提高城市的运行管理水平，增强城市的竞争力，实现城市的基础地理，基础设施和基础功能的全部数字化，网络化智能化和可视化，加速城市现代化的发展过程。

中医药文化游学活动是一种开放性教学方式，适用于中医药专业初学者，尤其是没有接触过中医药文化，需要启蒙教育的初学者。中医药文化游学活动，以一种最为亲切的启蒙方式，引领学生走近中医药文化，开启中医药文化知识的大门，唤起学生对于中医药文化的热爱之情。从眼观到听闻再到思考与感受，以及最后艺术上的全面体验，循序渐进，调动学生全身的器官去感受、理解、思考，最终达到启蒙教育的目的。将学生领进中医药文化大门后，引导其在中医药文化氛围中学习，使中医药文化得到进一步渗透[5]，潜移默化中摆脱西医医学思维方式，逐渐形成中医药思维方式，为日后深入学习中医药学打下深厚基础。

城市信息化是区域信息化的核心龙头，城市信息化程度和水平是衡量一个城市经济、社会发展综合实力和发展水平的重要标志，是国家信息化和我国城市现代化战略的重要组成部分，因此客观合理的评价城市信息化水平是城市信息化建设的重要任务之一。

国内外关于城市信息化评价方面的研究正在蓬勃发展，在信息化测评研究方面取得了诸多成果。国外主要针对的是国家区域信息化的测评，针对城市信息化的测评研究还比较薄弱。国内随着城市化进程的加快和城市信息化的发展，对城市信息化评价的研究逐渐兴起，国内研究主要集中城市信息化水平指标体系的研究上，研究成果比较丰富。李小青等提出一套城市信息化评价指标体系，应用熵权系数法构建城市信息化评价模型^［1］。李晨光等提出了基于群决策方面的城市信息化发展水平评估模型^［2］。

教材中有大量的图表资料，以直观的形式解释教材文字的含义。教师应当训练学生分析图表信息，并学会进行深度思考的能力。例如，必修1教科书以三种离子的吸收情况图形说明物质跨膜运输的特点。教学中，教师可让学生思考：如何分析番茄与水稻对离子的吸收情况？为什么要进行前测与后测？

目标函数（1）表示最大化每个评价对象加权评价指标值，目标函数（2）表示最小化指标权重与系统初始权重偏离度。约束条件（3）表示权重和为1，约束条件（4）表示权重在一定范围内变化。针对模型的特点，采用多目标遗传算法进行求解，求解流程见图1，得到系统权重ω_ij，根据式（6）求平均得到系统的最终优化权重 ω_i。

1 城市信息化评价指标的确立与数据来源

由上述评价指标体系构造模糊判断矩阵 R_i（r_ij）_m×n，其中 m 为评价对象的个数，n为一级指标下x_i各二级指标的个数，根据式（3）S_i=ω_ij×R_i得到更高一级的评价向量，并组成更高一级的模糊评价矩阵 R=（S₁，S₂，…，S_i，…，S_n）^T，将一级评价指标权重 ω_ij以及一级模糊矩阵R代入公式（8）得到最终评价向量B。

表1 城市信息化评价指标体系

2 评价方法的选择

2．1 指标的处理与无量纲化

为消除量纲的影响，处理原始指标矩阵 R（x_ij）_mn（i＝1，2，…，m，j＝1，2， …，n，m 为评价对象的总个数，n 为评价指标的个数）。对于定量评价指标 i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n）根据不同的评价指标类型进行无量纲处理：

楚墨终于刷完了盘子，走过来。这次他没有试图抢下电话，而是静静地站在念蓉对面，示意念蓉将电话挂断。念蓉也觉得玩得差不多了，冲思蓉说声“谢谢”，放下电话。

对于定性指标，需要进行量化和指标标度，采用Macaimmonm两极比例方法，将定性指标转化为定量指标，然后根据上述定量指标的方法进行无量纲处理。

2．2 基于遗传算法的指标权重计算

根据问题的特点采用两阶段指标权重计算，第一阶段利用投影寻踪法^［4］确定各评价指标的初始系统权重 Ω⁰＝（ω⁰_ki，k＝1，2，…，l，i＝1，2，…，m^k），其中 l为一级指标的数量，m^k为第 k 个一级指标下的二级指标数量。将所求的隶属度函数 x_ij（i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，n^′）综合成以 e＝［e₁，e₂，…，e_n］为投影方向的一维投影值其中 e 为单位长度向量，根据投影值的标准差（k－d_ij），取局部密度的窗口半径 k=0.15s_z，距离 d_ij=|z_i-z_j|，单位跃阶函数u（t）在t<0时为0，否则为1，构造投影指标函数，建立优化模型P₁。

