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基于TOPSIS法和灰色理論的交通信息網絡布局優選

2018-09-10 06:01:20戶佐安包天雯李博威
交通運輸工程與信息學報 2018年3期
關鍵詞:評價

戶佐安,蒲 政,包天雯,李博威

?

基于TOPSIS法和灰色理論的交通信息網絡布局優選

戶佐安1,2,蒲 政1,包天雯1,李博威1

(1. 西南交通大學,交通運輸與物流學院,成都 610031; 2. 西南交通大學,綜合交通運輸智能化國家地方聯合工程實驗室,成都 610031)

交通信息網絡布局是實現交通信息網絡高效運轉的基礎,合理的交通信息網絡布局能夠很好地解決交通運輸普遍存在的道路利用率不高、路網運行效率低下的問題。針對交通信息網絡布局模式進行評價及優選,建立交通信息網絡布局評價指標體系,以TOPSIS法和灰色理論為基礎,將層次分析法與熵值法相結合確定各指標的權重,以此構建TOPSIS法和灰色關聯分析的多屬性決策模型。以成都市為例,對其交通信息網絡布局模式進行了優選,得出應采用網孔式網絡布局方案結論。結果表明:TOPSIS法和灰色關聯分析的多屬性決策模型在對方案進行優選時,能很好地避免傳統TOPSIS在決策過程中,當兩個方案均與正、負理想解距離相等而無法判斷兩個方案優劣的問題,適用于對區域交通信息網絡布局模式的評選。

城市交通;方案優選;TOPSIS法;交通信息網絡;灰色關聯分析法;熵值法

0 引 言

交通信息網絡是集交通信息的采集、處理和服務等功能為一體的系統。隨著社會、經濟的高速發展,構建布局合理、運轉高效的交通信息網絡對推動城市交通運輸可持續發展,提高交通運輸效率,緩解由城市高速發展帶來的道路擁堵、安全性低下等交通問題具有重要的戰略意義。而交通信息網絡布局有多種模式,因此,針對特定城市,在進行交通信息網絡布局決策時,需要運用科學合理的評價方法和模型對多種方案進行評價優選。

目前,關于交通信息網絡布局有少量的研 究[1-6],但布局方案的評價還未見報道。交通信息網絡布局評價作為一個多屬性決策問題,評價指標體系、參數權重的取值是否合理都會對決策結果造成影響。蔚曉丹[1]運用層次分析法和菲德爾法建立了針對交通信息網絡的評價指標體系,然而在定性和定量指標的衡量上還存在不足。在關于評價方法的研究中,TOPSIS法在解決多屬性決策問題時具有數學計算不復雜,原始數據利用充分、信息損失少,能夠很好地使用客觀權重等優點。梁昌勇等[2]運用TOPSIS法分別計算了群體評價值到正、負理想解的距離,最終得到了方案集的排序,并在ERP優選問題中進行了應用。然而傳統的TOPSIS法不能就正、負理想解距離相等的多個方案進行很好的評價。

本文將定性和定量指標結合起來,對交通信息網絡進行多指標衡量后優選,并對傳統的TOPSIS法進行改進,結合灰色理論構建TOPSIS法和灰色關聯分析的多屬性決策模型,提高決策結果的準確程度和可靠程度。

1 交通信息網絡布局

交通信息網絡能夠極大的影響城市化布局,國土資源的整治和利用,區域的規劃建設及經濟帶的形成。目前,區域交通信息網絡布局模式主要包括網孔式、環式和樞紐式。其中,網孔式網絡布局模式可以實現任意兩點之間直接或間接地連接(見圖1),主要適用于網絡流量大、負載均衡、業務服務可靠性高、資源動態管理程度較高的網絡。

圖1 網孔式網絡布局模式

環式網絡布局模式通常表現為點與點的首尾連接(見圖2),主要適用于業務量相對穩定、環形交通路網的布設。

圖2 環式網絡布局模式

而樞紐式網絡布局模式則表現為多點向一點集中匯聚,由一點來進行信息的處理和與其他點聯系的特點(見圖3),主要適用于信息量巨大、一點信息處理能力強大、網絡規模經濟顯著的條件。

圖3 樞紐式網絡布局模式

三種網絡布局模式優劣對比,見表1。

表1 三種網絡布局模式優劣對比

Tab.1 Compare the advantages and disadvantages among three types of network layout models

