邵軍義， 宋巖磊， 曹雪梅， 吳 笛

基于TOPSIS改進(jìn)模型的工程項(xiàng)目承包商選擇

邵軍義， 宋巖磊， 曹雪梅， 吳 笛

（青島理工大學(xué) 管理學(xué)院，山東 青島 266520）

作為工程項(xiàng)目的活動主體，承包商能否合理選擇將直接影響工程項(xiàng)目的成敗。針對傳統(tǒng)評標(biāo)方法中存在的信息完備性不足、主觀性強(qiáng)等問題，首先根據(jù)承包商系統(tǒng)特征，建立了多層次的工程項(xiàng)目承包商評價(jià)指標(biāo)體系，并在此基礎(chǔ)上，提出了有序加權(quán)算子（OWA）、灰色關(guān)聯(lián)分析（GRA）與逼近理想解法（TOPSIS）相結(jié)合的優(yōu)化決策模型，利用OWA算子對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，然后運(yùn)用GRA-TOPSIS集成優(yōu)化模型確定承包商正負(fù)理想解，根據(jù)各承包商與正負(fù)理想解之間的相對貼近度對承包商進(jìn)行排序，進(jìn)而選擇最優(yōu)的承包商負(fù)責(zé)項(xiàng)目的實(shí)施。最后通過實(shí)例驗(yàn)證了該方法的合理性及可行性，旨在為工程項(xiàng)目承包商的合理選擇提供借鑒。

工程項(xiàng)目； 承包商選擇； 有序加權(quán)算子； 灰色關(guān)聯(lián)分析； 理想解法

工程招投標(biāo)制度自1984年引入我國后，得到了長足的發(fā)展，成為了建筑工程市場主要的交易方式，其中，承包商的選擇是招投標(biāo)活動中最主要的目標(biāo)，其合理與否將直接影響工程項(xiàng)目的成敗。目前，在我國工程項(xiàng)目實(shí)踐中，評標(biāo)方法主要包括合理低價(jià)中標(biāo)法和綜合評議法［1，2］。合理低價(jià)法是在滿足業(yè)主全部實(shí)質(zhì)性要求的前提下，依據(jù)價(jià)格最低或價(jià)格最接近標(biāo)底原則選定承包商；綜合評價(jià)法是在滿足業(yè)主全部實(shí)質(zhì)性要求的前提下，根據(jù)招標(biāo)文件要求，通過專家打分法對承包商進(jìn)行綜合量化。由于評標(biāo)決策信息的復(fù)雜性及模糊性，上述評標(biāo)方法普遍存在著信息完備性不足、主觀性強(qiáng)等問題［3］，大大影響了決策結(jié)果的合理性及可靠性，因此，加強(qiáng)承包商選擇方面的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

目前，在工程項(xiàng)目承包商選擇理論研究方面，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了深入的探討，Hosny等［4］利用模糊層次分析法建立了承包商選擇模型；位珍［5］、吳春花等［6］建立了灰色關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度大小對承包商進(jìn)行選擇；鄒立巖等［7］采用逼近理想解法（TOPSIS）對裝備采購承包商進(jìn)行了優(yōu)選。學(xué)者的研究雖然一定程度上提高了決策的科學(xué)性，但上述各模型的使用也存在著一定的局限性：模糊層次分析法定性成分大，主觀性強(qiáng)；灰色關(guān)聯(lián)分析往往缺乏對評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的判斷，評價(jià)精度低［8］；TOPSIS法往往只能反映數(shù)據(jù)的距離關(guān)系，不能反映其態(tài)勢變化［9］。此外，學(xué)者的研究更多地集中在評價(jià)方法的選用方面，而在評價(jià)指標(biāo)方面僅考慮承包商報(bào)價(jià)、資質(zhì)等個(gè)別因素，未建立系統(tǒng)的評價(jià)指標(biāo)體系。

