基于熵權TOPSIS模型的水上交通風險評價軟件設計

江福才+王晨+張帆+馬全黨+鄒紅兵

DOI：10.13340/j.jsmu.2017.03.006

文章編號：1672-9498（2017）03003106

摘要：為對不同類型的水上交通風險對象進行準確而高效的評價，綜合考慮現有風險評價方法及軟件的優劣，基于熵權TOPSIS模型，開發一種水上交通風險評價軟件。通過分析風險評價軟件設計需求，對軟件功能進行總體設計和詳細設計，將軟件分為數據輸入、數據計算和數據輸出3個模塊。數據處理程序由Visual C++6.0語言實現，軟件界面通過MFC框架設計。為驗證軟件的基本功能和評價結果的有效性，對軟件進行集成測試和驗收測試。結果表明，基于熵權TOPSIS模型的水上交通風險評價軟件功能正常、操作簡便、準確性好，具有較強的實用性。

關鍵詞：

水上交通； 風險評價； 熵權； TOPSIS； 軟件設計

中圖分類號： U698.6

文獻標志碼： A

Risk evaluation software design for waterway transportation

based on entropyweight TOPSIS model

JIANG Fucai， WANG Chen， ZHANG Fan， MA Quandang， ZOU Hongbing

（

a. School of Navigation； b. Hubei Key Laboratory of Inland Shipping Technology， Wuhan

University of Technology， Wuhan 430063， China）

Abstract：

To evaluate the risk of different objects in waterway transportation area， considering the advantages and disadvantages of the existing risk evaluation methods and softwares comprehensively， the risk evaluation software based on entropyweight TOPSIS model is developed. By analyzing the design demand of risk evaluation software， the overall design and detailed design of the software function are given， and the system of software consists of three modules， data input， data calculation and data output. The data handling program is realized by Visual C++ 6.0 language and the software interface is designed with the help of MFC framework. To verify the basic function and the evaluation result of the software， the integration testing and acceptance test are implemented. The result shows that the risk evaluation software for waterway transportation based on entropyweight TOPSIS model is of normal function， simple operation， high accuracy and strong practicability.

Key words：

waterway transportation； risk evaluation； entropyweight； TOPSIS； software design

0引言

隨著海上和內河航運業的迅速發展，港口水工建筑物的數量不斷增加。這在促進港口經濟發展的同時，也對水上交通安全帶來一定的影響。因此，科學地分析水上交通形勢以及水工建筑物建設對水域通航環境的影響，進而有針對性地采取風險緩解措施，是當前水上交通安全領域亟待解決的問題。

根據交通運輸部《中華人民共和國水上水下活動通航安全管理規定》（交通運輸部令2016年第69號）[1]規定，水工建筑物建設或者水上水下活動對通航安全可能造成重大影響，建設單位或主辦單位應當在申請海事管理機構水上水下活動許可之前進行通航安全評估。

水上交通風險評價是通航安全評估的重要組成部分。風險評價方法可分為定性評價方法、定量評價方法和綜合評價方法，其中定性評價方法主要有專家調查法、核對表法、SWOT分析等，定量評價方法主要有概率評價法、數學模型評價法、安全指數評價法等，綜合評價方法主要有綜合安全評價、模糊綜合評價、數據包絡分析、人工神經網絡等。

1軟件設計需求分析

隨著計算機及信息化技術的發展，許多學者進行了風險評價軟件的研究和設計，但軟件的設計多基于綜合評價方法，評價效率不高，如：吳宗之[2]簡要介紹了國外風險評價軟件的主要類型及SAFETI，WHAZAN，EFFECTS，RISKCURVES等軟件的特點和應用情況，提出了在風險評價軟件設計中要加強人的可靠性數據庫、元件失效數據庫以及事故后果模型研究的建議；吳炎等[34]分別基于層次分析法和模糊綜合評價方法，開發了AHP評價軟件和FCE評價軟件，并以風險投資項目決策和企業質量經濟效益評價為例，對軟件進行了驗證；寧航宇[5]結合國內外安全評價項目管理軟件和計算機自動安全評價軟件的優勢，基于HAZOP模型，配合各類輔助分析工具，設計了一種風險評價平臺。endprint

