曹 巍,陳 長(zhǎng)

(同濟(jì)大學(xué) 道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 201804)

基于多屬性分析理論的預(yù)防性養(yǎng)護(hù)決策方法

曹 巍,陳 長(zhǎng)

(同濟(jì)大學(xué) 道路與交通工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 201804)

在分析了傳統(tǒng)路面預(yù)防性養(yǎng)護(hù)決策方法不足的基礎(chǔ)上,結(jié)合SWING法和嫡值法,提出了一種基于多屬性分析理論的預(yù)防性養(yǎng)護(hù)決策方法。以上海市某公路養(yǎng)護(hù)管理部門(mén)的預(yù)防性養(yǎng)護(hù)項(xiàng)目為例,該方法綜合考慮使用性能、工程和用戶3方面因素,并針對(duì)決策者對(duì)路面養(yǎng)護(hù)的不同需求,選取最大間隙、滲水系數(shù)和擺值3項(xiàng)微觀指標(biāo),分別對(duì)5種常用的預(yù)防性養(yǎng)護(hù)措施進(jìn)行分析評(píng)價(jià)和優(yōu)劣排序。從而建立了更加全面、精確且有針對(duì)性的預(yù)防性養(yǎng)護(hù)決策方法。

多屬性分析理論;預(yù)防性養(yǎng)護(hù);決策矩陣;主、客觀賦權(quán)法

隨著用戶對(duì)出行環(huán)境的要求越來(lái)越高,傳統(tǒng)即壞即修式的“矯正性養(yǎng)護(hù)”已不能適應(yīng)目前的道路交通需求。“預(yù)防性養(yǎng)護(hù)”(簡(jiǎn)稱為“預(yù)養(yǎng)護(hù)”)是一種全新的道路養(yǎng)護(hù)理念,旨在路面沒(méi)有病害或路面病害發(fā)生初期即對(duì)其進(jìn)行養(yǎng)護(hù),能提高行駛質(zhì)量和降低道路壽命成本。然而,傳統(tǒng)的預(yù)養(yǎng)護(hù)決策方法存在著一些不足,需要一套能夠綜合考慮各種不同影響因素且具有針對(duì)性的決策方法來(lái)指導(dǎo)預(yù)養(yǎng)護(hù)工作。

1 傳統(tǒng)預(yù)養(yǎng)護(hù)決策方法的不足

根據(jù)美國(guó)國(guó)家高速公路和交通運(yùn)輸協(xié)會(huì)(The American Association of State Highway and Transportation Officials,簡(jiǎn)稱為AASHTO)公路標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)的定義,路面預(yù)養(yǎng)護(hù)是指在不增加路面結(jié)構(gòu)承載力的前提下,對(duì)結(jié)構(gòu)完好的路面或附屬設(shè)施有計(jì)劃地采取某種具有費(fèi)用效益的措施,以達(dá)到保養(yǎng)路面系統(tǒng)、延緩損壞、保持或改進(jìn)路面功能狀況的目的[1—2]。

傳統(tǒng)的預(yù)養(yǎng)護(hù)決策方法包括:費(fèi)用效益分析法、壽命周期費(fèi)用法及決策樹(shù)法等[3]。一方面,傳統(tǒng)的預(yù)養(yǎng)護(hù)決策方法選取的預(yù)養(yǎng)護(hù)評(píng)價(jià)指標(biāo)多是綜合性的宏觀指標(biāo),如:路面狀況指數(shù)(PCI)和行駛質(zhì)量指數(shù)(RQI)等。決策結(jié)果多是基于對(duì)路面狀況的整體評(píng)價(jià)。實(shí)際上,不同的路況可能對(duì)應(yīng)相同的PCI分值。若統(tǒng)一采用相同的養(yǎng)護(hù)方式,則缺乏準(zhǔn)確性且無(wú)法對(duì)某一個(gè)或某幾個(gè)性能指標(biāo)提出針對(duì)性的決策意見(jiàn)[3—6]。另一方面,在實(shí)際工作中,決策者選擇預(yù)養(yǎng)護(hù)措施時(shí),不僅要考慮使用效果,還需要工程和用戶因素。傳統(tǒng)的預(yù)養(yǎng)決策方法難以綜合考慮眾多因素[7—10]。因此需要一套能夠綜合考慮各種不同影響因素且具有針對(duì)性的決策方法來(lái)指導(dǎo)預(yù)養(yǎng)護(hù)工作。