鑒于以上原因，本文結(jié)合工程項(xiàng)目承包商的特點(diǎn)，建立了多層次工程項(xiàng)目承包商評價(jià)指標(biāo)體系，并引入了更為科學(xué)的有序加權(quán)算子（OWA）對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，同時(shí)，將灰色關(guān)聯(lián)分析（GRA）與逼近理想解法（TOPSIS）進(jìn)行了集成優(yōu)化，有效地避免了單一模型使用的局限性，使決策結(jié)果更為可靠。

1 承包商評價(jià)指標(biāo)體系的建立及量化

1.1 承包商評價(jià)指標(biāo)體系的建立

建立系統(tǒng)完善的承包商評價(jià)指標(biāo)體系是進(jìn)行承包商合理選擇的前提條件。承包商選擇問題涉及多方面的因素，因此需要對各影響因素進(jìn)行綜合考慮。對于優(yōu)秀的工程項(xiàng)目承包商而言，首先需要具備相應(yīng)的資質(zhì)和良好的信譽(yù)，這是承包商與業(yè)主進(jìn)行合作的基礎(chǔ)。其次承包商必須具備較強(qiáng)的技術(shù)力量，能夠高標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目目標(biāo)。此外，承包商需要具備與項(xiàng)目相應(yīng)的商務(wù)能力，這也是我國一般評標(biāo)體系中最重要的因素。最后，承包商需要具備較高的項(xiàng)目管理水平，能夠確保項(xiàng)目有條不紊地進(jìn)行。因此，本文將上述4個(gè)指標(biāo)作為工程項(xiàng)目承包商評價(jià)指標(biāo)體系的一級指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上，以評價(jià)指標(biāo)客觀、系統(tǒng)、易于量化為原則，將一級指標(biāo)進(jìn)一步劃分為16個(gè)二級指標(biāo)，指標(biāo)具體劃分如表1所示。

（1）承包商的資質(zhì)及信譽(yù)。資質(zhì)等級是承包商實(shí)力的一種體現(xiàn)，只有資質(zhì)滿足項(xiàng)目要求的承包商才可以參與競標(biāo)。承包商的信譽(yù)則是一種無形資產(chǎn)，良好的信譽(yù)水平是影響評標(biāo)的一個(gè)重要因素，信譽(yù)水平往往可以通過承包商以往的項(xiàng)目實(shí)施情況得以體現(xiàn)，為此，本文以承包商近三年類似工程完成合同額、合同履約率作為承包商信譽(yù)層次的二級指標(biāo)。

表1 工程項(xiàng)目承包商評價(jià)指標(biāo)體系

（2）承包商的技術(shù)實(shí)力。為保證項(xiàng)目的順利實(shí)施，承包商必須具備與項(xiàng)目相匹配的技術(shù)實(shí)力，而技術(shù)方案是項(xiàng)目順利實(shí)施的重要保障，因此首先需要根據(jù)項(xiàng)目專業(yè)特點(diǎn)判斷承包商技術(shù)方案是否合理；其次，項(xiàng)目的順利實(shí)施需要機(jī)械和人員的配合，因此將承包商的專業(yè)技術(shù)人員比例、大型機(jī)械設(shè)備的總價(jià)值作為考察對象；最后，隨著工程項(xiàng)目的日益復(fù)雜，承包商還必須具備一定的創(chuàng)新能力，這里將承包商近三年技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)數(shù)作為考察對象。

（3）承包商的商務(wù)能力。在我國評標(biāo)體系中，商務(wù)標(biāo)部分往往是考察的關(guān)鍵要素，承包商必須具有較強(qiáng)的商務(wù)能力，才能在評標(biāo)時(shí)擁有更大優(yōu)勢。投標(biāo)報(bào)價(jià)是承包商商務(wù)能力的首選指標(biāo)，優(yōu)秀的承包商能夠根據(jù)招標(biāo)文件準(zhǔn)確做出標(biāo)價(jià)，并且具備一定的投標(biāo)技巧及策略，能夠在報(bào)價(jià)上獲得較大優(yōu)勢；其次，要考察承包商的經(jīng)營能力，這里以承包商近三年的平均利潤率作為考察對象；最后，承包商還需要具備一定的資金實(shí)力，能夠有效應(yīng)對某些突發(fā)情況，因此本文將承包商年可獲得信貸額、年可墊資額作為二級評價(jià)指標(biāo)。