有關水上交通風險評價軟件設計的研究相對較少，且多處于理論階段，普適性和可移植性較差，如：嚴新平等[6]在系統分析風險評價軟件的基礎上，借鑒各軟件的優點，進行了海事風險評價軟件的核心功能框架設計，并通過案例說明了軟件的預期功能；郭彥斌[7]為分析受限水域平臺拖帶通航風險，基于云模型構建了受限水域鉆井平臺拖帶作業風險評價模型，并利用 MATLAB 編制了風險評價軟件；楊冬偉[8]在郵船進出海港通航安全風險評價研究中，分別建立了郵船航行通航寬度計算模型、富余水深計算模型和風險評價模型，并通過MATLAB進行了軟件設計。

考慮到風險評價的準確性和高效性，本文在現有評價軟件的基礎上，分析各類評價方法的優劣，擬基于逼近理想解排序法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution， TOPSIS）理論，采用熵權法確定評價對象指標權重，開發基于熵權TOPSIS模型的風險評價軟件，用于水上水下活動通航安全風險評價，為船舶航行安全和海事部門管理決策提供理論參考與支持。

風險評價軟件通過Visual C++6.0語言編程實現，軟件界面通過MFC框架設計，在Windows系統上運行。熵權TOPSIS模型較為簡單，且主要基于數據處理進行風險評價，而C++語言是面向對象編程的主流語言，運行效率較高，可有效完成軟件的設計與開發工作。

2軟件功能設計

2.1總體設計

風險評價軟件包括數據輸入模塊、數據計算模塊和數據輸出模塊等3部分，可對包括航道、碼頭等水工建筑物建設和平臺拖航、船舶引航等水上交通行為在內的各類水上水下活動進行評價。使用者根據評價對象的類型，選擇相應的可以正確反映出待評價對象風險特征的指標建立指標體系，并將指標量化值輸入軟件，即可得到待評價對象風險的大小。根據風險評價結果，可提出相應的緩解措施，降低風險程度。風險評價軟件應用流程見圖1。

2.2詳細設計

2.2.1數據輸入模塊

數據輸入模塊為軟件輸入面板，見圖2。輸入模塊主體為評價對象指標值輸入區域，綜合考慮軟件各種使用模式，軟件擬設計A，B，C，D，E，F共6個評價對象，可同時對至多6個對象進行相對風險評價，并能對1個對象進行絕對風險評價；每個評價對象設置20個評價指標，可建立至多20個指標的風險評價指標體系。

在評價之前，首先根據需要確定評價對象類型，并建立能切實反映評價對象風險特征的指標體系。其次，選擇評價對象并確定評價對象指標值，將其輸入軟件。對于正向風險指標，即數值越大風險越大

的指標，按數據原值進行輸入；對于反向風險指標，即數值越小風險越大的指標，按數值相反數輸入。

此外，軟件輸入面板擬設計3組功能按鈕，“計算”按鈕、“初始化”按鈕和“評價對象”按鈕?！坝嬎恪卑粹o用于進行數據檢測及數據計算，“初始化”按鈕用于清除評價對象指標值輸入區域的所有數據，“評價對象”按鈕用于清除某個評價對象指標數據。

2.2.2數據計算模塊

數據計算模塊主要進行數據檢測及數據計算，通過功能按鈕“計算”實現。

數據檢測包括3類：①檢測評價對象指標值輸入區域有無數據；②檢測各評價對象輸入指標個數是否相等；③檢測評價對象輸入指標值是否為有理實數。如果數據檢測結果為“否”，則彈出錯誤提示框，并返回軟件輸入面板。

數據計算通過熵權TOPSIS模型實現，求解步驟詳見軟件數據處理模型。

2.2.3數據輸出模塊

數據輸出模塊為軟件輸出面板，見圖3。當數據輸入無誤時，點擊軟件輸入面板的“計算”按鈕，就會彈出軟件輸出面板，顯示熵權TOPSIS模型評價結果，即各評價對象風險貼近度。風險貼近度越大說明該評價對象相比于其他評價對象風險越大；若某評價對象風險貼近度位于某兩個評價對象之間，則說明其風險也位于上述兩個評價對象的風險之間。

