企业节能减排项目决策方法研究

【摘要】： 随着我国对环保事业的重视,节能减排工作的进行将会作为政府一项重要工作来抓,相关的法律法规都会相继出台,进而对企业的环保有更高的要求。作为节能减排项目执行主体的企业很少有针对节能减排项目科学的决策方法,这就致使企业面对节能减排工作往往是被动的状态,做出只重眼前狭隘利益而对于当前或是一段时期后并不是最优的决策。故需要对建立站在企业角度关于节能减排项目决策的方法进行研究。 论文采用网络层次分析法综合评价方法,利用超级决策软件对企业节能减排决策方法进行研究,主要做了以下工作:建立决策指标体系;优化超级决策软件;建立决策模型,确定元素及元素组权重,选取比选方案,建立方案对准则的模糊评价集及方案的模糊评价;对各网络指标元素进行敏感性分析。 论文的主要成果: (1)站在企业的角度,基于网络层次分析法理论建立了节能减排项目决策指标体系,不仅对已有指标进行扩冲并对指标间依赖反馈关系进行分析。 (2)给出了针对节能减排决策特点的超级决策软件的组织与算法设计,解决了软件单人输入与决策多人完成的矛盾。 (3)利用优化的超级决策软件建立起企业节能减排项目决策模型,进行对方案“做”与方案“不做”的决策,得到决策归一结果为0.54,0.46。 (4)通过指标敏感性分析,不仅分别得到了控制层,次准则层及次准则子网络中不同指标与方案权重的变化关系,还得到了由于指标间相互依赖使指标权重的变化规律。其中对最底层网络指标敏感性分析选取的是政府可以左右的指标,对政府的节能减排政策的量化制定会起到一定启示作用。 通过以上表明,本论文的研究将使企业在节能减排项目决策方法上有了新的路径及技术支撑,并对政府量化政策的提出有一定的启示意义,具有较好的理论研究意义和实际应用价值。 【关键词】：网络层次分析法 节能减排 决策方法 敏感分析
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F206;X321
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 课题研究背景8-9
• 1.2 文献综述9-12
• 1.2.1 国外研究现状9-10
• 1.2.2 国内研究现状10-11
• 1.2.3 存在的问题11-12
• 1.3 课题研究的目的和意义12-13
• 1.4 课题研究的内容和方法13-14
• 1.4.1 课题研究的内容13
• 1.4.2 课题研究的方法13-14
• 第二章 节能减排的意义及所面临矛盾14-18
• 2.1 节能减排的概念14
• 2.2 节能减排的重要性14-16
• 2.2.1 国际环保的需要14-15
• 2.2.2 国家可持续发展的需要15-16
• 2.2.3 企业发展的必要条件16
• 2.3 节能减排所遇的矛盾16-18
• 第三章 企业节能减排项目决策存在问题及投资评价方法18-26
• 3.1 节能减排项目决策步骤及方法18-19
• 3.2 节能减排项目决策中存在的问题19-20
• 3.3 节能减排项目投资特点20-21
• 3.4 节能减排项目投资评价方法21-25
• 3.4.1 节能减排项目投资经济性评价方法21-24
• 3.4.2 节能减排项目投资效果性评价方法24-25
• 3.5 本章小结25-26
• 第四章 相关理论与方法26-35
• 4.1 决策的概念26
• 4.2 系统评价过程26-28
• 4.2.1 系统评价过程简介26-27
• 4.2.2 系统评价组织方法27-28
• 4.3 系统综合评价方法28-35
• 4.3.1 层次分析法(AHP)28-30
• 4.3.2 网络分析法(ANP)30-35
• 第五章 企业节能减排项目决策方法优化35-61
• 5.1 基于ANP决策方法的可能性35-36
• 5.1.1 决策目的35
• 5.1.2 目前的决策方式及其局限35-36
• 5.1.3 决策技术选择36
• 5.1.4 选择ANP法进行项目决策的原因36
• 5.2 建立决策指标体系36-42
• 5.2.1 指标分类初步研究37-38
• 5.2.2 结合实际建立ANP评价指标体系38-42
• 5.3 决策组织方法与算法设计42-49
• 5.3.1 决策组织方法设计42-45
• 5.3.2 决策算法设计45-49
• 5.4 利用ANP软件super decision优化决策方法49-53
• 5.4.1 模型构建49-51
• 5.4.2 确立元素组，元素之间的权重51
• 5.4.3 方案的模糊评价51-53
• 5.5 准则的敏感性分析53-61
• 5.5.1 控制层准则敏感性分析53-55
• 5.5.2 次准则层敏感性分析55-57
• 5.5.3 元素的敏感性分析57-61
• 第六章 全文总结和展望61-63
• 6.1 全文总结61-62
• 6.2 展望62-63
• 参考文献63-65
• 附录65-72
• 附图A 各级网络图65-72
• 致谢72-73
• 个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果73-74

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