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        基于模糊模擬的航班延誤等級(jí)評(píng)價(jià)研究

        2020-10-09 13:14:50楊鐵軍夏賢義羅嘉欣
        科技與創(chuàng)新 2020年19期
        關(guān)鍵詞:評(píng)語(yǔ)定義因素

        楊鐵軍,夏賢義,張 怡,羅嘉欣

        (1.鄂爾多斯伊金霍洛國(guó)際機(jī)場(chǎng)有限公司,內(nèi)蒙古 鄂爾多斯017200;2.內(nèi)蒙古民航信息科技有限公司,內(nèi)蒙古 呼和浩特010010;3.中國(guó)民航大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,天津300300)

        1 引言

        對(duì)航空公司來(lái)說(shuō),航班正常率是衡量其運(yùn)輸系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量和服務(wù)水平的重要指標(biāo)之一。然而,中國(guó)目前還未建立起完整的航班延誤水平評(píng)價(jià)體系,更多時(shí)候是以航班準(zhǔn)點(diǎn)率來(lái)對(duì)航班延誤進(jìn)行間接評(píng)價(jià)[1]。

        目前對(duì)評(píng)價(jià)問(wèn)題的研究大致可分為兩類(lèi):一類(lèi)是對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究,另一類(lèi)是對(duì)綜合評(píng)價(jià)方法的研究。由于從多方面對(duì)事物進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)難免帶有模糊性和主觀性,因此采用基于模糊數(shù)學(xué)的模糊綜合評(píng)價(jià)法可以使結(jié)果較為客觀,從而獲得更好的實(shí)際效果。在模糊綜合評(píng)價(jià)模型中,建立單因素評(píng)價(jià)矩陣與確定權(quán)重分配是兩項(xiàng)關(guān)鍵的工作,在這個(gè)過(guò)程中主要存在以下問(wèn)題:權(quán)重通常用確切的數(shù)值來(lái)表示,不能準(zhǔn)確地表征評(píng)價(jià)對(duì)象的特征;由于分配權(quán)重主要依靠人的主觀判斷,當(dāng)評(píng)價(jià)因素較多時(shí),很難判斷準(zhǔn)確;因?yàn)楦鳈?quán)重通常應(yīng)具有歸一性,當(dāng)因素很多時(shí),權(quán)重必然很小,若模糊矩陣的合成運(yùn)算是先取小而后取大,便會(huì)“泯滅”大量單因素評(píng)價(jià)的信息,最終無(wú)法得出最有效的結(jié)果。

        許多學(xué)者對(duì)模糊綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了改進(jìn)。FENG 等[2]在模糊綜合評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),它的優(yōu)點(diǎn)是能準(zhǔn)確按照專(zhuān)家的評(píng)定方法工作。但也存在如下缺點(diǎn):難以解釋和給出實(shí)際的物理意義;ANN 模型的性能很大程度上取決于訓(xùn)練樣本的數(shù)量和質(zhì)量,而選擇合適的訓(xùn)練樣本不是一件容易的事。

        因此,本文提出了模糊模擬綜合評(píng)價(jià)模型來(lái)克服上述缺點(diǎn)。本文模型使用模糊變量代替評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重,用模糊模擬技術(shù)處理評(píng)價(jià)模型,使評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀。

        2 模糊變量和模糊模擬

        在這部分中,首先給出關(guān)于模糊變量的一些基本概念和結(jié)果,其次介紹了模糊模擬技術(shù),具體內(nèi)容可見(jiàn)文獻(xiàn)[3]、文獻(xiàn)[4]。

        定義1:假設(shè)Θ為非空集合,P(Θ)表示Θ的冪集(即Θ所有子集的集合),Pos 是從P(Θ)到實(shí)數(shù)集的函數(shù)。如果Pos 滿(mǎn)足以下條件:Pos(Θ)=1;Pos(φ)=0;對(duì)于P(Θ)中的任意集合{Ai},Pos{∪iAi}=supiPos{Ai}則Pos 稱(chēng)為可能性測(cè)度,三元組(Θ,P(Θ),Pos)稱(chēng)為可能性空間。

        定義2:設(shè)ξ是可能性空間(Θ,P(Θ),Pos)上的模糊變量,它的隸屬函數(shù)可由可能性測(cè)度Pos 導(dǎo)出,即

        定義3:假設(shè)ξ是可能性空間(Θ,P(Θ),Pos)上的模糊變量。則模糊事件{ξ≥r}的可能性,必要性和可信性可分別表示為其中μ(u)是ξ的隸屬函數(shù)。

        定義4:設(shè)ξ為模糊變量,則稱(chēng)為模糊變量ξ的期望值(右端中兩個(gè)積分至少有一個(gè)有限)。

        設(shè)ξ為離散型模糊變量,其隸屬函數(shù)為μ(ai)=μi,i=1,2,…,N,不失一般性,假設(shè)a1≤a2≤…≤aN。由定義4 可知,模糊變量ξ的期望值為其中權(quán)重ωi,分別為i=1,2,…,N。