（4）承包商的項(xiàng)目管理水平。工程項(xiàng)目往往是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，需要涉及多方面的因素。優(yōu)秀的承包商除了具備一定的硬實(shí)力外，還必須具備較強(qiáng)的軟實(shí)力，即項(xiàng)目管理能力。這里主要從工期、質(zhì)量、安全、風(fēng)險(xiǎn)及組織等方面進(jìn)行考察，包括施工工期，工程質(zhì)量的優(yōu)良率、近三年安全事故次數(shù)、項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管控能力、組織機(jī)構(gòu)設(shè)置的合理性這5個(gè)指標(biāo)。

1.2 承包商評價(jià)指標(biāo)的量化

評價(jià)指標(biāo)體系建立完成后，需要合理地確定各指標(biāo)的量化方式。在二級指標(biāo)體系中，既包括定量指標(biāo)，也包括定性指標(biāo)，其中，企業(yè)資質(zhì)等級U11、技術(shù)方案合理性U21、項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管控能力U44及組織結(jié)構(gòu)設(shè)置合理性U45為定性指標(biāo)，其余指標(biāo)為定量指標(biāo)。對于定量指標(biāo)，直接按照實(shí)際數(shù)值進(jìn)行處理，而定性指標(biāo)需要單獨(dú)考慮。

對于企業(yè)資質(zhì)等級而言，只有符合項(xiàng)目資質(zhì)要求的企業(yè)才有資格承攬工程。根據(jù)我國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部于2014年11月6日通過的《建筑業(yè)企業(yè)資質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)》，建筑企業(yè)施工總承包資質(zhì)等級可分為特級、一級、二級、三級［10］，本文在參照綜合評標(biāo)法相關(guān)實(shí)施細(xì)則的基礎(chǔ)上，以滿足工程項(xiàng)目最低資質(zhì)要求得基準(zhǔn)分4分，每高一級加2分的原則對該指標(biāo)進(jìn)行量化，滿分為10分。

對于技術(shù)方案合理性、項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管控能力及組織結(jié)構(gòu)設(shè)置合理性這三個(gè)定性指標(biāo)，為避免專家直接打分的主觀性，本文采用專家投票打分法進(jìn)行量化，其具體過程如下：

首先，由專家根據(jù)各承包商提供的資料，對上述各指標(biāo)進(jìn)行隸屬等級評定，通常采用五級評定法，即：“優(yōu)”、“較優(yōu)”、“一般”、“較差”，“差”。其中，對于方案合理性這一指標(biāo)，專家投票時(shí)主要審查承包商施工方案和技術(shù)措施的完整性、可靠性及先進(jìn)性，同時(shí)，也包括施工計(jì)劃安排的合理性等；對于項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管控能力，主要結(jié)合承包商以往類似項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)控制情況及投標(biāo)時(shí)所提交的材料進(jìn)行綜合評定，包括風(fēng)險(xiǎn)識別情況、風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)預(yù)案、風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)劃完整性及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防資金投入等；對于組織結(jié)構(gòu)設(shè)置合理性這一指標(biāo)，主要根據(jù)承包商以往類似項(xiàng)目組織體系的完整性、權(quán)責(zé)分工的合理性、組織制度、組織工作流程及信息處理流程等進(jìn)行綜合評定［11］。

然后，對上述各等級分別按照表2進(jìn)行賦值量化，由此可得各指標(biāo)的量化分值為：

式中：N為投票的專家個(gè)數(shù)，Ni分別表示不同等級的得票數(shù)。

表2 各指標(biāo)的隸屬等級及其分值

2 基于OWA算子確定評價(jià)指標(biāo)權(quán)重

OWA［12］（Ordered Weighted Averaging）算子，又稱有序平均加權(quán)算子，是由Yager教授在1988年最初提出，后經(jīng)多位學(xué)者進(jìn)行了改進(jìn)研究，目前已被廣泛應(yīng)用于指標(biāo)權(quán)重的確定。OWA算子進(jìn)行指標(biāo)賦權(quán)具體步驟如下［13］：

