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基于云模型的EPC总承包项目评标方法研究

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余甜甜李维芳

摘要：为优化EPC总承包项目评标过程，完善EPC项目评标指标体系，解决评标过程中数据处理的随机性和模糊性等问题，研究将云模型引入EPC总承包项目评标方法。本文首先介绍云模型的概念，进行评标引入云模型的适应性分析;其次，建立EPC项目评标指标体系，在此基础上构建基于云模型的EPC总承包项目评标模型，运用危险因子查找优势环节和薄弱环节;最后用一个实例来验证本模型具有实用性和可操作性。

Abstract： In order to optimize the bid evaluation process of EPC general contracting projects， improve the bid evaluation index system of EPC projects， and solve the randomness and fuzziness of data processing in the process of bid evaluation， the cloud model is introduced into the bid evaluation method of EPC general contracting projects. Firstly， this paper introduces the concept of cloud model and analyzes the adaptability of cloud model. Secondly， an EPC project bid evaluation index system is established. On this basis， an EPC general contracting project bid evaluation model based on cloud model is built， and risk factors are used to find out the strengths and weaknesses. Finally， an example is used to verify the practicability and operability of this model.

关键词：EPC总承包项目;评标方法;云模型

Key words： EPC general contracting project;bid evaluation method;cloud model

中图分类号：TU723.2;F224.9? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章编号：1006-4311（2020）02-0261-03

0? 引言

2016年6月，住建部发布《关于进一步推进工程总承包发展的若干意见》提出优先采用工程总承包模式。2017年5月再次印发《建筑业发展“十三五”规划》，提出发展工程总承包管理能力，培育具有先进管理技术和国际竞争力的总承包企业[1]。EPC模式即设计采购施工总承包模式，以其固定总价、综合管理、合理工期等优点成为目前大中型建设项目承包模式的主流。在这种模式下，所有建设任务全部交付给承包商，承包商的优劣直接决定了工程质量，并且EPC模式通常采用价款较高的总价合同，商务方面对于业主也是个不小的压力，因此选择一个优秀的总承包商对于项目的开展至关重要。本文将云模型引入EPC项目的评标过程，构建基于云模型的EPC总承包项目评标模型。该方法通过计算待评EPC总承包单位与标准云模型之间的云关联度，对EPC总承包单位进行评级，以此来选择最优的总承包商。

1? 相关理论基础

1.1 云模型

云模型是实现定性概念与定量数值之间不确定性转换的模型，反映了概念的两种不确定性，即随机性（事件发生的概率）和模糊性（亦此亦彼性）[2]。设U是一个定量论域，C是U上的定性概念，若定量值x∈U，且x是定性概念C的一次随机实现，x对C的确定度μ（x）∈[0，1]具有稳定倾向，x在论域U上的分布称为云，每一个x称为一个云滴[3]。一个定性概念可以用云的三个数字特征，即期望Ex、熵En和超熵He来描述，称为云模型，记为（Ex，En，He），期望Ex是定性概念在论域中分布的中点;熵En表征定性概念不确定性;超熵He是熵的熵。

1.2 EPC项目评标引入云模型的适应性分析

EPC项目的总承包企业通常采用招标来确定，然而评价指标的选择往往具有主观性和模糊性，且有很多是定性指標，数据难以用量化，评标过程不可避免的存在随机性和模糊性。因此，选择一种可以克服评标过程模糊性和随机性的评标方法来对EPC项目进行评标很有必要。云模型在诸多领域具有普适性，例如在大系统评估、智能控制预测等领域都有一定的发展[4]，引入云模型对EPC项目评标，不但能够实现定性语言和定量数值之间的转换，而且在一定程度上克服了评标过程中的模糊性和随机性，可使评价结果更加科学合理、准确直观。

2? 构建EPC总承包项目的评标指标体系

2.1 评标指标体系的构建及权重设计

本文借鉴现行的国家标准和规范，查阅总结最新的文献资料成果，并向相关的专业人员请教咨询，在此基础上提出了EPC总承包模式的评标指标的初步设计，并针对初步设计内容设计了调查问卷，向40位涉及企业管理、工程造价、法律、设计、施工、环保等多个领域的专家和研究人员发放问卷。总结调查问卷结果，取每一项二级指标最大占比的结果为最终的重要程度，越重要的指标赋予越大的权重，得出各评标指标的权重，最终结果见表1。

2.2 设计评标指标的计分规则

结合现行国家政策规范和文献资料，设计EPC总承包项目二级评价指标的计分规则，各指标打分均采用百分制，如表1所示。

3? 基于云模型的EPC总承包项目评标模型的构建

3.1 构建等级界限标准正态云模型

结合上述计分规则，对EPC总承包单位的等级进行划分，由高到低为甲级、乙级、丙级，设计各等级对应的得分区间，结果如表2所示。各等级界限作为双约束空间[Cmin，Cmax]处理，全面考虑边界值的随机性和模糊性并对其适度扩展[5]。计算云模型的三个基本参数，即期望Ex、熵En、超熵He，如公式（1）～（3）所示：

