基于熵權多目標決策法的停車者行為選擇模型

王強 張雷 陳浩 林奇 劉虹蔚

摘要：隨著我國私家車擁有量逐年增加，“停車難，難停車”問題也日漸凸顯，作為停車實施者，駕駛者的停車行為是決定停車過程的主要因素。文章分析了多種綜合指標評價體系，得出熵權決策法是解決多目標決策有效而準確的方法，最后進行實例演示，實施結果表明，提出的方法能為停車者決策提供有利依據。

關鍵詞：熵權；多目標決策法；停車者；行為選擇模型；綜合指標評價體系 文獻標識碼：A

中圖分類號：U491 文章編號：1009-2374（2016）23-0017-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.23.007

1 概述

多目標決策的多屬性決策，是按照某種規則對幾個屬性的一些方案進行選擇和排序，在實際應用中，通常需要評判多個目標的方案、計劃、設計的好壞，在對各評價指標賦予權重以及綜合衡量各種因素的指標后，考慮各個評價指標的重要權值進而做出合理的決策，目前通常利用主觀賦權法和客觀賦權法兩種方法進行確定權重，這兩種方法存在很突出的不足，因此權重問題的多屬性決策的研究具有顯著地位。目前很多學者都提出了相關的解決方法，接近于線性加權的排序方法是一種有效地解決有限方案多目標決策問題的方法，但需要事先確定虛擬解；ELECTRE法基本思想是對方案集中各方案作級別關系檢驗，逐步淘汰，該方法雖然邏輯清晰，能充分利用方案信息，但結果過分依賴指示值；層次分析法（AHP）是目前應用最為廣泛的定性與定量相結合的方法，該方法允許將復雜問題分解成若干個遞進層次，通過兩兩對比確定目標的相對重要性，該方法思路清晰，但權值的確定過于主觀。針對以上方法的不足，本文以某行政服務中心區域停車者為研究對象，以優化行政服務中心區域配建停車場高效選擇共享停車場為目標，研究建立基于熵權多目標決策的停車者行為選擇模型。

2 熵權多目標決策模型的建立

一般利用多指標綜合評價體系對停車者對停車場選擇的方案進行評價，停車場選擇受各個指標的影響不同，通過主觀或客觀法確定權重，從而體現差異的影響，主觀賦權法主要依據決策者各個指標的重視程度的先驗信息，如AHP法、Delphi法等；客觀賦權法則是依據已有信息從實際數據出發進行賦權，如PCA、DNN、熵權法等，從而避免主觀認識差異所存在的不足。目前現有的客觀賦權法中，主成分分析對原有指標進行線性組合，得到低維的新指標來代替原有指標，通過新指標對原來信息的反映程度作為權重，而且具有一定的降維功能，該方法具有很強的客觀性，但在新指標還原原有指標的信息尚存在不足，存在一定的誤差。基于人腦神經網結構提出的神經網絡人工構造的信息處理系統，需要大量的數據樣本，并且對信息的處理過程復雜，具有低的可操作性。因此，熵權法利用指標變異程度的大小來確定客觀的熵值以及權重，既避免了主觀評價帶來的偏差，同時比較容易實現。

熵是物質系統狀態中表示系統的混亂程度的一個函數，是表示目前混亂狀態的一種量度，經過對評估矩陣計算得出的熵作為當前權值，與主觀決策確定權值方法不同，熵圈法在給定被評價方案集后各種評價指標確定的情況下，各指標在競爭意義上的相對激烈程度系數，從信息論的方法出發，其表示了該指標對于決策者提供的信息的有價值程度。