        定義5:如果ξ是從可能性空間(Θ,P(Θ),Pos)到n維歐幾里德空間的函數(shù),則稱(chēng)ξ是一個(gè)模糊向量。

        定理1:數(shù)組(ξ1,ξ2,…,ξn)是一個(gè)模糊向量,當(dāng)且僅當(dāng)ξ1,ξ2,…,ξn是模糊變量。

        定義6:假設(shè)f:Rn→R是一個(gè)函數(shù),ξ1,ξ2,…,ξn是可能性空間(Θ,P(Θ),Pos)上的模糊變量,則ξ=f(ξ1,ξ2,…,ξn)是一個(gè)模糊變量,定義為ξ(θ)=f[ξ1(θ),ξ2(θ),…,ξn(θ)],?θ∈Θ。

        以下給出模糊期望值E[f(ξ)]的模糊模擬過(guò)程。假設(shè)f:Rn→R是一個(gè)實(shí)值函數(shù),ξ=(ξ1,ξ2,…,ξn)是可能性空間(Θ,P(Θ),Pos)的模糊變量,則f(ξ)也是一個(gè)模糊變量,它的期望值定義為:

        根據(jù)下面的模糊模擬過(guò)程來(lái)估計(jì)E[f(ξ)]:①置e=0;②分別從Θ中均勻產(chǎn)生θk,使得Pos{θk}≥ε,令vk=Pos{θk},k=1,2,…,N,其中ε是個(gè)充分小的數(shù);③置④從[a,b]中均勻產(chǎn)生r;⑤如果r≥0,那么其中⑥如果r<0,那么其中重復(fù)步驟④至步驟⑥共N次;⑧計(jì)算⑨輸出E[f(ξ)]。

        3 基于模糊模擬的綜合評(píng)價(jià)

        本文提出的基于模糊模擬的綜合評(píng)價(jià)方法的基本思想是:先對(duì)最低層次的各因素進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),再對(duì)最低層次的上一層次的各因素進(jìn)行綜合評(píng)價(jià);依次向上評(píng)價(jià),一直到最高層次,得出總的評(píng)價(jià)結(jié)果。為簡(jiǎn)明起見(jiàn),下面以?xún)蓚€(gè)層次為例進(jìn)行討論,更多層次的模糊模擬綜合評(píng)價(jià)可仿此進(jìn)行。具體步驟如下。

        3.1 確定因素層次

        假設(shè)評(píng)價(jià)對(duì)象第一層次(也即最高層次)的因素集為U={U1,U2,…,Un},其中Ui(i=1,2,…,n)為第一層次中的第i個(gè)因素,它又由第二層次中的m個(gè)因素決定,即Ui={ui1,ui2,…,uim}。顯然,決定每個(gè)因素Ui的下一層次因素的數(shù)目不一定相等,即不同的i有不同的m。

        3.2 建立權(quán)重集

        根據(jù)每層各因素的重要程度,分別給每一因素賦以相應(yīng)的權(quán)重,此權(quán)重用模糊變量來(lái)表示,得到各個(gè)因素層次的權(quán)重集。第一層次的權(quán)重集為A=(A1,A2,…,An),Ai(i=1,2,…,n)是第一層次中第i個(gè)因素Ui的權(quán)重。第二層次的權(quán)重集為aij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)是第二層次中因素Ui的第j個(gè)因素uij的權(quán)重,此權(quán)重用模糊變量來(lái)表示。

        3.3 建立模糊評(píng)語(yǔ)集

        根據(jù)所求解問(wèn)題設(shè)定模糊評(píng)語(yǔ)集為V,V={V1,V2,…,Vs},其中Vk(k=1,2,…,s)表示評(píng)估的第k個(gè)等級(jí)。本文設(shè)s=5,表示{很好,較好,一般,較差,很差}。

        3.4 一級(jí)模糊模擬綜合評(píng)價(jià)

        由于第一層次因素是由第二層次的若干因素決定的,所以第一層次的單因素評(píng)價(jià),應(yīng)是它包含的第二層次中的多因素綜合評(píng)價(jià),因此一級(jí)模糊模擬綜合評(píng)價(jià)應(yīng)按第二層次中的uij因素進(jìn)行評(píng)價(jià)。uij對(duì)模糊評(píng)語(yǔ)集中第k個(gè)元素的隸屬度為rijk(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m;k=1,2,…,s),則第二層次的單因素評(píng)價(jià)矩陣為2,…,n;j=1,2,…,m;k=1,2,…,s。