算得結果后，點擊右上角關閉按鈕，可關閉軟件輸出面板。

3軟件數據處理模型

TOPSIS是一種通過計算有限個評價對象與理想化目標的接近程度并進行排序，以在現有對象中進行相對優劣評價的方法。

評價指標通過熵權法確定權重。按照信息論基本原理的解釋，熵是系統無序程度的一個度量，信息是系統有序程度的一個度量。在風險評價的多個對象中，某個對象的某個指標信息熵越小，說明該指標提供的信息量越大，在綜合評價中所起的作用越大，權重越高。

熵權TOPSIS模型求解可分為建立風險矩陣、確定指標權重、計算風險值等3個步驟[9]。

3.1建立風險矩陣

設有

m個評價對象，n個評價指標， xij表示第i個評價對象第j個評價指標的取值，可得風險判斷矩陣

[WTHX]A[WTBX]=（xij）m×n（1）

評價指標一般具有不同的量綱和單位，因此需要對評價指標進行量綱歸一化處理，計算公式為

bij=（xij-mini

xij）/（maxi

xij-mini xij）

（2）

在對指標進行量綱歸一化之前，需要進行同趨勢化處理，將反向指標值按相反數輸入公式進行計算。經過對風險判斷矩陣的同趨勢化和量綱歸一化處理后，可得標準風險判斷矩陣

[WTHX]B[WTBX]=（bij）m×n（3）

3.2確定指標權重

首先定義各評價指標的熵。設

fij=（bij+1）mi=1（bij+1），

i=1，2，…，m； j =1，2，…，n

（4）

可得各評價指標的熵為endprint

Hj=-1ln

mmi=1

（fijln fij）

（5）

其次，計算各評價指標的熵權：

ωj=（1-Hj）n-nj=1Hj，nj=1ωj=1

（6）

由此得到權重向量

[WTHX]W[WTBX]=（ωj）T， j =1，2，…，n

（7）

標準風險判斷矩陣與權重向量相乘可得到加權標準風險判斷矩陣

[WTHX]R[WTBX]

[WTHX]R[WTBX]=（ωj·bij）m×n

（8）

令rij=ωj·bij，則

[WTHX]R[WTBX]可表示為

[WTHX]R[WTBX]=（rij）m×n（9）

3.3計算風險值

設最

大風險集為S*，最小風險集為S0，則

S*=（r*jj=1，2，…，n）=

（maxi

rijj=1，2，…，n）

（10）

S0=（r0jj=1，2，…，n）=

（mini

rijj=1，2，…，n）

（11）

各評價對象的指標評價值向量與最大風險集的距離和最小風險集的距離可分別表示為

D*i=nj=1rij-r*jq1/q

（12）

D0i=nj=1rij-r0jq1/q

（13）

式中q可根據實際問題確定，一般選擇歐氏距離q=2。

最后，計算各評價對象的指標評價值向量與最大風險集的貼近度Fi，并通過對Fi排序來確定各評價對象風險的大小。

Fi=D0i/（D*i+D0i）， i=1，2，…，m

（14）

4軟件測試

軟件設計完成后需要對軟件進行測試[10]，考慮到本軟件的設計主要為水上交通風險評價服務，因此軟件測試可分為集成測試和驗收測試。集成測試基于漸增式測試理論，通過白盒測試技術實現，重點測試軟件的基本功能；驗收測試基于Alpha測試理論，通過黑盒測試技術實現，主要測試軟件的有效性和實用性。

