建立船舶风险评估模型探讨

建立船舶风险评估模型探讨

船舶风险评估指标与模型建立

上海海事大学 郑士君 中国船级社 余疆

内 容 摘 要

结合科研工作与生产实践对船舶风险评估所采用的方法与模型进行了探索性研究，采用船舶安全评估与工程评估分析理论及方法，结合船舶风险评估的特点，选择适用于船舶定量风险评估的理论方法，建立了层次分析法与模糊综合评估法相结合的风险评估模型。

关键词：船舶风险、综合安全评估、层次分析法

1．船舶风险评估方法与程序

IMO从二十世纪初以来，一直采用传统的工作方法去制定和修改保障船舶航行安全的国际公约，这种方法的被动性一直困扰着航运界。1993年英国首先提出综合安全评估(Formal Safety Assessment)方法，是一种关于工程技术与工程运行管理中由于制定合理的规则和提供风险控制的综合性、程序化和系统性的分析方法。1997年IMO通过了《IMO制定安全规则过程中应用FSA暂行指南》。在船舶工程设计、航运安全管理和制定船舶检验规范中应用FSA的目的在于通过风险评估和费用收益评估，尽可能全面、合理地使规范、设计、营运、检验的各个方面有效地提高海上安全(包括保护人命、健康、海洋环境和财产)的程度。 FSA适用于:船舶工程中与安全相关的技术设计的评估；规范与规则的制定和修改过程；航运管理体系中对于与保障船舶安全营运有关的，特别是涉及人为因素的管理(如规章制度、人员组织、使用与培训、船舶维护与保养等)的评估。

FSA 评估步骤：危险识别；风险评估；提出降低风险措施的风险控制方案；风险控制方案所产生的费用与受益评估；为决策提供建议。

依据评估模型建立的一般方法，建立模糊综合评判模型的程序为:评估指标体系的确定；各评估指标权重的确定；各评估指标隶属度的确定；模型建立与应用。其评估顺序如图1所示。

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图1 风险评估程序图

2．船舶评估指标权重

通过发放调查表以及对有经验的专家、学者的调研，建立了船舶承保风险评估指标体系，并对各指标进行了详细分析。

为了客观、合理地评价船舶的承保风险，突出主要的风险影响因素，本文采用层次分析法(The Analytic Hierarchy Precess，简称AHP)来计算评估指标的权重，即获取下一级指标对上一级指标评价时各个指标的重要度。

（1）首先，构造两两比较判断矩阵。

在建立船舶承保风险评估指标体系以后，也就建立了元素的递阶层次结构。其上下层次之间元素的隶属关系也被确定了。接下来就是在各层元素中进行两两比较，并引入判断尺度将其量化，构成两两比较判断矩阵。

比较判断矩阵是以上一层次的某元素CK为评价准则，对下一层次的元素A1，A2，...，An进行两两比较，按判断尺度确定其相当重要度aij，以此作为元素值，建立判断矩阵：

CK A1 A2 ... Aj ... An A1 a11 a12 ... a1j ... a1n A2 a21 a22 ... a2j ... a2n

Ai ai1 ai2 ... aij ... ain An an1 an2 ... anj ... ann

判断尺度就是表示元素对元素的相对重要性的数量尺度，常用的有九标度判断尺度，其意义如表1所示。

表1 9标度判断尺度表

判断尺度

1

重要性等级

表示两个元素相比，具有同样重要性

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3 5 7 9 2，4，6，8

表示两个元素相比，一个元素比另一个元素稍微重要 表示两个元素相比，一个元素比另一个元素明显重要 表示两个元素相比，一个元素比另-个元素重要得多 表示两个元素相比，一个元素比另一个元素绝对重要

表示上述相邻标度的中间值

若元素Ai与Aj比较得aij ，则元素Aj与Ai比较的判断为1/aij ,例如Ai比Aj明显重要aij=5,则aji＝1/5。

按上述原理制作并发出专家调查表(2)，要求专家根据判断尺度表，在表头标明的判断准则下，两两比较指标的相对重要性，并将比较结果填写在两指标的交叉位置上。调查结束后将表收回作计算处理。

（2）其次，计算指标权重

这一步要解决在准则CK下，n个元素A1，A2，...，An排序权重的计算问题，并进行一致性检验。

对于A1，A2，...，An通过两两比较得到判断矩阵A,解特征根问题

Aw＝λmaxw (1)

所得到的w经正规化后作为元素A1，A2，...，An在准则CK下排序权重，这种方法称排序权向量计算的特征根方法。这种方法计算精度较高，要求评定因素分析严格，但因其计算方法较为复杂，大大增加计算工作量，而实际上只能获取对判断矩阵的粗略估计，因此计算其精确的特征值是没有必要的。实践证明，在实际应用中采用求和法或求根法来计算特征值的近似值已经能够满足计算指标权值的要求。

本课题对船舶承保的风险评估研究主要采用求根法来计算特征值的近似值w，其步骤如下：

第一步，A的元素按行相乘；

uij=∏aij (2)

j=1n

第二步，所得到的乘积(5-2)分别开n次方；

ui=ij

(i=1,2,3,…，n) (3)

T

由各个ui组成(u1，u2,…，un)。

第三步，将方根向量归一化即得排序权向量w；

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wi=

ui

n ∑ui i=1

(4)

W＝（W1，W2，...，Wn），即为A的特征向量的近似值，也是各评价因素的相对权重的近似值。

第四步，判断矩阵的一致性检验。

在实际评估中评估者只能对A进行粗略的判断。这可能会产生判断矩阵不一致性的错误。造成这种情况的原因主要有两个，一是专家在进行两两比较时的价值取向和定级技巧，二是重要性等级赋值的非等比性。为了检验判断矩阵A的一致性（相容性），根据AHP的原理，可通过计算一致性指标（简写CI）进行判断：

CI=

λmax n

n 1

（5）

判断矩阵的最大特征值λmax为：

n

λmax=∑

i=1

(BW)i

nWi

（6）

对判断矩阵A有，当λmax＝n时，由CI＝0，矩阵A完全一致；当λmax≥n时，CI的值大于零，矩阵A稍有不一致；就越大。

随着判断矩阵维数n的增大，判断的一致性就越差，维数n对矩阵的一致性造成一定的影响。萨迪（Saaty）建议取一致性指标（CI）对平均随机性指标均值（RI）之比，即一致性比率（CR）作为一致性检验的判别式

λmax与n的差越大，即CI值越大，矩阵A的不一致性也

CICR=

RI

值如表2所示。

(7)

其中，RI为平均随机一致性指标，它是仅与判断矩阵的维数有关的指标。RI的取

表2 平均随机一致性指标RI的值

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矩阵维数RI

0.00

1.12

1.26

矩阵维数RI

1.56

对每个判断矩阵A求CR，当CR<0.1时，认为此判断矩阵A有满意的一致性，即评判

较为合理，否则，需要重新评审来确定判断矩阵数据。

依照上述方法，运算得到各位专家评价各指标在该层次中的权重值，将同一指标各专家的评价 …… 此处隐藏：5460字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……