不完全信息下基于雙邊匹配的海上交通安全態勢評估

□ 張 荀

(集美大學 航海學院，福建 廈門 361021)

1 引言

我國地域遼闊，海岸線長達18400多千米，更有東海、南海、臺灣海峽等廣闊海域。由于我國經濟持續發展以及“一帶一路”倡議的提出，我國海運的發展必將日益繁榮，越來越多的船舶也將會用于海運貿易等。船舶的增多，水域的繁忙，也會增加船舶事故發生的概率，其中由以船舶碰撞事故發生的數量最多，并且導致的損失和危害也最大。因此，對于海上交通安全態勢的研究十分必要。海上安全事故一旦發生，將造成難以避免的經濟損失，環境污染甚至人身傷亡。但事故無可避免地發生以后，如何準確地確定事故等級，并且預測其后續發展態勢，根據現場狀況進行緊急有效的救援工作，是事故發生后的緊要工作。海上交通事故的嚴重等級不一，因此所采取的措施也應有所區別。較輕的事故，僅需采取相應措施，補救即可；較重的事故，則應采取更為綜合的應急措施。按此進行相應的處置，可以有效地配置資源，不會造成資源浪費，也不會延誤救援。

安全態勢分析已經廣泛應用于電力系統、計算機網絡安全防御、工程建設以及國防安全等各個領域，并且已經取得了顯著成效。王發智[1]分析了交通突發事件的特點之后，利用貝葉斯網絡進行建模，并驗證了態勢評估在交通突發事件中的可行性。張慧永[2]在研究了離散選擇模型的適用性以及相關建模特點、適用理論，結合貝葉斯網絡，充分利用兩者的優點，并做了相關優化，建立了用于分析機動車、非機動車和行人的交通態勢預測模型。文獻[3-5]充分利用相關資料和軟件，挖掘了大量的數據并深度分析，重點是在通航安全風險以及有關環境特點等。Poly A和Amidits A[6]在JDL模型的基礎上進行優化和拓展，開發出了能夠融合傳感數據的PF2功能模型，該模型是一種混合分層的結構，并將該態勢評估模型運用到了智能交通領域，對一些交通突發事件進行前期的預測和分析，得到了很好的預期效果。Kim J K等人[7]提出了多項Logit模型，對交通事故發生后的嚴重程度做了預測分析，以便相關人員提前采取必要的措施，來減少傷害和損失。董海亮等[8]通過學習機對大量的通航風險數據進行分析和學習，并對其中導致評估差異最大的因素分析，運用AHP建立了通航風險評估模型，最后通過實際應用，驗證了模型的有效性和合理性。陳海航[9]對廈門西海域海上旅游航線的特點以及實際情況進行調研，通過LEC風險評價方法分析，得出了風險評價結論，并給出了顯著風險，一般風險和少有風險的劃分，并針對性地提出相關緩解措施。

安全態勢的分析，現比較成熟的方法還是以數據挖掘和有經驗的專家進行分析和決策。數據的挖掘提煉，主要是通過各指標因素的大量數據，分析其互相之間的影響和關系，探究其發生的規律和后續可能的發展趨勢。專家決策法，就是以專家自身的知識儲備和經驗來做出相關的決策，此方法雖然具有主觀性的缺點，但比較簡單以及高效。但一個決策過程的指標因素往往會有很多個，且常常會涉及幾個專業領域。然而一個專家很難準確地把握全部指標因素，更多的情況是，每個專家僅對自己熟悉專業領域的部分指標因素能夠給出判斷，而對另一些不能給出準確決策。針對這種不完全專家信息的情況，本文將利用雙邊匹配的思路，把專家不完整的決策信息補充完整，進而給予合理賦權，做出適當的評估。本文如此處理，可以避免專家對不熟悉的指標做出不恰當的判斷，能夠提高專家決策的正確率，進而做出更合理的評估。

2 海上交通安全態勢評價指標的建立

海上交通安全的評價是一個復雜的系統，涉及人、船、環境、管理等幾個大方面，其中又有許多細微的影響因素，如有靜態因素(人、安全管理等)又有動態因素(海域及航道環境、船舶航行等)。鑒于以上分析，海上交通安全態勢評估指標體系的建立可以從以下方面分析考慮：