定义一个临界值ε，若η_ij≥ε，可以认为一级指标X_i和X_j具有紧密的相关关系，从另一个角度分析，指标X_i与指标X_j可以相互影响^［10］，其影响力对城市信息化的评价以及信息化建设提供良好的政策建议。

将整个博弈过程表现在二维坐标上，如图2，(0,0)和(1,1)为两个均衡点，是政府与购房者演化博弈的两个稳定策略，达到哪个均衡点取决于博弈的初始条件。当初始条件位于区域1时，此时政府不釆取激励对策，或者激励无效，购房者选择购买普通房，最终博弈达到均衡点(1,1)，该博弈处于帕累托劣均衡；当初始条件位于区域3时，此时政府采取了激励政策并且有效，购房者选择购买被动房，最终博弈达到均衡点(0,0)，该博弈处于帕累托优均衡。

上述研究存在着共同的不完善之处：（1）指标权重的确立是评价的关键，以往指标的权重过于依赖个人的主观经验，不能反映指标的数据特征。（2）传统的评价方法很难将指标的定性性与定量性统一起来进行综合评价，降低了评价的效果。本文在前人研究的基础上通过建立多目标规划，将主观赋权与客观赋权相结合，通过遗传算法计算指标的权重，并采用多层模糊综合评价方法，将城市信息化的定性与定量指标进行综合分析，使城市信息化评价更加客观准确。

遗传算法的求解流程图见图1。

图1 遗传算法流程图

2．3 建立模糊综合评价模型^{［6］［7］}

本文所列的城市信息化评价指标体系，一级评价因素集合U＝［U₁，U₂，U₃，U₄，U₅］［信息化建设，信息化应用，信息化产业，信息化人力，信息化公信］，二级评价指标因素矩阵如式（7）所示，根据多目标权重求解模型迭代出最优一级指标权重ω_i和二级指标权重 ω_ij，

不同的专家对信息化评价体系的指标构成研究的侧重点不同，由于城市信息化评估体系的多因素、多层次与综合性，信息化指标的选取必须能够反映信息在支持、响应和公信等多个方面的能力水平，本文借鉴现有的统计体系和统计资料，在各专家学者、信息产业部门以及权威部门建立的指标体系基础上，采用频度统计计划，理论分析和主成分分析等方法对指标进行选择和筛选^［3］，建立了5个层次共包括20项具体指标的城市信息化评价体系（见表1）。

第二阶段，建立多目标权重规划模型P₂。

2.4 综合评价的进一步分析^{［8］［9］}

对城市信息化水平的综合评价进行进一步分析各指标之间的相互影响关系，对于一级指标 X_i＝［x₁，x₂，…，x_n］，建立单指标模糊向量为经过归一化处理的评价对象k的相对隶属度，m为评价对象的总个数），计算指标X_i和X_j之间的相互影响度 η_ij，由得到相关程度关系矩阵

笔试结束。收完卷，晚会开始。采取的是击鼓传花的方法：凡被鼓击中而花又传不出去者，到中间的盆中拿一张纸条，纸条上是农技课题。答得出得满分，答不出演节目。题的内容是利用农科知识解决农业生产中遇到的实际问题。这倒是别开生面的游戏，娱乐与知识一举两得。

利用遗传算法求解上述非线性规划^［5］，得到城市评价指标体系系统的初始最优权重 Ω⁰＝（ω⁰_ki，k＝1，2，…，l，i＝1，2，…，m^k）。

3 模型的应用实证分析

对城市A 2013年至2017年历年的信息化发展水平进行评价，指标体系的构建参照第二部分信息化评价指标体系，由五个一级指标和十五个二级指标组成，通过模糊综合评价判断城市A在不同时间段的信息化水平，为城市A下阶段的信息化工作提供科学的依据。

第一步，将2006－2010年的原始指标矩阵进行无量纲化处理投影寻踪－多目标规划－遗传算法 （PPM－MOP－GA），采用VS2010与Matlab混合编程，调用CA工具箱计算得到的二级指标的权重见表2，一级指标的权重向量为 ω=［0.252，0.214，0.182，0.173，0.179］。