2 預(yù)養(yǎng)護(hù)措施應(yīng)用效果評(píng)價(jià)

本研究依托上海市某公路養(yǎng)護(hù)管理部門(mén)預(yù)養(yǎng)護(hù)項(xiàng)目,選取最大間隙、滲水系數(shù)及擺值3個(gè)微觀指標(biāo),分別從平整度、密水性能及抗滑性能3個(gè)角度對(duì)瀝再生、霧封層、微表處、纖維封層及cape封層5種預(yù)養(yǎng)護(hù)措施進(jìn)行評(píng)價(jià),總結(jié)這5種養(yǎng)護(hù)措施的使用性能,為建立新的預(yù)養(yǎng)護(hù)決策方法奠定基礎(chǔ)。試驗(yàn)段為雙向4車(chē)道,路面級(jí)配類(lèi)型為SMA—13,交通量中等,重車(chē)較少,車(chē)速較快,路況良好,無(wú)明顯損壞情況發(fā)生,處于未發(fā)生損壞或損壞初期的階段,適合進(jìn)行預(yù)養(yǎng)護(hù)。

分別于施工前、后對(duì)最大間隙(三米直尺法)、滲水系數(shù)及擺值3項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了路面檢測(cè)并采集相關(guān)數(shù)據(jù),后又進(jìn)行了多次回訪檢測(cè)?，F(xiàn)將檢測(cè)數(shù)據(jù)匯總,分別如圖1～3所示。

從圖1中可以看出,各種措施對(duì)路面平整度改善效果的差異較大,施工完成后性能衰變速率逐漸降低,具體為:①瀝再生和霧封層對(duì)路面平整度的改善作用有限,有效期為10月;②纖維封層對(duì)路面平整度有一定的改善效果,但強(qiáng)于瀝再生和霧封層的,完工20月后,平整度恢復(fù)到施工前水平,措施失效;③微表處和cape封層對(duì)路面平整度的改善效果較好,有效期分別為20和30月。

圖1 最大間隙檢測(cè)數(shù)據(jù)Fig.1 Detection data of largest gap

圖2 滲水系數(shù)檢測(cè)數(shù)據(jù)Fig.2 Detection data of permeability coefficient

圖3 擺值檢測(cè)數(shù)據(jù)Fig.3 Detection data of BPN

從圖2中可以看出,各種措施對(duì)路面密水性能改善效果的差異較大。施工完成后,性能衰變速率逐漸降低,具體為:①瀝再生和霧封層對(duì)路面密水性能的改善作用有限,有效期分別為8和4月;②纖維封層、微表處及cape封層均能大幅改善路面密水性能,但衰變速率不同,有效期分別為18,20和30月。

從圖3中可以看出,各種措施對(duì)路面抗滑性能改善效果的差異較大,具體為:①瀝再生和霧封層對(duì)路面抗滑性能的改善作用有限,有效期為10月;②纖維封層、微表處及cape封層均能大幅改善路面抗滑性能,有效期分別為22,18和28月。

3 多屬性決策分析理論的內(nèi)涵

多屬性決策分析是研究決策者基于不同的屬性,對(duì)有限個(gè)方案進(jìn)行評(píng)價(jià)和排序的問(wèn)題。多屬性決策包涵5個(gè)基本要素:決策者、屬性、方案、屬性值及決策準(zhǔn)則[11]。