（1）邀請n位專家，根據(jù)同一層次指標(biāo)Ui的重要性程度，利用0～10打分法進(jìn)行打分，n位專家的打分結(jié)果構(gòu)成指標(biāo)因素Ui的初始決策數(shù)據(jù)集為（a1，a2，…，aj，…，an），對決策數(shù)據(jù)從大到小排序并從0開始編號，得結(jié)果（b0，b1，…，bj，…，bn-1），其中b0≥b1≥b2≥…bj≥…bn-1；

（2）數(shù)據(jù)bj的權(quán)重γj+1由組合數(shù)直接決定，有于是賦權(quán)向量由下列式子得出：

（3）通過權(quán)重γj+1依次對決策數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，得到指標(biāo)因素的絕對權(quán)重-ωi，即：

式中：m表示指標(biāo)因素的個(gè)數(shù)。

（4）計(jì)算特征因素Ui的相對權(quán)重ωi，即：

3 工程項(xiàng)目承包商選擇模型的建立

3.1 模型原理分析

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）法［14］，又稱理想解法，是多目標(biāo)決策的一種重要排序方法，它通過各方案與正負(fù)理想解之間的距離進(jìn)行排序，能夠充分反映原始數(shù)據(jù)信息，具有真實(shí)、直觀等優(yōu)點(diǎn)，但該決策方法也存在一定缺陷：（1）決策結(jié)果為剛性解，不能很好地反映數(shù)據(jù)的態(tài)勢變化；（2）未根據(jù)指標(biāo)重要性程度進(jìn)行加權(quán)處理。

GRA（Grey Relational Analysis），又稱灰色關(guān)聯(lián)分析，它是對一個(gè)系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢的定量描述，其基本原理是根據(jù)參考數(shù)列和比較數(shù)據(jù)列的幾何形狀相似度來判斷其聯(lián)系是否緊密，它是一種柔性測度方法［15］，能夠準(zhǔn)確反映參考數(shù)列與比較數(shù)列的非線性關(guān)系。

GRA-TOPSIS模型的基本原理就是將兩種方法進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，彌補(bǔ)兩種模型的局限性，同時(shí)，引入OWA算子對指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)處理，從而大大提高決策的準(zhǔn)確性。

3.2 模型具體步驟

（1）構(gòu)建初始決策矩陣。設(shè)通過資格預(yù)審的承包商有m個(gè)，承包商評價(jià)指標(biāo)有n個(gè)，則初始決策矩陣記為X=｛xij|i=1，2，…，n；j=1，2，…，m｝，其中，xij為第j個(gè)承包商的第i個(gè)評價(jià)指標(biāo)值。

（2）指標(biāo)無量綱化處理。為了消除不同指標(biāo)量綱對決策結(jié)果的影響，需要對指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理。通常，將評價(jià)指標(biāo)分為效益型指標(biāo)和成本型指標(biāo)兩大類［16］，效益型指標(biāo)為越大越好型指標(biāo)，而成本型指標(biāo)為越小越好型指標(biāo)，將所有指標(biāo)統(tǒng)一轉(zhuǎn)化為效益型指標(biāo)，則最終得到標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣Y=｛yij|i=1，2，…，n；j=1，2，…，m｝，標(biāo)準(zhǔn)化過程如下：

（3）構(gòu)建加權(quán)決策矩陣。由于指標(biāo)的重要性程度不同，為了提高決策的科學(xué)性，需要根據(jù)OWA算子確定的指標(biāo)權(quán)重對標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣進(jìn)行加權(quán)處理，最終得到加權(quán)決策矩陣Z，即：

