一、引言□
在城市規(guī)劃中,決策者往往要決定一些公共緊急服務(wù)設(shè)施的優(yōu)化選址問題,同時(shí)應(yīng)急服務(wù)設(shè)施一經(jīng)建立就將長時(shí)間運(yùn)營, 它不僅與運(yùn)行費(fèi)用直接相關(guān), 而且對工作效率及控制水平將會產(chǎn)生很大影響。為了降低運(yùn)行費(fèi)用, 提高工作效率, 在設(shè)置應(yīng)急服務(wù)設(shè)施之前, 要充分考慮應(yīng)急服務(wù)設(shè)施的合理布局, 正確地選擇應(yīng)急服務(wù)設(shè)施的地理位置是十分重要的[1,2]。
應(yīng)急系統(tǒng)選址問題是一個(gè)多目標(biāo)、多屬性的決策問題,影響應(yīng)急服務(wù)設(shè)施地址選擇的因素極為復(fù)雜,因此借助逼近理想解排序(TOPSIS)法綜合考慮各個(gè)影響因素,確定理想中的最佳方案和最差方案,無疑是一種比較科學(xué)有效的方法。在應(yīng)急系統(tǒng)優(yōu)化選址問題中應(yīng)用TOPSIS方法,必須先確定指標(biāo)的權(quán)重。文獻(xiàn)[7]用的TOPSIS方法主要側(cè)重主觀因素的考慮,而本文側(cè)重的是客觀數(shù)據(jù)的分析。確定指標(biāo)權(quán)重通常有兩類方法:一類是主觀方法,如專家打分法、層次分析法、經(jīng)驗(yàn)判斷法等;另一類是客觀方法,如熵權(quán)計(jì)算法、主成分分析法等。因在評標(biāo)過程中,指標(biāo)的權(quán)重對被評價(jià)對象的最后得分影響很大,要做到評標(biāo)盡可能客觀,采用客觀計(jì)算法來計(jì)算指標(biāo)的權(quán)重比較合適[3]。
二、改進(jìn)TOPSIS法并建立模型
(一) 確定變量
基于文獻(xiàn)[7]提出的影響應(yīng)急系統(tǒng)選址的因素,用下列符號來表示多屬性的應(yīng)急系統(tǒng)優(yōu)化選址問題[1-3]:
個(gè)應(yīng)急設(shè)施候選地址.
個(gè)屬性(或指標(biāo))的集合,假設(shè)這些屬性是加性獨(dú)立的。
個(gè)屬性的權(quán)重向量, 其中
。決策者的目標(biāo)就是從集合S中選擇M( 設(shè)第j個(gè)應(yīng)急設(shè)施候選地址的第i個(gè)指標(biāo)值為,構(gòu)成一個(gè)n行m列的評價(jià)矩陣:。顯然是從各專家和評審單位初審時(shí)提供的資料中獲取的。 (二)求解步驟 1.指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化 求矩陣進(jìn)行規(guī)范化,將其統(tǒng)一為效益型指標(biāo),得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。 定義:某項(xiàng)指標(biāo)在同類指標(biāo)中的優(yōu)越度,可表示為該項(xiàng)指標(biāo)與最差指標(biāo)的差值跟最優(yōu)指標(biāo)和最差指標(biāo)的差值之比。顯然。 對于效益型指標(biāo), 指標(biāo)的優(yōu)越度表示該指標(biāo)在同類指標(biāo)中距離最小指標(biāo)值的相對距離,顯然最大指標(biāo)值對最小指標(biāo)值的優(yōu)越度為1,那么可用如下公式計(jì)算得到[3-7]: (1) 對于成本型指標(biāo),指標(biāo)的優(yōu)越度表示該指標(biāo)在同類指標(biāo)中距離最大指標(biāo)值的相對距離,顯然最小指標(biāo)值對最大指標(biāo)值的優(yōu)越度為1,那么可用如下公式計(jì)算得到: (2) 2.確定標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的理想解 根據(jù)優(yōu)越度的定義,結(jié)合指標(biāo)類型,可以得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的理想解如下: (3) 顯然,對于矩陣D,因?yàn)槎冀y(tǒng)一為效益型指標(biāo)了,故理想解,負(fù)理想解。 3.指標(biāo)權(quán)重的確定 根據(jù)距離的定義,可以得到各方案距離正理想解和負(fù)理想解的加權(quán)距離平方和如下:[3] (4) 在距離意義下,越小越好,由此建立如下的多目標(biāo)規(guī)劃模型 4.各方案優(yōu)劣排序 在多個(gè)方案中尋求最符合實(shí)際需要的方案,最優(yōu)方案的各個(gè)指標(biāo)距離正理想解和負(fù)理想解的加權(quán)距離平方和應(yīng)該是最小的。根據(jù)(4)式可求出各方案距離正理想解和負(fù)理想解的加權(quán)距離平方和的值,將其由小到大排序,即可得優(yōu)劣順序[4-6]。越小表示該方案越符合客觀實(shí)際的需求。 