基于FANP的私用飛行駕駛員安全駕駛行為評價模型*

陳　斌， 杜　醒， 張興儉， 趙嶷飛

(中國民航大學 a. 飛行技術(shù)學院， b. 空管研究院， 天津 300300)

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基于FANP的私用飛行駕駛員安全駕駛行為評價模型*

陳斌a， 杜醒a， 張興儉b， 趙嶷飛b

(中國民航大學a. 飛行技術(shù)學院，b. 空管研究院， 天津 300300)

為了正確評價私用飛行員的安全駕駛行為，在系統(tǒng)分析飛行運行全過程的基礎(chǔ)上，建立了基于模糊網(wǎng)絡(luò)分析法(FANP)的私用駕駛員安全駕駛行為評價模型.針對模型中三角模糊數(shù)互補判斷矩陣一致性檢驗過于復雜的問題，引入了最小方差的非線性規(guī)劃模型，通過求取最優(yōu)解以簡化計算，獲得可信度較高的評價指標權(quán)重.以某航校飛行學員的評價為實例進行實證分析，結(jié)果表明，該模型較傳統(tǒng)評價方式更全面、客觀，有助于飛行員的安全駕駛行為訓練.

私用駕駛員； 安全駕駛行為； 飛行運行； 三角模糊數(shù)； 模糊網(wǎng)絡(luò)分析法(FANP)； 最小方差； 非線性規(guī)劃模型； 最優(yōu)解

目前，在國內(nèi)外私用駕駛員執(zhí)照申請人的安全駕駛行為評估中，各能力的重要性和優(yōu)先程度主要依靠考試員來主觀判斷，缺乏客觀性.中國民航局制定的《私用駕駛員執(zhí)照實踐考試標準》中規(guī)定：安全駕駛行為應當包括飛行計劃制定、飛行技術(shù)動作、領(lǐng)航技術(shù)及應急情況處理等多個方面的能力，而國內(nèi)外部分學者在定量評價飛行員方面做的一些研究都僅僅集中在評估飛行技術(shù)動作這單一科目[1-2].為了綜合考慮飛行實踐考試中的各個方面，需要建立一套全面、客觀、有效的飛行員實踐能力定量評定方法.考慮到私用駕駛員安全駕駛行為評估實質(zhì)上是一個多目標評價問題，評價指標具有不確定性和模糊性等特征，評價指標之間存在相互影響，且評價結(jié)果容易受到考試員的主觀影響[3-5]，因此，本文擬采用模糊網(wǎng)絡(luò)分析法(以下簡稱FANP)對私用駕駛員安全駕駛行為進行評估分析.

由于FANP方法中判斷矩陣一致性的檢驗過程比較復雜繁瑣，本文使用基于最小方差的非線性規(guī)劃模型法來求得三角模糊判斷矩陣最優(yōu)解，使計算過程簡化，無須通過一致性檢驗便可獲得可信度較高的三角模糊數(shù)權(quán)重向量[6-9].

1　預備知識

1.1模糊網(wǎng)絡(luò)分析法

FANP方法由ANP和模糊綜合評價法結(jié)合組成.ANP結(jié)構(gòu)一般包括控制層和網(wǎng)絡(luò)層，網(wǎng)絡(luò)層中各元素之間相互影響作用，構(gòu)成一個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).典型的ANP結(jié)構(gòu)如圖1所示.

圖1　網(wǎng)絡(luò)層次分析模型Fig.1　Model for analytic network process (ANP)

根據(jù)ANP原理，控制層元素常作為準則，網(wǎng)絡(luò)層元素作為次準則.各元素進行優(yōu)勢度比較，獲得準則下元素之間影響關(guān)系的超矩陣，進而求得各元素在全局中的穩(wěn)定權(quán)重，然后根據(jù)模糊數(shù)學的隸屬度理論把定性評價轉(zhuǎn)化為定量評價，應用模糊綜合評價法對實際問題進行評價[10-11].

1.2基于最小方差的非線性規(guī)劃法

本文采用三角模糊數(shù)互補判斷矩陣來表征專家對評價指標進行兩兩比較所給出的決策信息.三角模糊數(shù)互補判斷矩陣表示為B=(bij)n×n，其中，bij=(blij，bmij，buij).設(shè)v=(v1，v2，…，vn)T為判斷矩陣B的排序向量，分量vi=(vli，vmi，vui)，則其偏差函數(shù)為

(1)

為了得到合理的排序向量，上述偏差函數(shù)的期望值均應為0，因此，可以根據(jù)此多目標問題，使用最小方差法來建立非線性規(guī)劃模型[4]，即

[bmij(vmi+vmj)-vmi]2+

[buij(vli+vlj)-vui]2}

s.t.0

(2)

通過LINGO進行編程求解該模型，便得到可信度較高的三角模糊數(shù)權(quán)重向量，從而省去了一致性檢驗的繁雜過程.