式中：ωi為通過OWA算子計(jì)算的各指標(biāo)相對權(quán)重。

（4）計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。確定參考數(shù)列是計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)的基礎(chǔ)，由于所有指標(biāo)通過標(biāo)準(zhǔn)化處理后統(tǒng)一轉(zhuǎn)化成了效益型指標(biāo)，因此，將加權(quán)決策矩陣Z中每行指標(biāo)最大值作為理想值，組成參考數(shù)列Z0=｛Zi0|i=1，2，…，n｝，利用如下公式計(jì)算比較數(shù)列與參考數(shù)列的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，即：

式中：ξj（k）為比較數(shù)列zj對參考數(shù)列z0在第k個(gè)指標(biāo)上的關(guān)聯(lián)系數(shù)；ρ∈［0，1］為分辨系數(shù)；分別為兩級最小差和最大差。通常取分辨系數(shù)為0.5，則計(jì)算得灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為ξ=（ξij）m×n。

（5）確定正負(fù)理想解。根據(jù)上述關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣ξ，分別求取正負(fù)理想解。正理想解是設(shè)想的最好方案，即關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣每行的最大值組成的數(shù)列，用ξ+0表示，負(fù)理想解是設(shè)想的最壞方案，即關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣每行最小值組成的數(shù)列，用ξ-0表示。

（6）計(jì)算各方案距正負(fù)理想解的歐式距離。

式中：S+j為各方案與正理想解的歐式距離；S-j為各方案與負(fù)理想解的歐式距離。

其中，相對貼近度的區(qū)間為［0，1］，相對貼近度越大，表明承包商越優(yōu)秀。

3.3 工程項(xiàng)目承包商選擇程序

基于上述分析，對工程項(xiàng)目承包商進(jìn)行選擇時(shí)，需要遵循如下流程：

（1）首先根據(jù)招標(biāo)文件要求，進(jìn)行嚴(yán)格的資格預(yù)審，初步篩除不合格的承包商；

（2）根據(jù)項(xiàng)目特點(diǎn)及目標(biāo)要求，建立與項(xiàng)目相適應(yīng)的承包商評價(jià)指標(biāo)體系，并確定出各指標(biāo)合理的量化方式；

（3）利用OWA算子對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)；（4）對初始決策矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化及加權(quán)處理，利用GRA法計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣；

（5）利用TOPSIS法對灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣進(jìn)行處理，根據(jù)相對貼進(jìn)度大小選擇最優(yōu)承包商。

4 實(shí)例分析

某房地產(chǎn)開發(fā)商擬建一地標(biāo)性城市綜合體項(xiàng)目，項(xiàng)目已完成了勘察、設(shè)計(jì)工作，現(xiàn)對施工部分采用公開招標(biāo)的方式選擇最優(yōu)承包商。經(jīng)過嚴(yán)格的資格預(yù)審后，共有6家承包商成功進(jìn)入最后競標(biāo)階段，各承包商用A1～A6表示，其中，企業(yè)資質(zhì)等級U11、技術(shù)方案合理性U21、項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管控能力U44、組織結(jié)構(gòu)設(shè)置合理性U45這四個(gè)指標(biāo)為定性指標(biāo)，根據(jù)本文定性指標(biāo)的量化方式進(jìn)行處理，而其它各項(xiàng)指標(biāo)以實(shí)際要求數(shù)據(jù)為準(zhǔn)，6家承包商的相關(guān)資料如表3所示。

表3 承包商各項(xiàng)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)

4.1 基于OWA算子確定指標(biāo)權(quán)重

邀請5位房屋工程領(lǐng)域?qū)＜覍Ω骷壷笜?biāo)重要性進(jìn)行評分，運(yùn)用OWA算子賦權(quán)方法計(jì)算處理，求得各級指標(biāo)因素的相對權(quán)重。以一級指標(biāo)因素權(quán)重確定為例，專家打分結(jié)果如表4所示。

表4 一級指標(biāo)權(quán)重評分決策數(shù)據(jù)

以指標(biāo)U1的權(quán)重計(jì)算為例，首先對決策數(shù)據(jù)按照由大到小的順序進(jìn)行排序得（8.5，8，7.5，7，7），由于專家個(gè)數(shù)n=5，則根據(jù)式（2）計(jì)算可得，決策數(shù)據(jù)賦權(quán)向量為：