4.1集成測試

4.1.1功能按鈕測試

打開軟件輸入面板，點擊右上角關閉按鈕，軟件輸入面板正常關閉。

隨機輸入若干評價對象、等數量指標值，點擊某“評價對象”按鈕，該對象指標數據清零；點擊“初始化”按鈕，所有評價對象指標數據清零。

隨機輸入若干評價對象、等數量指標值，點擊“計算”按鈕，彈出軟件輸出面板，顯示軟件計算結果。

點擊軟件輸出面板右上角的關閉按鈕，軟件輸出面板正常關閉。

4.1.2數據檢測測試

①無指標數據輸入測試。

在軟件輸入面板的評價對象指標值輸入區域不輸入數據時，點擊“計算”按鈕，彈出錯誤提示框，顯示“未檢測到評價指標數據，無法進行計算！”。

點擊錯誤提示框的“確認”按鈕，錯誤提示框關閉，返回軟件輸入面板。

②輸入指標個數不等測試。

在軟件輸入面板的評價對象指標值輸入區域輸入不等量評價指標值時，點擊“計算”按鈕，彈出錯誤提示框，顯示“評價指標數量不等，無法進行計算！”。

點擊錯誤提示框右上角的關閉按鈕，錯誤提示框關閉，返回軟件輸入面板。

③輸入指標數據非有理實數測試。

在軟件輸入面板的評價對象指標值輸入區域的數據存在非有理實數時，點擊“計算”按鈕，彈出錯誤提示框，顯示“評價指標數據存在異常值，無法進行計算！”。

4.2驗收測試

驗收測試也稱為確認測試，主要目的是驗證軟件的有效性。為進行驗收測試，擬從現有水上交通風險評價研究文獻中選取評價對象、指標體系和指標值，針對多個評價對象和單一評價對象的情況，分別使用熵權TOPSIS模型軟件進行評價，對比原結果與軟件計算結果，以對軟件評價結果的準確性進行測試。

4.2.1多對象評價實例

吳定勇等[11]為確定不同航道的安全程度，建立了定量評價航道水域通航環境風險的熵權物元模型，并選取5條航道作為實例，進行了評價。本文決定選取該文獻中的評價對象、評價指標體系和指標值，對熵權TOPSIS模型軟件進行多對象風險評價的準確性驗證。

將待評價對象

A，B，C，D，E的評價指標值輸入軟件，其中離航道最近的礙航物與航道的距離C7，導助航設施完善率C11和VTS覆蓋率C12為反向風險指標，故輸入時以相反數輸入；點擊“計算”按鈕，彈出風險貼近度計算結果，見圖4。

航道A，B，C，D，E風險貼近度的輸出結果

分別

為0.462 284，0.640 433，0.329 654，0.455 361，0.314 055，得到5條航道通航風險狀況為BADCE，與原文通過熵權物元模型評價的結果一致。

4.2.2單對象評價實例

周品江等[12]為確

保LNG碼頭的安全，對影響LNG碼頭安全的因素進行了辨識，建立了評價指標體系，通過熵權云模型處理風險評價中評價指標的隨機性和模糊性，并減少各評價指標權重分配中主觀因素的影響，最后以海南LNG碼頭為例，進行了實例應用。本文選取該文獻中的評價對象、評價標準、評價指標體系和指標值，對熵權TOPSIS模型軟件進行單對象風險評價的準確性驗證。

將風險評價等級標準中各等級下限值作為虛擬評價對象指標值，代表各風險等級，與待評價LNG碼頭評價指標值一同輸入軟件，由于其指標均為反向風險指標，故輸入時均以相反數輸入；點擊“計endprint

算”按鈕，彈出風險貼近度計算結果，見圖5。

根據風險貼近度輸出結果，待評價LNG碼頭風險貼近度為0.070 456，處于“比較安全”風險等級下限0.116 347與“安全”風險等級下限0.012 400

之間，且更偏向于“比較安全”風險等級下限，屬“比較安全”，與原文利用熵權云模型得到的評價結果一致。

5結束語

為對水上水下活動的通航安全進行評價，綜合考慮現有風險評價方法和軟件的優劣，開發了基于熵權TOPSIS模型的水上交通風險評價軟件。通過分析水上交通風險評價軟件需求，對軟件功能進行了設計，基于Visual C++6.0語言編寫了數據處理程序，基于MFC框架設計了軟件界面，最后對軟件進行了集成測試和驗收測試，驗證了軟件的實用性和準確性。

在軟件中，通過熵權法確定評價指標權重。熵權法是風險評價領域較為常用的方法，但在實際應用中，可能會受異常值干擾。因此，如何在軟件的數據處理模型中對權重的計算方法進行改進，保證評價對象指標權重的精確，是后續的研究工作之一。

參考文獻：

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（編輯賈裙平）endprint