3类16味临床常用抗动脉粥样硬化中药的作用机制研究…………………………………………………… 侯腾飞等（17）：2432

第二步进行综合评价，根据二级指标权重向量计算二级指标模糊评价矩阵，用Matlab进行矩阵运算，得到最终评价结果（进行归一 化处理）S＝［0．100，0．155，0．328，0．336，0．431］，b₁＜b₂＜b₃＜b₄<b₅，由评价结果可以看出城市A2006年至2010年信息化水平逐年提高，2010年城市信息化水平达到5年中的最高值，城市A在信息化建设方面初显成效。

表2 一级指标的权重

由文献［11］［12］［13］所提供的层次分析法在本文城市信息化评价指标体系基础上进行评价，得到的一级指标的权重向量为 w＝［0．305，0．217，0．202，0．169，0．087］，对比本文所提出的多目标规划所得到的系统一级指标权重可以看到在信息化人力和信息化公信这两个指标的权重赋值上存在显著的不同，层次分析法更加关注的是信息化人力指标的重要性，而本文得到的最终权重结果显示信息化公信指标相对信息化人力指标更加重要，根据近年来城市信息化建设越来越注重电子政务以及政府信息公信力，可以看到本文所得到的权重更加合理，因此对城市信息化的评价结果更加符合城市的发展和建设规律。

第三步进行模糊综合评价的进一步分析，将各年份的5个一级信息评价指标的相对隶属度进行归一化处理，计算模糊集两两之间的贴近度见表3所示（其中具有绝对的相关关系用“—”表示）。

表3 5个模糊集两两之间的贴近度

在实证研究中，贴近度的临界值ε取0．95，由相关关系矩阵可以看到模糊集和模糊集，模糊集和模糊集，模糊集和模糊集以及模糊集和模糊集相互影响的关系比较紧密，即信息化建设对信息化应用，信息化建设对信息化产业，信息化应用对信息化公信以及信息化应用对信息化人力的相互之间的影响比较大。由此可以分析出城市信息化支撑，响应和公信是联动发展的，信息化建设是基础，提高信息化建设可在一定程度上影响信息化的应用水平和信息化的产业发展水平，信息化人力资源的情况也可以影响信息化的应用，信息化的应用水平影响城市信息化的公信力，因此，提高城市的信息化水平尽可能地加强对城市信息化建设和城市信息人力资源的投入，从而提高城市信息化的应用水平和公信力，在关注城市化应用水平提高的同时，注重城市信息技术的转移和产业化发展。

4 结论

本文将城市信息化的定性指标纳入城市信息化评价体系中，采用模糊综合评价方法实现城市信息化定性与定量性的综合评价，在此基础上建立两阶段多目标权重规划模型确定指标的权重，并且以投影寻踪方法确立评价系统的初始权重和衡量权重，利用多目标遗传算法求解系统最终权重，排除了对选择的因素赋予权重的主观随意性，是评价结果更加合理，更加客观，选取城市A连续五年的数据进行评价，评价结果良好并且符合城市信息化的发展趋势。

主要参考文献

［1］李晓青，郑蓉．基于熵权系数法的城市信息化测评研究［J］．情报杂志，2007，12（3）： 184－190．

［2］李晨光，王春新．基于群决策方法的城市信息化发展水平评估模型［J］．情报杂志， 2009， 28（3）：204－206．

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［11］宋远方．混合因素群体 AHP 方法及其通用软件［J］．系统工程，1989，7（1）：66－71．

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［13］Saaty T L．Decision Making with the AHP：Why is the Principal Eigenvector Necessary ［J］．European Journal of Operational Research，2003，145（1）：85－89．

doi： 10．3969/j．issn．1673 － 0194．2019．17．068

［中图分类号］ TP312

［文献标识码］ A

［文章编号］ 1673－0194（2019）17－0173－05

［收稿日期］ 2019－05－13

［基金项目］ 国家科技支撑计划项目（2012BAK27B00）。

［作者简介］ 王宁宁（1988－），女，山东烟台人，中国科学院科技政策与管理科学研究所博士研究生，主要研究方向：城市运行与发展、城市适应性决策、城市优化与决策支持系统。

标签：城市信息化论文;  模糊综合评价论文;  投影寻踪论文;  遗传算法论文;  多目标规划论文;  北京信息科技大学信息管理学院论文;  中国科学技术协会论文;