γj=（0.0625，0.25，0.375，0.25，0.0625）根據(jù)式（3）計(jì)算指標(biāo)U1的絕對權(quán)重，即：

同理可得：

根據(jù)式（4）得到歸一化后的一級指標(biāo)相對權(quán)重向量為：

ω=（0.225，0.253，0.288，0.234）

各二級指標(biāo)的計(jì)算與上述過程相同，不再贅述。計(jì)算結(jié)果分別為：

ω1=（0.367，0.288，0.345）

ω2=（0.311，0.234，0.253，0.202）

ω3=（0.366，0.204，0.196，0.234）

ω4=（0.285，0.234，0.205，0.162，0.114）

4.2 基于GRA-TOPSIS模型進(jìn)行承包商選擇

首先根據(jù)式（5）對表2承包商原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣Y，其中，投標(biāo)報(bào)價(jià)U31、施工工期U41、近三年安全事故發(fā)生次數(shù)U43為成本型指標(biāo)，其余指標(biāo)為效益型指標(biāo)；結(jié)合上述OWA算子計(jì)算的各級指標(biāo)權(quán)重，根據(jù)式（6）計(jì)算加權(quán)決策矩陣Z，即：

由加權(quán)決策矩陣Z及參考數(shù)列的選取依據(jù)可知，參考數(shù)列Z0=｛0.083 0.065 0.078 0.079 0.059 0.064 0.051 0.105 0.059 0.056 0.067 0.067 0.055 0.048 0.038 0.027｝，根據(jù)式（7），取分辨系數(shù)ρ=0.5，計(jì)算得到灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為：

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣及正負(fù)理想解選取原則可知，該項(xiàng)目的正理想解為：ξ+0=｛1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000｝。

該項(xiàng)目的負(fù)理想解為：ξ-0=｛0.387 0.447 0.402 0.399 0.471 0.451 0.507 0.333 0.471 0.484 0.439 0.439 0.488 0.522 0.580 0.660｝。

根據(jù)式（8）、（9），分別計(jì)算各承包商與正負(fù)理想解之間的歐式距離及相對貼近度，計(jì)算結(jié)果如表5所示。

表5 GRA-TOPSIS計(jì)算結(jié)果

由表4可以看出，6家承包商根據(jù)相對貼近度由大到小排序，依次為：A4?A5?A2?A3?A6?A1，所以為本項(xiàng)目的最優(yōu)承包商是A4。

5 結(jié) 語

科學(xué)合理地選擇承包商是工程項(xiàng)目順利實(shí)施的重要保障。本文根據(jù)工程項(xiàng)目特點(diǎn)，建立了多層次的工程項(xiàng)目承包商評價(jià)指標(biāo)體系，使評價(jià)體系更加系統(tǒng)全面，并在此基礎(chǔ)上，將OWA算子賦權(quán)、GRA-TOPSIS模型進(jìn)行了有機(jī)結(jié)合，充分發(fā)揮了模型各自的優(yōu)點(diǎn)，避免了單一模型使用的局限性。最后，通過工程實(shí)例證明了該方法應(yīng)用的可行性和實(shí)用性，以期對工程項(xiàng)目實(shí)踐活動中承包商的選擇提供借鑒。

另外，使用該模型時(shí)需要注意，由于相對貼進(jìn)度的大小還受到極值的影響，在運(yùn)用該模型選擇最優(yōu)承包商時(shí)，應(yīng)該具體分析極值存在的合理性，盡量剔除隨機(jī)因素的影響，這將是本文今后進(jìn)一步探討的內(nèi)容。

［1］陳勇強(qiáng)，張 寧，楊秋波.工程項(xiàng)目交易方式研究綜述［J］.工程管理學(xué)報(bào)，2010，24（5）：473-478.

［2］王學(xué)通.中國現(xiàn)階段總承包工程交易模式?jīng)Q策屬性研究［J］.西安建筑科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2011，43（2）：253-258.

［3］劉 行，趙吉坤.改進(jìn)熵權(quán)法在工程項(xiàng)目評標(biāo)決策中的應(yīng)用［J］.中國制造業(yè)信息化，2010，39（17）：60-62.