2　私用駕駛員安全駕駛行為評價

2.1構(gòu)建評價指標體系

飛行實踐的過程是應用知識和技能解決飛行實際問題的過程，本文就取得單發(fā)陸地飛機私照所應具備的安全駕駛行為進行分析研究.構(gòu)建私用駕駛員安全駕駛行為評價指標體系應當滿足如下原則：首先是指標的全面性和可驗證性，要能夠全面反映整個飛行活動中應表現(xiàn)出的本領(lǐng)，以便進行綜合評價；其次是指標的代表性和科學性，所選取的指標應當能夠合理、有效地體現(xiàn)行業(yè)標準要求.在此原則基礎(chǔ)上，結(jié)合《私用駕駛員執(zhí)照實踐考試標準》對飛行實踐全過程中的飛行前準備、機場運行、飛行技術(shù)、領(lǐng)航技術(shù)、應急操作以及人為因素六個部分進行分析.通過分析最終構(gòu)建出私用駕駛員安全駕駛行為評價指標體系，如表1所示.體系中各個指標因素相互作用影響，共同決定私用駕駛員安全駕駛行為的強弱.

2.2構(gòu)建私用駕駛員安全駕駛行為評價模型

2.2.1建立ANP結(jié)構(gòu)模型

根據(jù)表1的評價指標體系，將目標層作為控制層，評價元素組和各元素指標作為網(wǎng)絡(luò)層，考慮各評價元素組及指標間相互影響關(guān)系，用箭頭指向表示影響作用方向，建立私用駕駛員安全駕駛行為評價的ANP結(jié)構(gòu)模型如圖2所示.

各評價指標元素之間的相互影響關(guān)系如表2所示.“1”表示行指標元素會影響列指標元素，“0”表示不存在影響關(guān)系.

2.2.2三角模糊數(shù)互補判斷矩陣與超矩陣

邀請專家根據(jù)表2各評價指標間的影響關(guān)系，分別以各指標為準則，采用0.1～0.9為評估標度對ANP結(jié)構(gòu)中的相關(guān)指標進行兩兩重要度比較判斷.將所得評價標度值轉(zhuǎn)換為三角模糊數(shù)來表征專家判斷信息，以此建立準則間的三角模糊數(shù)互補判斷矩陣.

表1　私用駕駛員安全駕駛行為評價指標

圖2　私用駕駛員安全駕駛行為的網(wǎng)絡(luò)層次分析模型Fig.2　ANP model for safe flying behavior of private pilot

以元素P1(飛行計劃的制定)為準則，在元素組N(領(lǐng)航技術(shù))中建立評估基本面.元素組N中的元素指標N1(推測領(lǐng)航)、N2(基本無線電領(lǐng)航)、N3(改航)和N4(迷航處置)按照其對P1(飛行計劃的制定)的影響大小進行間接優(yōu)勢度比較，構(gòu)造出三角模糊數(shù)互補判斷矩陣如表3所示.

通過LINGO11對表中數(shù)據(jù)進行計算，求得三角模糊數(shù)最優(yōu)解v1=(0.343，0.379，0.379)，v2=(0.343，0.379，0.379)，v3=(0.139，0.160，0.172)，v4=(0.056，0.056，0.069)，再計算vi的期望值，歸一化后得到N1、N2、N3和N4對指標元素P1的影響權(quán)重向量v=(v1，v2，v3，v4)T=(0.387，0.387，0.165，0.062)T.以指標元素P2為準則，在元素組N(領(lǐng)航技術(shù))中進行間接優(yōu)勢度比較，由表2可知P2與N中元素不相關(guān)，故N1、N2、N3和N4對指標元素P2的影響權(quán)重向量v=(0，0，0，0)T.綜上可得元素組N中元素對元素組P中元素的影響程度矩陣WNP=(0.387，0.387，0.165，0.062，0，0，0，0)T.

同理，可計算得到其他元素影響程度矩陣，將各影響程度矩陣整合在一起即構(gòu)成私用駕駛員安全駕駛行為評價指標超矩陣W.

2.2.3確定指標全局權(quán)重

按照ANP原理確定超矩陣內(nèi)各元素組之間的權(quán)重關(guān)系，以每個元素組作為準則分別對其他元素組進行兩兩比較，得到各元素組的權(quán)重矩陣如表4所示.