圖4 多屬性決策分析過(guò)程Fig.4 Analysis process of multiple attribute decision

多屬性決策分析過(guò)程有5個(gè)步驟(如圖4所示):①提出問(wèn)題,決策者提出并且分析問(wèn)題是否屬于多屬性決策問(wèn)題;②決策問(wèn)題形成,決策者需確定屬性并給出可能的方案;③信息收集,決策者通過(guò)分析給出各方案的屬性值和各屬性之間的相互關(guān)系;④方案排序,選優(yōu);⑤方案實(shí)施。

4 多屬性決策分析理論在預(yù)養(yǎng)護(hù)決策方面的應(yīng)用

預(yù)養(yǎng)護(hù)決策是典型的多屬性決策問(wèn)題,可以按照多屬性決策分析過(guò)程的5個(gè)步驟進(jìn)行分析。其中步驟②和③可以概括為決策矩陣的建立,步驟④是通過(guò)具體的方法對(duì)決策矩陣進(jìn)行處理,得到方案的排序。

4.1 建立決策矩陣

將多屬性決策問(wèn)題用矩陣表示為:

式中:元素Yij為方案Xi在屬性Yj下的屬性值。

該決策矩陣為決策者提供了分析決策問(wèn)題所需的基本信息,是數(shù)據(jù)處理和求解方法的基礎(chǔ)。

本研究以使用性能、工程因素及用戶因素3個(gè)方面選取的6個(gè)屬性以及5種預(yù)養(yǎng)護(hù)方案建立決策矩陣。利用本研究整理的預(yù)養(yǎng)護(hù)試驗(yàn)段檢測(cè)數(shù)據(jù),建立針對(duì)改善平整度的預(yù)養(yǎng)護(hù)方法選擇的決策矩陣,見(jiàn)表1。

4.2 方案屬性值的無(wú)量綱化

方案屬性值的處理包括:①定性屬性的量化;②不同量綱屬性的規(guī)范化。

表1 預(yù)養(yǎng)護(hù)方法選擇的決策矩陣(針對(duì)改善平整度)Table 1 Decision matrix of preventive maintenance method selection(for improving the smoothness)

1)定性屬性值的量化

用Bipolar標(biāo)度法。Bipolar標(biāo)度適用范圍為1～9,如圖5所示。

圖5 Bipolar標(biāo)度模糊語(yǔ)言關(guān)系示意Fig.5 Fuzzy language relationship of Bipolar scale

2)不同量綱屬性值的規(guī)范化

規(guī)范化即將不同量綱的屬性值化為可比的,本研究采用線性變換法。對(duì)于效益型指標(biāo),采用;對(duì)于成本型指標(biāo),采用

將式(1)中矩陣的定性屬性進(jìn)行量化,再將屬性值規(guī)范化,得:

4.3 屬性之間相互關(guān)系的確定和方案排序

將決策矩陣屬性值無(wú)量綱化之后,需要確定各屬性之間的相互關(guān)系即確定權(quán)重。確定權(quán)重的方法分主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。本研究分別選用SWING法和嫡值法2種主、客觀賦權(quán)法,確定權(quán)重,計(jì)算各方案綜合評(píng)分并進(jìn)行排序。

4.3.1 SWING法

SWING法是一種主觀賦權(quán)法。決策者首先需確定能為整個(gè)決策系統(tǒng)提供最大效用的屬性,并為該屬性賦值100,然后對(duì)各個(gè)屬性的相對(duì)重要性進(jìn)行排序并賦值,無(wú)效用的屬性賦值為0?；舅悸窞?①建立最差方案(所有屬性值最差)X—=,將其效用設(shè)為0;②決策者確定一個(gè)最重要的屬性并將該屬性值提高到最優(yōu),得到方案…),Xj與X—的效用的差為T(mén)j,Tj=100;③按各個(gè)屬性的相對(duì)重要程度,依次將各屬性值提高到最優(yōu),這樣就得到了n個(gè)Tj(關(guān)于各個(gè)Tj數(shù)值的確定,需確定該屬性從最差變?yōu)樽詈媒o決策問(wèn)題帶來(lái)的總體價(jià)值增量相當(dāng)于最重要的屬性從最差變?yōu)樽詈盟鶐?lái)價(jià)值增量的百分比);④權(quán)重