［4］Hosny O，Nassar K，Esmail Y.Prequalification of Egyptian construction contractors using fuzzy-AHP models［J］.Engineering Construction and Architectural Management，2013，20（4）：225-228.

［5］位 珍，王雪青，郭清娥.基于區(qū)間數(shù)和灰色關(guān)聯(lián)分析的承包商資格預(yù)審方法［J］.模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué)，2012，26（6）：109-114.

［6］吳春花，張洪亮.基于灰色關(guān)聯(lián)投影的BT項(xiàng)目總承包商選擇研究［J］.建筑經(jīng)濟(jì)，2014，（1）：37-40.

［7］鄒立巖，許鵬文.基于TOPSIS的裝備采購承包商選擇評價(jià)［J］.項(xiàng)目管理技術(shù)，2011，9（1）：112-116.

［8］李國良，付 強(qiáng)，馮 艷.基于熵權(quán)的灰色關(guān)聯(lián)分析模型及其應(yīng)用［J］.水資源與水工程學(xué)報(bào)，2007，17（6）：15-18.

［9］孫曉東，焦 明，胡勁松.基于灰色關(guān)聯(lián)度和理想解法的決策方法研究［J］.中國管理科學(xué)，2005，13（4）：63-68.

［10］崔亞鋒.解讀新版《建筑業(yè)企業(yè)資質(zhì)等級標(biāo)準(zhǔn)》［J］.經(jīng)營管理者，2015，（1）：252.

［11］王 華.工程項(xiàng)目管理［M］.北京：北京大學(xué)出版社，2014.

［12］Yager R R.Families OWA operators［J］.Fuzzy Sets and Systems，1993，59（2）：125-148.

［13］楊昔陽，肖曉羽，李志偉.基于組合數(shù)的OWA算子賦權(quán)方法［J］.湖南科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014，29（3）：125-128.

［14］Hwang C L，Yoon K.Multiple Attribute Decision Making-methods and Applications，a State of the Art Survey［M］.New York：Springer-Verlag，1981.

［15］司守奎，孫兆亮.數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用（第二版）［M］.北京：國防工業(yè)出版社，2015.

［16］舒 歡，劉文娜.基于組合賦權(quán)-TOPSIS模型的水利工程建設(shè)方案優(yōu)選決策方法［J］.工程管理學(xué)報(bào)，2013，27（4）：83-86.

Engineering Project Contractor Selection Based on Im proved TOPSISM odel

SHAO Jun-yi，SONG Yan-lei，CAO Xue-mei，WU Di
（School of Management，Qingdao Technological University，Qingdao 266520，China）

As themain part of the project，contractor which whether can be a reasonable choice will directly determine the success or failure of the project.To solve the problem occurring in traditional evaluation methods，such as incomplete information and strong subjectivity，this paper has firstly established amulti-level project contractor evaluation index system in accordance with the characteristics of the contractor system，on this basis，this paper proposed an optimization decision model which including ordered weighted averaging（OWA） operator， grey relational analysis（GRA） and approximation to ideal solution（TOPSIS）.This paper uses the OWA operator to determine theweights of evaluation index，and then uses the GRA-TOPSIS to determine the positive and negative ideal solution of contractor，according to the correlation degree between each contractor and the positive and negative ideal solution to sort，and then selects the best contractor to implement the project.Finally，the rationality and feasibility of the method is verified by an example，which is intended to provide reference for the reasonable selection of the project contractor.

engineering project；contractor selection；ordered weighted operator；grey relational analysis；ideal solution

F224.3

A

2095-0985（2016）04-0012-06

2016-04-01

2016-05-18

邵軍義（1957-），男，山東青島人，教授，碩士，研究方向?yàn)楣こ添?xiàng)目管理（Email：qdlgdx@126.com）

宋巖磊（1991-），男，山東青島人，碩士研究生，研究方向?yàn)楣こ添?xiàng)目管理（Email：xiaosongtiandi@126.com）