①駕駛船舶以及操控相關設備人員、航行船舶、航行環境、管理等綜合反映海上交通安全狀況的因素。

②通過大量數據分析，從交通事故數、事故發生概率、事故發生后的損害情況等方面評估海上交通安全態勢水平。

③航行中的交通條件，如周邊海域通航的船舶數、交通密度等。

④能夠減少海上交通事故發生的其他相關影響因素。

綜上所述，海上交通安全態勢評估指標體系的建立是一個需要定量與定性相結合的復雜過程。通過對相關資料的綜合分析[10～13]，并通過以上的分析，綜合考慮影響海上交通安全態勢的有關因素，為了使評價結果具有合理性和全面性，并使每個評價指標具有獨立性、通用性及可量化，按照目標層次分析法和因果法，建立安全態勢評估指標體系的大概層次，同時在指標選取準則的要求下，采用科學、準確、可操作性強的指標，剔除次要、主觀性強的指標。并通過咨詢有關領域專家，經過反復篩選，最終確定了海上交通安全態勢評估指標體系，具體如表1。

3 不完全條件下基于雙邊匹配的船舶危險度評價模型

3.1 不完全專家信息

表1 海上交通安全態勢評估指標體系

為了使評價結果的合理性和全面性，對于各專家的評價指標集Ck應滿足：

①C1∪C2∪Cm=C;

②(Ci∩Cj)??,(?i,j∈{1,2,…,m},i≠j)

即每位專家所給出的指標集的并集應該囊括了所有的評價指標，這樣就可以保證評價結果的合理和全面；另外，出現任意兩位專家給出的某些指標相同的情況也是合理的，因為現實中專家的知識領域是存在交叉的。

這樣，每位專家給出自己熟悉的指標集，接下來要做的工作就是把每位專家不熟悉而沒給出的指標集補充完成，使得每位專家給出的評價指標集都是完整的。

3.2 專家匹配及評價指標信息補全

對于專家exk選取的指標Ck，專家結合自己的知識和經驗做出判斷，在以往的一些專家評判中，專家做出的多為定性評價，例如：很差、較差、一般、較好、好、很好等。定性分析模糊性強，為了更準確地分析各指標之間的差異性，本文采用定量分析，對于各指標Ck，專家給出評價值vi，且vi∈[0,1]，vi=0(表示該指標完全不符合專家的評判標準)，vi=1(表示該指標完全符合專家的評判標準)；對于專家不熟悉的指標vk，則參考其他熟悉該指標的專家給出的評價信息，然后給出評價值[15]。

假設專家exi對于某指標Ck不熟悉，無法給出自己的評價信息，但專家exj與專家exi有a個共同熟悉且給出評價信息的指標Cl(l=1,2,…,a)，且給出的評價值分別為vlj(l=1,2,…,n)，vli(l=1,2,…,n)；同時專家exj有專家exi不熟悉的評價指標Ck(k=1,2,…,n)，且評價值為vkj(l=1,2,…，n)，則我們對專家exi與exj相同的指標進行匹配分析，進而重新排序，匹配計算如下式：

(1)

(2)

例1：有三位專家對三個評價對象進行打分，三位專家的評價結果如下：

根據數據可以看出，三位專家共有6個共同熟悉的評價指標，而專家1不熟悉，而專家2、專家3熟悉的指標有3個。則對專家2、專家3由公式(1)計算，分別得出值為0.083，0.167，專家2、專家3的權重分別為0.6和0.4。接著根據公式(2)，可計算出專家1不熟悉的三個指標，進而可補全專家1的評價信息，也即如下：

經過以上兩個公式計算后，專家評價信息表也就可以補充完整。通過以上方法的計算，可以很好地避免專家因不熟悉某些指標而出現的模糊性；對于此問題，傳統的處理方法一般為其他給出該指標的專家求平均的方法給出，但這種方法并不能得到空缺該指標的專家的很好認同，而通過雙邊匹配，可以充分考慮該專家的意見，更有說服力和合理性。專家信息評價表補充完整之后，可以利用TOPSIS模型[18]對數據處理。

