[发明专利]一种双向交叉评价智能评标方法在审

专利信息
申请号: 201710835283.5 申请日: 2017-09-15
公开(公告)号: CN107704999A 公开(公告)日: 2018-02-16
发明(设计)人: 黄东宾;陈香;王琳琳;汪涌;李华文 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q30/08
代理公司: 重庆市恒信知识产权代理有限公司50102 代理人: 刘小红
地址: 400065 重*** 国省代码: 重庆;85
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摘要:
搜索关键词: 一种 双向 交叉 评价 智能 评标 方法
【权利要求书】:

1.一种双向交叉评价智能评标方法,其特征是,基于竞争性同行评价定理,将被动他评值与主动评他值的双向交叉评价进行双基点方法整合,提出双向交叉评价绩效指数的概念作为对决策单元的综合评价,再构建成本效益矩阵,计算中标竞争力指数的智能评标方法,包括以下步骤:

步骤一:专家评分数据预处理,合并相关指标,以使然因子为输入变量,效果因子为输出变量的逻辑,确定输入与输出指标,及其相应数据规范处理;

步骤二:运用数据包络分析交叉效率评价模型计算交叉评价矩阵,并求得所有投标方的被动他评值和主动评他值;

步骤三:应用被动他评值和主动评他值双维度信息构建综合绩效评价矩阵,运用双基点即正理想点和负理想点方法计算双向交叉评价综合绩效指数;

步骤四:应用投标报价与以上综合绩效指数构建成本效益矩阵,根据商务与技术赋权,运用加权双基点方法计算中标综合竞争力指数,从大到小排序,选择中标单位。

2.根据权利要求1所述的一种双向交叉评价智能评标方法,其特征在于,所述竞争性同行评价定理为:在包含n个决策单元的竞争性环境下,他评值的偏好方向为越大越好;在差异型竞争策略下,评他值的偏好方向为越小越好;在学习型竞争策略下,评他值的偏好方向为越大越好。

3.根据权利要求1所述的一种双向交叉评价智能评标方法,其特征在于,所述步骤三的双向交叉评价绩效指数为:

在主动评他值和被动他评值经规范化处理的两维空间中,投标方i的综合绩效指数其中为投标方i与负理想点的欧式距离,为与正理想点的欧式距离,即

4.根据权利要求3所述的一种双向交叉评价智能评标方法,其特征在于,所述步骤四进行基于投标人报价及绩效指数的成本-效益分析,得综合竞争力指数具体包括:基于综合绩效指数PI,将报价作为招投标决策的重要自然属性变量,再次利用双基点方法进行成本-效益分析,按照高效益-低成本的选择理性,将投标人的报价与绩效指数进行整合,得出投标方的综合竞争力评价值,作为承包商选择依据;将绩效指数(PI)与投标报价(C)构建成本效益矩阵令得规范化成本效益矩阵Z,其中i=1,2…n,d=1,2,wd是第d列指标的权重,令成本效益分析的正理想点Z+,由于Zi,1由绩效指数对应转化而来,优化方向为最大化;Zi,2由成本对应转化而来,优化方向为最小化;则成本效益正理想点Z+={maxZi,1,minZi,2},负理想点Z-={minZi,1,maxZi,2}。

5.根据权利要求4所述的一种双向交叉评价智能评标方法,其特征在于,所述投标方i的中标竞争力指数其中为投标方i的成本效益与其负理想点的欧式距离,为与正理想点的欧式距离,即CIi越高,投标方i越具备中标竞争力。

6.根据权利要求1-5之一所述的一种双向交叉评价智能评标方法,其特征在于,所述基于竞争性同行评价定理包括如下定义及推论:

定义1最大化自我评价标准;定义2主动评他值;定义3被动他评值;定义4互评差异;定义5参照差;定义6基准差;定义7显性递增式改进;定义8学习型竞争策略;定义9差异化竞争策略;

推论1:在学习型竞争策略中,一个显性递增式改进产生正基准差;

推论2:在差异化竞争策略中,一个显性递增式改进产生负基准差。

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