四、索优分析

　　区域开发的决策人，开始总是鼓励人们提出多种方案进行讨论。但是到最终确定方案时，他常常会感到困惑，尤其当所保留的方案都具有不同程度的价值时，更会感到难以裁决。众所周知，一个地理区域的开发方向，极大地关系到该区域的经济发展、生态效益和环境质量，是不允许轻率作出决策的。传统的决策方法——线性规划或成本一利益分析，均有明显缺陷，前者多服务于单目标，后者多服务于单属性(即都转化为货币形式)。最近，人们在研究区域生态中所涉及的多量纲、多目标问题时，发展了一种称为“索优分析”的方法。它在解决实际问题时显示了巨大功效。

　　索优分析是一种多评比变量下的决策方法。当存在一组清楚的、有其合理内核的规划方案时，论证的最高要求，是把所有被考虑的方案，依照有序的优劣比较，定量地排出它们可取的程度。在索优分析引入地理学研究之前，决策者在大致相近或各有特色的一组方案中，常常莫衷一是，并过多地注入个人因素或政治因素，因此其结果，要么耗时费力，得不偿失；要么导致区域开发的完全失败，受到自然的惩罚。这类例子在现实生活中是不胜枚举的。

　　索优分析要求：在一组可供选择的方案集合内，针对各自不同类型的决策标准，首先应拟出一个称为“方案效果”的矩阵，进而决定每个评比变量的最适选择以及各自的权重集合。按照这种大体轮廓，戴夫德和达克斯坦(David和Dackstein)［29，114］曾对匈牙利全国各种水资源的开发方案，作出了评比和选择，成功地证实了索优分析在区域的、综合的大型决策中的意义。

　　索优分析是基于对满意度指标的接近程度，而排出各种方案的优劣差异。其基本程序如下。

　　1.建立“方案效果矩阵”

　　该矩阵代表一组方案集合在不同评比变量下的相应输出。它只能在充分和有效的信息基础上，由专业地理工作者经过审慎的核查而拟定。对于已列的各项计划方案，相应于每个评比变量，形成决策的基础矩阵为：

　　这里Pji(i=l，2，…，I；j=l，2，…，J)表示方案i在评比变量j时的数值结果。其中每一项结果的量纲，均可采用任意的、合宜的测量单位。例如这些测量可以是可接近性的增加，生态恶化的程度，水资源的减少或增加，投资的需求，区域经济的各类指标等。这里需要注意的是，Pji的全部结果，首先必须被区分为正效应和负效应两大类，当然，它必须具体地联系到所拟定的各项评比变量的内容。倘若所拟的评比变量为收益项或进展项等方面的内容，则Pji数值越大，表示越好，它总是比相同评比变量之下的低数值要优越；但若所拟定的评比变量为成本项或退化项等方面的内容时，则Pji数值越小，表示越好，它总是比相同评比变量之下的高数值要优越。这在方案优劣比较中至关重要，所以必须强调说明这一点。

　　2.对于每一个评比变量(J)要确定出“希望标准”

　　即对满意度的拟定。我们可用P⁰代表不同评比变量下的一组向量。向量

　　法。P⁰的实质含义为：它具有确定意义下的边界值的特性。对于任意一个所确定的评比变量，如果达不到P⁰赋值的边界要求时，那么方案的实施结果，就会带着程度不同的惩罚权重。很明显，对于上述所有成本项、消耗项等评比变量来说，P⁰为其上限值，即必须小于P⁰才可不受惩罚；而对于所有盈利项、进化项等评比变量来说，P⁰又成为它们的下限值，即凡低于该值(P⁰)的结果，都是不能令人满意的，也要受到惩罚。于是，通过引入一组具有限额特性，并为绝大多数人所接受的希望标准向量，可以定量地评价方案执行的实际效益，它是通过所得到的不同方案中的效果数值，与“希望标准”之间的相对偏差进行刻划的。与此同时，它也就把原来矩阵中具有不同量纲的各种单位，统一地处理成一种可比的无量纲状态。
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