□ 崔 玉

近年來，我國各大中型城市都在研究解決住房供給問題，居住空間密集化勢必成為趨勢。深基坑建設(shè)進入高速發(fā)展階段，同一城市內(nèi)大型深基坑連續(xù)集中興建，項目投資規(guī)模大、復(fù)雜程度高、技術(shù)難度大、建設(shè)周期較長，在運營、養(yǎng)護及維修期間，深基坑受各種因素影響和耦合共同作用，不可避免地會產(chǎn)生嚴重的不確定性。我國建筑行業(yè)在專業(yè)設(shè)置和分工上過于精細，設(shè)計與施工相對獨立，設(shè)計人員完成項目設(shè)計后，很少全程參與到項目的實際施工過程，難以及時掌握項目變化動態(tài)，施工經(jīng)驗匱乏；而施工單位雖然能及時掌握項目施工中的動態(tài)變化，但設(shè)計理論知識與經(jīng)驗不足，實施中難以做到及時發(fā)現(xiàn)和評估項目實際情況與設(shè)計模型狀態(tài)的差異，并及時給予必要的信息反饋。因此，項目設(shè)計時需通盤考慮城市級深基坑在抵抗自然災(zāi)害和極端情況下災(zāi)難性突發(fā)事故的能力和應(yīng)對措施，使系統(tǒng)具有良好的前瞻性和經(jīng)濟性。

通過設(shè)計—施工總承包模式（即“Design-Build模式”）與我國傳統(tǒng)模式（即“Design-Bid-Build模式”）在設(shè)計方案決策的項目合同、建設(shè)單位、承包單位、項目風(fēng)險分擔機制等方面進行差異性對比分析[1-2]發(fā)現(xiàn)，相較于傳統(tǒng)模式，DB模式的承包企業(yè)已經(jīng)同時具備設(shè)計和施工能力，于施工協(xié)同、現(xiàn)場施工能力及應(yīng)對建設(shè)環(huán)境動態(tài)把控更加靈活，方案比選時可以更好地在安全性與經(jīng)濟性之間做出平衡。本文基于DB承包模式的特點[3]，結(jié)合國內(nèi)外深基坑工程設(shè)計方案決策的現(xiàn)狀[4-5]，指出深基坑工程設(shè)計方案決策存在的問題，引出基于不確定多屬性正理想點與LHA算子的深基坑工程設(shè)計方案決策方法，構(gòu)建決策模型，有助于相關(guān)人員發(fā)現(xiàn)方案缺陷，及時做出相應(yīng)的技術(shù)應(yīng)用調(diào)整，提高深基坑設(shè)計方案應(yīng)用水平。

MATLAB可以針對矩陣計算、數(shù)值分析、科學(xué)數(shù)據(jù)、交互式程序設(shè)計、非線性動態(tài)、可視化系統(tǒng)的建模進行應(yīng)用[6-8]，比較符合本文構(gòu)建算法的指令功能表達式要求，因此相對于其他數(shù)學(xué)軟件，運用MATLAB編制程序來解算基坑工程的設(shè)計方案決策算法較為方便快捷[9]，可以極大提高決策者的效率。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

國外專家學(xué)者在基坑工程的設(shè)計方案研究主要基于安全性且偏技術(shù)層面的深度挖掘[10-11]，從承包企業(yè)的角度去研究深基坑設(shè)計方案合理性，以求達到安全與經(jīng)濟性平衡的研究成果偏少。

國內(nèi)在深基坑工程領(lǐng)域發(fā)展相對遲緩，直到1999年陳忠漢著作的《深基坑工程》才比較系統(tǒng)全面地介紹深基坑工程[12]。隨著國內(nèi)深基坑的快速發(fā)展，其在建筑行業(yè)形成了一個重要分支，項目的設(shè)計與施工技術(shù)規(guī)范也得到了完善。國內(nèi)專家開始選用較為科學(xué)的理論分析方法，構(gòu)建出復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，比如運用AHP-F法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和直覺梯形模糊TOPSIS法等[13]。

雖然國內(nèi)外學(xué)者研究深基坑設(shè)計方案決策問題的方法呈現(xiàn)多元化評價，然而大多無法實現(xiàn)設(shè)計方案安全性與經(jīng)濟性的平衡，決策的復(fù)雜性、精度也不高。需要研究應(yīng)用一種新的算法來補全此方面的不足。