由式(2)可知,最差的方案為X—=(10 0.5 7 50 3 7)。若決策者認(rèn)為最大間隙差是最重要的屬性,得X2=(10 3.8 7 50 3 7), T2=100。然后,按照各個(gè)屬性的相對(duì)重要程度進(jìn)行排序,建立各假想方案Xj,見(jiàn)表2。

表2 SWING法確定權(quán)重Table 2 Determination of the weight by SWING method

最終的權(quán)重W=(0.17,0.29,0.09,0.23, 0.11,0.11)。

由式(4)算得各方案最終評(píng)分為:(0.59, 0.57,0.75,0.54,0.70)。

因此,5種預(yù)養(yǎng)護(hù)措施從優(yōu)至劣的排序分別是:微表處、cape封層、瀝再生、霧封層及纖維封層。微表處和cape封層是比較理想的選擇。SWING法首先需要決策者確定一個(gè)最重要的屬性,然后據(jù)此依次確定其他屬性的重要程度,具有較強(qiáng)的主觀性。

根據(jù)SWING法,分別建立針對(duì)改善密水性能和抗滑性能的預(yù)養(yǎng)護(hù)方法選擇決策矩陣,并分別計(jì)算各措施的評(píng)分:(0.61,0.56,0.78,0.74,0.70)和(0.62,0.59,0.62,0.63,0.70)。

4.3.2 熵值法

嫡值法是一種客觀賦權(quán)法。通過(guò)嫡值法確定各屬性的信息嫡,信息嫡越小,信息的無(wú)序程度就越低,其信息的效用值也就越大,即該屬性的權(quán)重越大;反之,權(quán)重越小。

作者擬用信息嫡來(lái)確定權(quán)重。設(shè)多屬性決策矩陣下,有

式中:Pij為屬性Yj下方案Xi的貢獻(xiàn)度;Ej為所有方案對(duì)屬性Yj的貢獻(xiàn)總量,取K=1/ln m。

定義Dj為第j屬性下各方案貢獻(xiàn)度的差異程度:

則各屬性權(quán)重為:

針對(duì)本研究案例,用嫡值法計(jì)算,得到各屬性權(quán)重:(0.13,0.37,0.08,0.25,0.10,0.07)。各方案的綜合評(píng)分:(0.56,0.54,0.75,0.51,0.71)。

5種預(yù)養(yǎng)護(hù)措施從優(yōu)至劣的排序分別是:微表處、cape封層、瀝再生、霧封層及纖維封層。微表處和cape封層是比較理想的選擇。計(jì)算結(jié)果表明:對(duì)平整度的改善和成本是最重要的2個(gè)屬性。用嫡值法和SWING法得到的屬性權(quán)重和措施排序一致,表明了嫡值法的合理性,得到的結(jié)果符合決策者對(duì)預(yù)養(yǎng)護(hù)問(wèn)題的認(rèn)識(shí)。

按嫡值法,分別建立針對(duì)改善密水性能和抗滑性能的預(yù)養(yǎng)護(hù)方法選擇決策矩陣,并分別計(jì)算各措施的評(píng)分:(0.58,0.52,0.75,0.71,0.72)和(0.65,0.62,0.60,0.61,0.66)。

4.3.3 權(quán)重的修正

SWING法利用專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定權(quán)重,缺點(diǎn)是主觀性較強(qiáng)。嫡值法消除了主觀因素的影響,但對(duì)權(quán)重缺乏解釋。在實(shí)際決策過(guò)程中,將2種方法確定的權(quán)重綜合起來(lái),有

用式(9)對(duì)SWING法和嫡值法確定的權(quán)重進(jìn)行修正,結(jié)果為:W0=(0.10,0.50,0.03,0.27, 0.06,0.04)。各方案綜合評(píng)分:(0.49,0.47, 0.75,0.45,0.74)。

