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2004年第5-6期 工程建设项 目管理与总承包 ·工作研究 · 基于人工神经网络的工程监理投标报价决策研究 西安交通大学管理学院 杨耀红 在竞争性招标中，投标报价过程是一个充满着 这些模型都有其局限性[21。工程监理的投标报价决策 不确定性的复杂决策过程，投标人的报价决策通常 是复杂的非结构化问题，处理这类问题的实际方法 依赖经验、直觉、偏好等因素。投标决策的特点: 一般都是基于经验的，即从包含大量经验和直觉的 (1)影响因素多，包括工程项目具体特性、招标方情 历史案例中类推。虽然把以前的项目和目前的项目 况、投标方的经验、动态多变的市场环境等等，对 联系起来的机制是非结构化的，但是，有经验的报 这些高度不相关的大量因素进行适当的模拟分析评 价决策者在报价信息选择上更令人信服，其决策也 估，才能做出决策;另外，由于信息获得和处理的 更符合历史数据。解决基于经验的问题时，ANN方 限制，决策者不可能全部考虑所有的影响因素，以 法是有效的方法。因为ANN具有:分布存储和容错 及投标决策人的直觉和偏好的影响;(2)知识是非常 性、大规模并行处理、自学习、自组织、自适应性 隐含的，不容易提取和描述。所以投标报价决策是 的特性[[3.41。所以神经网络可以处理一些环境信息十 一个高度的非结构化问题，没有明确的规则解决该 分复杂、知识背景不清楚和推理规则不明确的问题。 问题。 本文首先通过文献检索、调查访谈，确定影响 目前，投标报价决策模型主要有两种方法:一 工程项目监理投标报价决策的影响因素，然后建立 个是报高价或现金流预测模型，即在计算工程项目 基于ANN的工程监理投标报价决策系统，通过典型 直接、间接成本的基础上，根据公司管理费、盈余 公司的调查得到该监理公司的工程投标报价样本， (利润和不可预见费)确定报高率，报价模型包括 再用该样本训练网络，从而获得实用的ANN投标报 概率报价模型、模糊回归报价模型、AHP报价模型、 价模型，并对全互连和部分互连两种ANN模型进行 智能报价模型和基于过程的报价模型;二是基于承 了比较，最后利用该模型对影响因素进行了敏感性 包方风险评价的报价策略模型，即在系统评价工程 分析，确定监理投标报价的主要影响因素。 项目风险的基础上进行报价决策，主要的报价策略 一、工程监理投标报价的影响因素 包括不平衡报价等[11。但是，所有这些模型都是基于 确定工程监理投标报价决策的影响因素是非常 施工承包方的投标报价决策而开发的。 重要的工作，但 目前，由于工程监理招标工作全面 我国的工程建设项目管理体制中，从八十年代 开展的时间不长，所以这方面的研究资料还很少。 初期，开始引入工程监理，到八十年代末期，正式 本文通过文献检索、实际调查和专家访谈，得到影 实行工程监理制，目前全国的建设监理单位已经达 响工程监理投标报价决策的影响因素，有5大类28 近万家。按照招标投标法的要求，大量的工程建设 个影响因素，如表1所示。 项目，其勘测、设计、施工、监理都要进行招标， 所以，工程项目监理的招标投标已经全面开展。对 二、人工神经网络模型设计 于监理公司来说，在参与工程监理竞争性投标时， 目前我国的工程监理投标报价一般过程是:针 要面对复杂的投标报价决策问题，投标报价是监理 对现投标项目的具体情况以及外部环境，根据公司 公司的一项重要经营活动，对于公司的经营战略和 的投标经验以及投标决策者的直觉和偏好，确定投 公司的利润水平，乃至公司的生存发展，都有至关 标报价。工程监理投标报价一般是