He=s? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

式中：s为常数，本文取0.2～0.7，随En的大小而变化。

由此得到EPC总承包单位的等级界限的标准正态云模型，计算结果如表2所示。

3.2 评定EPC总承包单位等级

评标委员会对EPC项目投标文件的二级指标打分，得分记为X=（x1，x2，…，x20），xi表示第i个指标的得分，计算过程如下：

第一步：生成以En为期望，He为标准差的正态随机数En'[6];

第二步：计算待评价指标得分x关于云模型的确定度μ，如式（4）所示：

第三步：重复前两步，直到生成20×3=60个云滴为止，结束运算。确定度μij表示评标指标得分xi与第j等级之间的云关联度（i=1，2，…，20，j=1，2，3），即形成综合评判矩阵Z，如式（5）所示：

第四步：结合权重向量W，计算综合评判向量D，如式（6）所示：

D=WZ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （6）

第五步：计算综合评判分数r，如式（7）所示：

式中： dj为D的分量，fj为分量所对应等级j的得分，评判等级为甲、乙、丙时，分别取值为1、2、3。

第六步：综合评判分数r受随机因素的影响，需要多次运算以减弱随机性;引入置信度因子θ对评定结果的分散程度和可信程度进行度量，如式（8）～（10）所示：

式中：t为r的计算次数。θ越小，可信程度越大，当θ<0.01时，评价结果可信。

3.3 查找优势环节和薄弱环节

综合评判矩阵Z反映出各项二级指标相对于不同等级的关联度，其中第i个评标指标最大的云关联度max（kij）与其对应的等级j共同揭示了该指标得分的相对等级，将找到的最大云关联度按等级由高到低依次排列，同等级下再按指标得分由大到小排列，越靠前的数值对应的指标其优势越明显，越靠后的数值对应的指标越薄弱。

4? 案例实证分析

某项目是国内大型石化EPC项目，邀请A，B，C三家企业参与投标，依据评分细则，评标委员会对三家投标单位的投标文件打分，最终推荐A单位为中标候选单位。为获得适应本模型的数据，邀请组建了一个9人专家评委组，综合各位专家的意见，在原打分数据的基础上得到3家投标单位各项二级指标得分，如表3所示。

第一步：计算云关联度，确定综合评判矩阵Z，计算结果如式（11）。

第二步：结合权重向量W，计算综合评判向量D，结果如下：D1=（0.3001，0.2001，0），D2=（0.1753，0.3019，0），D3=（0.1025，0.2115，0.0011）。

第三步：计算综合评判分数r1=1.4000，r2=1.6326，r3=1.6782。

第四步：重复第一～三步100次，得到rij，Erx1=1.4120，Erx2=1.6522，Erx3=1.8001，比较可知Erx1最小，则投标单位A的评标等级最高;置信度因子θ1=0.0059，θ2=0.0063，θ3=0.0043，均小于0.01，評价结果可信。

综上，三家投标单位综合评标等级由高到低排序为A、B、C，因此，推荐A单位为中标候选单位，与项目原评标结果一致。除此之外，以A单位为例找出其优势环节为采购计划、高新技术的使用情况、工程经验，薄弱环节为企业信誉、安全文明施工措施、对周边设施的服务型。招标人运用此模型找出中标单位的薄弱环节后，可以在方案实施之前针对薄弱环节做出优化调整，或者对薄弱环节加强监控，有针对性地做出紧急预案，预防紧急情况的出现。

5? 结论

①本模型建立了一套相对完整的EPC项目评价指标体系，对投标单位的基本经营状况、工程技术实力、商务水平、环境保护和创新这四大方面展开分析，以期为业主选择最适合的承包商;

②将云理论引入EPC总承包项目评标过程，构建基于云模型的EPC总承包项目评标模型，不仅能够客观判定投标单位等级，而且能对投标单位的每一个评价指标数据关于各等级的关联度做出判断;

③运用危险因子查找出EPC总承包单位的优势项目和薄弱环节，能够事前、动态评价EPC项目综合效益，为方案的比选和优化提供事实依据和决策支持;

④此方法算法简单，易于计算机编程实现，多次重复的数据处理过程能让评标结果具有系统性和客观性，本评标模型具有一定的实践应用及推广价值。

参考文献：

[1]认清改革形势，把握工程总承包转型趋势[J].建筑市场与招标投标，2017（4）：2.

[2]王军，刘康，郝蔚峰.基于AHP-CM的建筑工程项目投标博弈风险分析[J].施工技术，2018（13）：6.

[3]范艳峰，杨志晓，杨红卫.基于云理论的粮食品质检测不确定性研究[J].河南工业大学学报，2011（2）：58-62.

[4]刘玲，陈娟娟，徐代忠.基于可拓云理论的施工安全综合评价[J].土木工程与管理学报，2017，34（3）：39-44.

[5]王花兰，梁院生.基于可拓云理论的公路路面性能评价模型[J].中外公路，2015（3）：73-80.

[6]张满银，王生新，孙志忠.基于云理论的油气管道滑坡危险性综合评价[J].工程科学学报，2018（4）：11.

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