由于2種方法確定的權(quán)重排序十分接近,最終5種措施從優(yōu)至劣的排序結(jié)果仍是微表處、cape封層、瀝再生、霧封層及纖維封層。若想改善路面抗滑性能,微表處和cape封層是比較好的選擇。

對(duì)權(quán)重進(jìn)行修正,計(jì)算針對(duì)改善密水性能的各措施的評(píng)分:(0.55,0.48,0.75,0.74,0.73)。

對(duì)于改善路面密水性能,5種措施從優(yōu)至劣的排序是微表處、纖維封層、cape封層、瀝再生及霧封層。微表處、纖維封層及cape封層是比較好的選擇。

對(duì)權(quán)重進(jìn)行修正,計(jì)算針對(duì)改善抗滑性能的各措施的評(píng)分:(0.61,0.57,0.54,0.58,0.68)。

對(duì)于改善路面抗滑性能,5種措施從優(yōu)至劣的排序是cape封層、霧封層、纖維封層、瀝再生及微表處。cape封層是比較好的選擇。

若綜合考慮3項(xiàng)指標(biāo),采用cape封層或微表處得到的綜合效益最優(yōu)。

5 結(jié)語(yǔ)

1)基于多屬性決策分析理論的預(yù)養(yǎng)護(hù)決策方法,綜合考慮影響預(yù)養(yǎng)護(hù)決策的使用性能因素、工程因素及用戶因素等,并利用SWING法和嫡值法,確定各因素之間的相互關(guān)系,擇優(yōu)選取養(yǎng)護(hù)方案,克服了傳統(tǒng)預(yù)養(yǎng)護(hù)決策方法的缺點(diǎn)。

2)不同于其他研究者采用反映路面狀況的宏觀指標(biāo)進(jìn)行預(yù)養(yǎng)護(hù)決策,本研究采用反映路況的3項(xiàng)微觀指標(biāo):最大間隙、滲水系數(shù)及擺值。分別針對(duì)這3種指標(biāo),利用該決策方法,對(duì)5種預(yù)養(yǎng)護(hù)措施進(jìn)行了排序。決策者根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求,有針對(duì)性地選擇其中某項(xiàng)或某幾項(xiàng)指標(biāo)來(lái)輔助路面養(yǎng)護(hù)決策。相比宏觀指標(biāo),針對(duì)改善微觀指標(biāo)的路面預(yù)養(yǎng)護(hù)決策更加全面、精確,且具有針對(duì)性。

3)如果決策者的目的是改善路面平整度,則5種措施從優(yōu)至劣的排序是:微表處、cape封層、瀝再生、霧封層及纖維封層;如果決策者的目的是改善路面密水性能,則5種措施從優(yōu)至劣的排序是:微表處、纖維封層、cape封層、瀝再生及霧封層;如果決策者的目的是改善路面抗滑性能,則5種措施從優(yōu)至劣的排序是:cape封層、霧封層、纖維封層、瀝再生及微表處;綜合考慮3項(xiàng)微觀指標(biāo),采用cape封層或微表處,綜合效益最優(yōu)。

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Preventive maintenance decision method based on the theory of multiple attribute

CAO Wei,CHEN Zhang
(Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education,Tongji University, Shanghai 201804,China)

Based on the analysis of the lack of traditional pavement preventive maintenance decision method,combining with entropy method and SWING method,a preventive maintenance decision method based on the theory of multiple attribute analysis is put forward.Taking a preventive maintenance project of a highway maintenance management in Shanghai as an example,three factors including the use of performance,engineering and users are comprehensively considered in this method,and three micro index including the largest gap,permeability coefficient and BPN are selected in this method in order to meet different requirements of decision makers for pavement maintenance.Finally,five kinds of preventive maintenance measurements are analyzed and sorted,a more comprehensive,accurate and targeted preventive maintenance decision method is established.

multiple attribute analysis;preventive maintenance;decision matrix;objective and subjective weighting method

U418.6

A

1674—599X(2015)04—0071—06

2015—01—18

曹 巍(1991—)男,同濟(jì)大學(xué)碩士生。