3.3 TOPSIS模型在專家評價信息中的應用

TOPSIS模型對于多方案多指標的評判具有很強的適用性，處理專家評價信息表具有較大的優勢，能夠針對所給出的數據，反映出數據之間的聯系。TOPSIS模型的應用，許多專家和學者已有較多研究，因此，本文不再做過多敘述。本文借鑒TOPSIS模型，然后結合各專家間的匹配度，就可以對各方案作出合理地評價和選擇。具體步驟如下：

第一步：確定影響因素評價指標集和評價方案，每位專家給出自己熟悉的指標評價信息。

第二步：根據公式(2)、(3)補全部分缺失的指標評價信息，完善評價矩陣，然后把所有專家的評價矩陣合為一個評價矩陣(即新矩陣為：所有矩陣相加，再求其算術平均數求得)，并將其規范化。

設完善并合成后的評價矩陣有m個方案，n個評價指標。則這些數據就構成m×n的矩陣，也即評估矩陣。

X=(xij)m×n

因各指標的量綱不同，需對其做無量綱化處理。也就是對評估矩陣做歸一化處理：

(3)

則可得規范化矩陣：Y=(yij)mn

第三步：計算各指標的權重系數。本文采用變異系數法。

各項指標的變異系數公式如下：

(4)

式中：Vi是第i項指標的變異系數、也稱為標準差系數；σi是第i項指標的標準差；xi是第i項指標的平均數。

各項指標的權重為：

(5)

第四步：計算評估矩陣的加權評價值矩陣。

Vij=wj×yij(i=1,…,m;j=1,…,n)

(6)

第五步：確定正理想解V+和負理想解V-。

(7)

(8)

其中Ji為效益性指標集(即越大對方案越有益)，J2為成本型指標集(即越小對方案越有益)。

第六步：分別計算各方案評價指標值到正負理想解的距離。

(9)

(10)

第七步：計算各方案與最優方案的接近度Di。

(11)

其中Di越接近1，表示該方案越接近正理想解或最優方案。

第八步：將所計算出來的各方案Di值按由大到小的順序排序，Di值越大表示方案越理想。

4 算例分析

假設某航運公司對公司內部制定的四個通航方案進行海上交通安全態勢的評估以及必選出最佳方案，并邀請了ex1,ex2,ex3,ex4四位專家對s1,s2,s3,s4四個方案進行評估，因篇幅有限，本文僅節選其中的一些數據進行驗證分析，現選定其中的四個指標進行數據分析，分別為管理水平、裝載情況、能見度、交通密度。四位專家對于這些指標，根據自己的專業知識，給出了自己的評價矩陣，結果如下：

根據公式(1)和(2)，完善V1、V4，得：

將完善后的四個矩陣相加并各項取算術平均數得矩陣V，并歸一化處理得V′：

按公式(4)、(5)求出各指標權重為：ωj=(0.25,0.38,0.22,0.13)

由公式(6)求得加權矩陣評價值矩陣：

由公式(7)、(8)，可確定出正理想解和負理想解分別為：

V+=(0.950,0.325,0.950,0312)V-=(0.364,0.912,0.312,0.912)

由公式(9)、(10)、(11)，可確定方案各指標的評價值與理想解的相對距離度為：

D=(0.405,0.508,0.438,0.492)

最后，可對4個方案進行排序：

D2>D4>D3>D1

所以，方案2為最佳方案，也即從海上安全態勢評估方面考慮，方案2最為安全可靠，方案4次之，方案4最危險。

5 結論

本文通過分析影響海上交通安全態勢的影響因素，建立了海上交通安全態勢評估指標體系。專家給出自己所熟悉的知識領域，給出自己所熟悉能確定的指標集合，并通過雙邊匹配的方法，完善每位專家沒有給出的指標集，形成完整的專家指標集合，這樣就有效地避免專家不熟悉的指標的模糊性。接著通過TOPSIS模型對數據進行處理，利用變異系數法，對比于正理想解和負理想解，最后給出了評估結果。最后，通過算例分析驗證了方法的合理性和可靠性。