由上述分析可知,每種布局都有各自的優、缺點和適應條件。因此,在對交通信息網路布局進行決策時,需要對三種布局模式進行評價,優選出最適宜的網絡布局模式。

2 交通信息網絡布局評價指標體系

在進行交通信息網絡規劃的評價時應挑選具有代表性、明確性和獨立性的指標,同時還應結合城市路網現狀和未來規劃,從多方位、多層次進行遴選。所以,結合參考文獻[3]本文選用以下指標進行評價:

表2 交通信息網絡布局評價指標體系

Tab.2 The assessment indicator system of traffic information network layout

3 基于TOPSIS法和灰色關聯分析的多屬性綜合決策模型

TOPSIS法又稱接近理想點法,即定義決策問題的正、負理想解,然后在可行方案中找到一個方案,使其與正理想解的距離最近,與負理想解的距離最遠。TOPSIS法的基本思路是找出正理想方案和負理想方案,然后根據各方案與正理想方案和負理想方案之間的距離來衡量對該方案的滿意度。而灰色關聯分析方法的基本思想是根據序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷其聯系是否緊密,曲線越接近,相應序列之間的關聯度也就越大。TOPSIS法和灰色關聯分析方法都是通過計算評價對象與理想對象的接近程度來判斷各評價對象的優劣次序。本文將TOPSIS法與灰色關聯分析結合起來,運用熵值法得到加權規范化決策矩陣,最后綜合確定方案的優劣。整個綜合決策的步驟流程見圖4。

圖4 綜合決策步驟流程圖

3.1 用熵值法確定權重系數

(1)針對3種交通信息網絡布局模式,建立多屬性決策矩陣如下:

3.2 計算正負理想解

(2)效益型指標正、負理想解取值:

成本型指標正、負理想解取值:

3.3 計算到正、負理想解的歐式空間距離和

根據所得正、負理想解,分別求得歐式空間距離:

3.4 計算正負理想解之間的灰色關聯度和

其中:

3.5 確定大小,進行方案的優劣排序

(2)計算相對貼近度:

4 實例分析

4.1 成都市交通信息網絡概況

在交通信息網絡的建設上,成都市已經初步形成了交通信息網絡傳輸骨架,網絡節點基本覆蓋各區縣,在交通信息網絡的建設和管理上具有良好的基礎。但隨著城市經濟、社會的不斷發展和進步,成都市的交通運輸量在不斷地上升,根據2015年成都市國民經濟和社會發展統計公報的數據顯示,2015年底全市機動車擁有量同比增長11.1%,全年旅客周轉量同比增長2.1%。路網運行效率低下、道路利用率不高、交通擁堵、安全性低,依舊是成都市亟待解決的問題。因此,針對上述問題,需要對城市的交通信息網絡布局從管理水平和社會服務水平進行相應的調整以及優化,選取合理的交通信息網絡布局方案。本文結合成都市的社會、經濟、交通等特點,采用上述方法,對網孔式、樞紐式和環式網絡布局模式進行綜合評價,評選出最適合成都市的交通信息網絡布局方案。

4.2 計算各指標權重

采用10點標度法,通過專家打分對指標賦值。專家共28人,其中,在大學從事交通信息網絡布局規劃研究的教授17人、成都市科研機構研究員6人、成都市從事交通信息網絡的相關企業管理人員3人、成都市政府信息產業部門專家2人,參與評價的專家不僅對該體系非常熟悉,而且對成都市的交通信息網絡情況也非常了解,故所得到的專家評價結果,具有較高的代表性、合理性和可信性。通過整理各位專家的評價結果,綜合量化數據,最終得到的原始矩陣,見表3。

表3 量化的原始矩陣

Tab.3 The quantized original matrix

各指標的權重具體計算過程如下:

(2)運用公式(1)、公式(2)求得指標熵值和待選模式差異系數,見表4。

(3)權重計算

運用公式(3)求得各指標的權重值,見表5。

表4 熵值和待選模式差異系數

Tab.4 Entropy method and the differential coefficients of prepared model

表5 各評價指標權重值

Tab.5 The weight of each indicator

4.3 規范化數據加權,確定正、負理想解

利用公式(4)~(7)得到各指標的正、負理想解,其中平均故障時間間隔、傳輸延時、平均故障恢復時間和構建及運作支出為成本型指標,其余指標為效益型指標。見表6。

表6各指標正負理想解

Tab.6 The positive and negative ideal solution of each indicator

4.4 計算各待選方案歐式空間距離及灰色關聯度

運用公式(8)、(9)得到3種方案到正、負理想解的歐式空間距離:

運用公式(10)、(11)、(12)和(13)得到各方案與正、負理想解之間的灰色關聯度:

4.5 評價結果分析

表7 成都市交通信息網絡布局模式評價結果與排序

Tab.7 The evaluation results and sorting of Chengdu traffic information network layout model

5 結 論

本文通過運用基于TOPSIS法和灰色關聯分析的多屬性決策方法,將定性指標和定量指標、效益型指標和成本型指標結合起來對區域交通信息網絡布局模式進行了評選。該方法能夠很好地適用于對區域交通信息網路布局模式的決策,同時,將TOPSIS法和灰色理論相結合,能夠有效避免傳統TOPSIS法在評價方案與正、負理想解距離相同而無法進行判定的問題。本文結合實例,針對成都市經濟、社會發展現狀,對交通信息網絡布局模式進行了評選,優選出網孔式網絡布局方案。這對提高區域交通信息網絡布局評價的科學性、合理性、可操作性有一定的參考價值。

[1] 蔚曉丹. 交通信息網與電信網的融合及ITS評價指標體系研究[D]. 北京: 北京郵電大學, 2010.

[2] 梁昌勇, 戚筱雯, 丁勇, 等. 一種基于TOPSIS的混合型多屬性群決策方法[J]. 中國科學管理, 2012, 20(4): 109-117.

[3] 席申娥. 基于物聯網需求的區域交通信息網絡布局與管理研究[D]. 武漢: 武漢理工大學, 2013.

[4] 丁以中. 交通運輸網絡規劃綜合評價方法[J]. 上海海運學院學報, 2000, 21(1): 6-21.

[5] 張兵, 鄧衛. 基于DPSIR模型的經濟圈交通網絡評價指標體系[J]. 華東交通大學學報, 2011, 28(4): 7-13.

[6] 崔淑丹, 李星野, 熊靜.綜合交通運輸網絡評價指標體系的探討[C]//第三屆中國智能交通年會論文集. 南京: 東南大學出版社, 2007.

[7] 鄒常富, 吳雙休, 黃英. 基于加權平均法的玻璃鋼錨桿支護可行性綜合評價[J]. 化工礦物與加工, 2013(1): 28-31.

[8] 戶佐安. 基于主動車流可控性的鐵路樞紐車流組織優化模型研究[J]. 學術動態, 2013(1): 10-13.

(中文編輯:李愈)

Optimization of Multi-attribute Traffic Information Network Layout Model Based on TOPSIS Method and Grey Theory

HU Zuo-an1,2,PU Zheng1,BAO Tian-wen1,LI Bo-wei1

(1. School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China; 2. National United Engineering Laboratory of Integrated and Intelligent Transportation, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)

The transport information network layout is the basis of high efficient transport information network operation. The well-designed transport information network layout can efficiently solve the problems of low use rate of the road and low operating efficiency of the road network, which is widely existed in transportation system. To evaluate and optimize traffic information network layout, build the assessment indicator system, based on the TOPSIS method and grey theory, the AHP method and the entropy method are used to identify the indicators weights, construct the multi-attribute decision-making model based on TOPSIS method and grey relational analysis. Took Chengdu city as a case study, optimized the model of its traffic information network layout, which illustrated that the net type network layout scenario is suggested. In the aspect of scenario optimization, the multi-attribute decision-making model based on TOPSIS method and grey relational analysis can avoid the problem which is unable to determine the advanced scenario with the traditional TOPSIS approach when the distance of two scenarios are equal to positive and negative ideal solutions in decision making process, the approach is appropriate in transport information network layout model selection.

urban traffic; scheme optimization; TOPSIS method; traffic information network; grey relational analysis; entropy method

1672-4747(2018)03-0038-08

U491

A

10.3969/j.issn.1672-4747.2018.03.006

2017-05-04

四川省軟科學研究計劃項目(2016ZR0036);中央高校基本科研業務經費專項資金項目(2682016CX045);國家自然科學基金(61104175)

戶佐安(1979—),男,漢族,湖北黃梅人,博士,西南交通大學交通與物流學院副教授,研究方向為交通運輸規劃與 管理。

蒲政(1992—),男,漢族,四川南充人,西南交通大學交通運輸與物流學院碩士研究生,研究方向為交通運輸規劃與管理。

戶佐安,蒲政,包天雯,等. 基于TOPSIS法和灰色理論的交通信息網絡布局優選[J]. 交通運輸工程與信息學報, 2018, 16(3): 38-45.

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