        矩陣中第j行表示對(duì)第二層次中第j個(gè)因素uij的評(píng)價(jià)結(jié)果。決定因素Ui的因素uij有多少個(gè),Ri矩陣便有多少行;模糊評(píng)語(yǔ)集有多少個(gè)元素,Ri矩陣便有多少列。rijk的值可以采用專(zhuān)家打分的方式確定,對(duì)于準(zhǔn)則uij有W1個(gè)第V1級(jí)評(píng)語(yǔ),……,Ws個(gè)第Vs級(jí)評(píng)語(yǔ),則有2,…,m。

        3.5 二級(jí)模糊模擬綜合評(píng)價(jià)

        一級(jí)模糊模擬綜合評(píng)價(jià)實(shí)際上是第一層次的單因素評(píng)價(jià),為了對(duì)第一層次中的各因素進(jìn)行綜合,必須進(jìn)行二級(jí)模糊模擬綜合評(píng)價(jià)。顯然,二級(jí)模糊模擬綜合評(píng)價(jià)的單因素評(píng)價(jià)矩陣,應(yīng)為一級(jí)模糊模擬綜合評(píng)價(jià)矩陣:

        于是二級(jí)模糊模擬綜合評(píng)價(jià)集為B=A×R=(b1,b2,…,bs),其中按照第二部分介紹的模糊模擬技術(shù)進(jìn)行計(jì)算。若可歸一化處理,令得到評(píng)價(jià)結(jié)果由模糊模擬綜合評(píng)價(jià)得表示因素集U對(duì)于評(píng)語(yǔ)集V隸屬度。按照最大隸屬度原則,可以得出對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的一個(gè)總體評(píng)價(jià)。

        4 實(shí)例應(yīng)用

        應(yīng)用上述模糊模擬綜合評(píng)價(jià)模型,對(duì)國(guó)內(nèi)某航空公司一個(gè)月的航班延誤情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì),具體評(píng)價(jià)步驟如下。

        分析決策問(wèn)題,確定因素層次和權(quán)重。參考文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[6],建立國(guó)內(nèi)某航空公司的航班延誤等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表1 所示。可以用“Unimportant”“More-or-less Unimportant”“More-or-less Important”“Important”“Very Important”來(lái)表示模糊變量(簡(jiǎn)記為U、MU、MI、I、VI),由專(zhuān)家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)將這五個(gè)模糊變量用三角模糊變量來(lái)表示。因此U、MU、MI、I、VI可以分別記為(0,0,0.2),(0.05,0.25,0.45),(0.3,0.5,0.7),(0.55,0.75,0.9),(0.8,1,1)。

        表1 航班延誤評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

        根據(jù)模糊評(píng)語(yǔ)集V確定Ri(i=1,2,3,4),利用表1得到然后進(jìn)行一級(jí)模糊模擬綜合評(píng)價(jià)。Ri和如下:

        利用第二部分介紹的模糊模擬方法,在模糊模擬中取5000個(gè)樣本點(diǎn),計(jì)算Bi=(i=1,2,3,4)結(jié)果為:

        利用一級(jí)模糊模擬綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果進(jìn)行二級(jí)模糊模擬綜合評(píng)價(jià)的計(jì)算:

        由表1 知A= [IVIVIMI],就可以計(jì)算B的值。在模糊模擬中取5000個(gè)樣本點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果為B=A×R=(b1,b2,…,bs)=(0.8332,2.0033,1.1094,1.3206,0.5830),歸一化處理后=(0.1424,0.3425,0.1896,0.2258,0.0997)。

        這是對(duì)該航空公司一個(gè)月航班延誤情況的綜合評(píng)價(jià),即該航空公司屬于中度延誤和嚴(yán)重延誤的概率分別為22.58%和9.97%,此數(shù)值與該公司的實(shí)際航班延誤情況符合度很好。

        5 結(jié)論

        本文利用現(xiàn)有的民航統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建了科學(xué)系統(tǒng)的航班延誤等級(jí)指標(biāo)體系,用模糊變量代替評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的權(quán)重,提出基于模糊模擬的綜合評(píng)價(jià)模型,克服了現(xiàn)有方法評(píng)價(jià)過(guò)程單一化、主觀化的缺點(diǎn),很好地解決了評(píng)價(jià)過(guò)程中定性指標(biāo)定量化過(guò)程中存在的不夠精確的問(wèn)題。同時(shí),避免了因模糊綜合評(píng)價(jià)中模糊矩陣先取小而后取大的運(yùn)算而導(dǎo)致評(píng)價(jià)信息丟失的情況。根據(jù)本文所建立的評(píng)價(jià)模型,經(jīng)國(guó)內(nèi)某航空公司實(shí)際試用表明,該方法能夠更加真實(shí)、準(zhǔn)確地反映航班的實(shí)際運(yùn)行情況,且能有效地支持航空公司運(yùn)行管理部門(mén)的航班延誤控制管理,并對(duì)航班延誤情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。

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