表2　各評價指標間的影響關(guān)系

表3　元素組N對P1的判斷矩陣

表4　安全駕駛行為權(quán)重矩陣

對超矩陣進行加權(quán)處理，歸一化后計算加權(quán)矩陣的極限穩(wěn)定權(quán)重向量，使用MATLAB2012b計算出結(jié)果，即得私用駕駛員安全駕駛行為評價指標的全局穩(wěn)定權(quán)重值分別為：0.109，0.014，0.014，0.022，0.009，0.020，0.010，0.061，0.051，0.023，0.037，0.036，0.037，0.026，0.052，0.071，0.025，0.195，0.189.

2.2.4構(gòu)建基于FANP模型的評價函數(shù)

將歸一化所求得的評價指標全局權(quán)重值轉(zhuǎn)化為評價指標權(quán)重向量，按六個評價元素組計算得全局穩(wěn)定權(quán)重向量W=(0.123，0.045，0.165，0.136，0.148，0.384)，各評價元素組內(nèi)穩(wěn)定權(quán)重向量WP=(0.109，0.014)，WO=(0.014，0.022，0.009)，WF=(0.020，0.010，0.061，0.051，0.023)，WN=(0.037，0.036，0.037，0.026)，WE=(0.052，0.071，0.025)，WH=(0.195，0.189).

將以上權(quán)重向量作為基于FANP模型的評估函數(shù)系數(shù)向量C，將考試員或?qū)＜覍λ接民{駛員安全駕駛行為考核打分的成績轉(zhuǎn)化為評估矩陣R，將系數(shù)向量C與評估矩陣R相乘得到評估函數(shù)為

M=CR

(3)

3　實例驗證

3.1用Fuzzy法評價飛行學員的安全駕駛行為

在某航校私照飛行檢查時，通過7位考試員(包括為5名飛行教員和2名檢查員)分別對3名私照飛行學員(分別以“學員A”、“學員B”、“學員C”表示)的各項安全駕駛行為評價指標進行評判打分，打分采用10分制，分為五個等級，[8，10)為優(yōu)秀，[6，8)為良好，[4，6)為中等，[2，4)為及格，[0，2)為不及格.匯總統(tǒng)計每位飛行學員的評價結(jié)果如表5所示.

表5　評價統(tǒng)計

將統(tǒng)計結(jié)果利用模糊線性變換法構(gòu)建相應學員各項指標的評價矩陣，以學員A為例，得出其各項指標的評價矩陣rA為

(4)

由以上結(jié)果可求得學員A各評價元素組所對應的評價向量，如飛行前準備評價向量為

RAP=WPrAP=

(0.030，0.093，0，0，0)

(5)

同理，可得機場運行評價向量RAO為(0.022，0.013，0.010，0，0)；飛行技術(shù)評價向量RAF為(0.001，0.030，0.094，0.039，0)；領(lǐng)航技術(shù)評價向量為RAN為(0.010，0.105，0.021，0，0)；應急操作評價向量RAE為(0，0.073，0.060，0.015，0)；人為因素評價向量RAH為(0，0，0.219，0.165，0).根據(jù)RAP，RAO，RAF，RAN，RAE，RAH可構(gòu)建飛行學員A的整體評價矩陣RA.

于是，根據(jù)FANP模型的評價函數(shù)式可得學員A安全駕駛行為的總體評價向量為

MA=WRA=

(0.123，0.045，0.165，0.136，0.148，0.384)·

(0.006，0.042，0.112，0.072，0)

(6)

同理，可得學員B和學員C各評價元素組及整體能力評價向量，評價結(jié)果按隸屬度最大原則確定，將3名私照飛行學員能力評價結(jié)果匯總，見表6.

表6　3名飛行學員考核評價結(jié)果

3.2結(jié)果分析

從所得結(jié)果可以看出，學員A的各項評價指標中，機場運行為優(yōu)秀，較為突出，其他方面的理論與實踐表現(xiàn)的比較均衡，為良好或者中等，綜合評價結(jié)果為中等.由于在私照飛行階段，運行的機場通常較小，運行程序相對比較簡單，因此機場運行此項對綜合評定結(jié)果的影響比較有限.

學員B的飛行理論知識掌握較好，飛行前準備為優(yōu)秀，機場運行為良好，但是其實踐操作欠缺，飛行技術(shù)一項僅為及格，其綜合評價結(jié)果為中等.