三、實(shí)證分析 根據(jù)文獻(xiàn)[7]所采集的數(shù)據(jù),用改進(jìn)的TOPSIS法對6個(gè)候選地址的指標(biāo)用改進(jìn)的TOPSIS方法進(jìn)行計(jì)算分析。表1顯示所收集的原始數(shù)據(jù)[7-10]。 在上述各指標(biāo)中安全防護(hù)能力、交通容載能力、與周圍環(huán)境協(xié)調(diào)性是效益型指標(biāo),其他是成本型指標(biāo)。其中語言變量用模糊數(shù)表示,很高=0.9,高=0.7,一般=0.5,低=0.4,很低=0.2。這些指標(biāo)構(gòu)成決策矩陣A 按改進(jìn)理想解的步驟,首先由(1)(2)式對A進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得標(biāo)準(zhǔn)化矩陣R 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣R,用本文給出求權(quán)重的方法,即由式(9)可求得各指標(biāo)的權(quán)重分別為wi =(0.0874,0.0811,0.0989,0.0884,0.0855,0.0970,0.0879,0.0850,0.0989,0.0910)。 利用改進(jìn)理想解法,求得的值并排序。由(4)式得: =(0.0761,0.0569,0.0636,0.0866,0.0641,0.0677) 顯然, ,因此第二個(gè)方案最優(yōu),第三個(gè)方案次之。 四、總結(jié) 考慮到應(yīng)急選址問題的復(fù)雜性,改進(jìn)TOPSIS法以重點(diǎn)地考慮各種應(yīng)急系統(tǒng)選址影響因素的客觀效用價(jià)值,實(shí)例驗(yàn)證該應(yīng)急系統(tǒng)優(yōu)化選址模型合理、有效、適用,通過分析研究可以有以下結(jié)論: (1) 該優(yōu)化模型的計(jì)算結(jié)果是按優(yōu)劣次序進(jìn)行排序的序列,不僅可以在候選應(yīng)急設(shè)施點(diǎn)指標(biāo)穩(wěn)定的情況下得到一個(gè)最優(yōu)地點(diǎn),而且還可以適應(yīng)候選應(yīng)急設(shè)施點(diǎn)條件的動(dòng)態(tài)變化,不需要重新進(jìn)行計(jì)算即可根據(jù)優(yōu)化序列和變化的條件快速判斷最優(yōu)地點(diǎn),提高了模型的適用性,有利于在實(shí)際中進(jìn)行推廣應(yīng)用。 (2) 改進(jìn)了的TOPSIS法,避免了權(quán)重設(shè)定時(shí)的主觀隨意性,此模型公正客觀,有效解決了多因素的應(yīng)急系統(tǒng)優(yōu)化選址問題,科學(xué)地確定最優(yōu)應(yīng)急設(shè)施點(diǎn)。 參考文獻(xiàn): [1]何建敏,劉春林,曹杰,方磊.應(yīng)急管理與應(yīng)急系統(tǒng)——選址、調(diào)度與算法[M].北京:科學(xué)出版社.2005.7:35-40. [2]劉春林,施建軍.模糊應(yīng)急系統(tǒng)組合優(yōu)化方案選擇問題的研究[J].管理工程學(xué)報(bào).2002.2:23-27. [3]TOPSIS分析方法研究.http://wenku.baidu.com/view/8217510c844769eae009edc0.html [4]喬永輝.一種基于TOPSIS的多屬性決策方法研究[J].企業(yè)技術(shù)開發(fā),2006,25(9):89-91. [5]余雁,梁墚.多指標(biāo)決策TOPSIS方法的進(jìn)一步探討[J].系統(tǒng)工程.2003,21(2):98-101. [6]尤天慧,樊治平.區(qū)間數(shù)多指標(biāo)決策的一種TO PSI S方法[J].東北大學(xué)學(xué)報(bào),2002,23(9):840-842. [7]趙遠(yuǎn)飛,陳國華.基于改進(jìn)逼近理想解排序(TOPSIS)法的應(yīng)急系統(tǒng)優(yōu)化選址模型研究[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào).2008(9)18:23-28. [8] Paul Sorensen,Richard Church.Integrating expected coverage and local reliability for emergency medical services location problems[J].Socio-Economic Planning Sciences.2010(3):8-18. [9] Mustafa S. Canbolat ,Michael von Massow .Locating emergency facilities with random demand for risk minimization[J].Expert Systems with Applications.2011(8):99-106. [10]夏勇其,吳祈宗.一種混合型多屬性決策問題的TOPSIS方法[J].系統(tǒng)工程學(xué)報(bào).2004(12):630-634 (責(zé)任編輯 駱小平)