學員C除了領(lǐng)航技術(shù)為及格外，其余指標表現(xiàn)比較平均，但其綜合評價為良好，優(yōu)于學員A和學員B.在私照飛行階段，實際操作能力比理論知識更為重要，飛行學員可以在飛行訓練中隨著飛行經(jīng)驗的累積加深對理論的掌握和理解；而飛行習慣和行為模式在飛行訓練中一旦形成，通常很難改變，甚至伴其一生，因此在私照階段非常重要.所以，學員C雖然理論方面表現(xiàn)一般，但是人為因素一項為良好，因此其綜合評價成績相對比較突出.

上述安全駕駛行為考核的評價結(jié)果與這3名學員平時考試成績的存檔記錄基本吻合.后續(xù)的飛行訓練可根據(jù)分析結(jié)果進行針對性的調(diào)整，學員A理論知識掌握較好，應該在以后加強飛行技術(shù)訓練和個人素質(zhì)的培養(yǎng)；學員B飛行技術(shù)能力較差，理論知識掌握較好，應加強飛行操作能力的訓練，提高應用理論的能力；學員C實際動手操作能力較強，但其領(lǐng)航技術(shù)欠缺，在后續(xù)的訓練中應該有所側(cè)重.

4　結(jié)　論

通過以上分析得出如下結(jié)論：

1) 本文結(jié)合ANP和模糊綜合評價方法構(gòu)建了私用駕駛員安全駕駛行為評價模型，通過求解私用駕駛員各項安全駕駛行為指標的穩(wěn)定權(quán)重，得到評估函數(shù)系數(shù)，進而構(gòu)建了基于FANP模型的私用駕駛員安全駕駛行為評估函數(shù).實例驗證表明，該方法構(gòu)建的FANP模型評估函數(shù)能夠全面、客觀、有效地評估私用駕駛員的安全駕駛行為并發(fā)現(xiàn)其存在問題，為以后的訓練指明方向.

2) 本文使用基于最小方差的非線性規(guī)劃模型來求得可信度較高的三角模糊數(shù)權(quán)重向量，使計算過程簡化，省去了一致性檢驗的復雜繁瑣過程.

3) 該方法具有較強的可操作性，不同的飛行教員均可以利用該評價函數(shù)來綜合評價飛行學員的安全駕駛行為水平，從反饋的結(jié)果尋找問題，實現(xiàn)以最少的成本投入達到最佳的訓練效果，為今后私用駕駛員安全駕駛行為評判和優(yōu)秀飛行員的培養(yǎng)提供決策參考.

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(責任編輯：景勇英文審校：尹淑英)

Evaluation model for safe flying behavior of private pilot based on FANP

CHENBina,DUXinga,ZHANGXing-jianb,ZHAOYi-feib

(a.FlightTechnologyCollege,b.AirTrafficManagementInstitute,CivilAviationUniversityofChina,Tianjin300300,China)

Inordertocorrectlyevaluatethesafeflyingbehaviorofprivatepilot,anevaluationmodelforthesafeflyingbehaviorofprivatepilotbasedonfuzzyanalyticnetworkprocess(FANP)wasestablishedonthebasisofsystematicallyanalyzingthewholeflightoperationprocess.Aimingattheproblemthattheconsistencytestingoftriangularfuzzynumbercomplementaryjudgmentmatrixistoocomplicated,anon-linearprogrammingmodelbasedonminimumvariancewasintroduced,thecalculationwassimplifiedthroughfindingtheoptimalsolution,andtheevaluationindexweightwithhighcredibilitywasobtained.Anempiricalanalysiswasperformedwithchoosingtheevaluationofflightcadetsinaflightschoolasanexample.Theresultsshowthattheproposedmodelismorecomprehensiveandobjectivecomparedwiththetraditionalevaluationmodels,andisbeneficialtothetrainingofsafeflyingbehaviorofpilots.

privatepilot;safeflyingbehavior;flightoperation;triangularfuzzynumber;fuzzyanalyticnetworkprocess(FANP);minimumvariance;non-linearprogrammingmodel;optimalsolution

2016-03-09.

中央高校基金資助項目(3122013X006)； 民航聯(lián)合研究基金資助項目(U1533117).

陳斌(1980-)，男，廣東汕頭人，講師，碩士，主要從事飛行技術(shù)與航空安全等方面的研究.

10.7688/j.issn.1000-1646.2016.05.20

TP273

A

1000-1646(2016)05-0590-07

*本文已于2016-09-07 16∶10在中國知網(wǎng)優(yōu)先數(shù)字出版. 網(wǎng)絡(luò)出版地址：http：∥www.cnki.net/kcms/detail/21.1189.T.20160907.1610.042.html