2 不確定多屬性決策算子的確定

1957年Churchman與Ackoff兩位學(xué)者率先提出多屬性決策理論，在項目方案評估與決策領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用。多屬性決策也稱為多目標決策的有限方案，即充分考慮若干個與方案密切相關(guān)的特征屬性后再對方案進行整合和評價。若該決策問題涉及多種方案，則采用適中的方法比對特征屬性，進而從多種方案中獲得最佳方案或者對多種方案進行綜合排序擇優(yōu)。利用不確定多屬性是多屬性決策相關(guān)知識理論管理的延伸和發(fā)展[14]，“不確定”這一內(nèi)涵主要表現(xiàn)在企業(yè)經(jīng)營決策研究過程的相關(guān)因素普遍存在著不確定性。這個不確定性主要體現(xiàn)在兩個不同層面：首先是時間層面，隨著時間的推移，客觀物質(zhì)會發(fā)生一定不可預(yù)測的復(fù)雜變化；然后是決策層面，決策者無法對未知事物進行科學(xué)的肯定性判斷。不確定性判斷的產(chǎn)生一方面是由于事物客觀多變，另一方面則是因為生活實踐經(jīng)驗的欠缺和技術(shù)上的局限性[5]。不確定性原理的屬性通常分為由多個屬性決定的不確定性，多屬性決定的不確定區(qū)間和不確定性間隔語言3種模式[15]，根據(jù)權(quán)重屬性的作用，不確定性多屬性理論必須選擇在屬性的權(quán)重是完全未知、部分已知、完全已知的三種情況之一去考慮上述屬性值[12]。

不確定多屬性決策方法具備解決企業(yè)內(nèi)部決策、有效分析不確定且較復(fù)雜方案優(yōu)選的能力。對此需要通過一定的算法對多種設(shè)計方案進行排序擇優(yōu)，利用模糊的信息進行決策。

（1）收集決策數(shù)據(jù)。決策數(shù)據(jù)主要包括：屬性權(quán)重已知、部分確定和未知3種情況；屬性值有語言型、區(qū)間型和實數(shù)型3種類型，構(gòu)建決策矩陣Ak，并規(guī)范化處理，得到規(guī)范矩陣。

（2）集結(jié)計算綜合屬性值。根據(jù)屬性權(quán)重，對各類屬性值進行集結(jié)，采用合適的算子，如OWA算子、WAA算子、WGA算子，選擇更合理算子的綜合屬性值。

（3）運用綜合屬性值對各方案進行優(yōu)序排列。DB承包模式下深基坑設(shè)計方案影響因素繁多而復(fù)雜，帶有眾多不確定性，與相關(guān)決策者水平、經(jīng)驗層次有關(guān)，本文結(jié)合決策指標的特點，構(gòu)建了一個能夠指導(dǎo)決策者在充分掌握決策指標信息的條件下，快速做出最優(yōu)設(shè)計方案選擇的決策模型。

本文根據(jù)主觀賦權(quán)法：運用層次分析法相對合理地進行決策因素上的選取和權(quán)重分析，再運用不確定多屬性決策理論建立基于正理想點和LHA算子的不確定多屬性決策模型來對深基坑項目設(shè)計方案進行定量評價分析，實現(xiàn)項目方案的最終決策。

3 基于不確定多屬性理論的DB模式深基坑設(shè)計方案決策模型

3.1 模型假設(shè)

（1）問題的決策環(huán)境：深基坑項目已經(jīng)確定采用DB承包模式進行開展。

（2）確定決策屬性：已經(jīng)通過查閱文獻，邀請設(shè)計研究領(lǐng)域、施工技術(shù)領(lǐng)域的專家以及高校進行相關(guān)知識領(lǐng)域研究的專家學(xué)者展開調(diào)查，所選方案具有一定權(quán)威性，假設(shè)常見方案為x1：重力式擋墻方案、x2：土釘噴錨支護方案、x3：排樁支護方案、x4：地下連續(xù)墻支護方案。

（3）確定決策者的權(quán)重向量：基于正理想點和LHA算子的不確定性算法，必須首先確定決策者的相對權(quán)重向量，最公平的做法是假設(shè)決策者權(quán)重一樣即權(quán)重向量為（0.3334，0.3333，0.3333）。

3.2 決策模型因子

（1）影響因素。根據(jù)調(diào)查DB承包模式下深基坑設(shè)計方案影響因素的總共有22個決策屬性，分別記為μ1～μ22。具體代表如表1。

表1 DB承包模式下深基坑設(shè)計方案決策屬性表

（2）不確定語言標度為S。S={極差，很差，較差，稍差，一般，稍好，較好，好，很好，極好}經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)以零為中心的對稱性語言可以直接進行運算與分析[16]，因此本論文采用對稱性語言標度：

3.3 決策模型相關(guān)定義

3.3.1 正理想點

3.3.2 偏差

3.4 程序計算思路

本文構(gòu)建的基于理想點和LHA算子的多屬性深基坑設(shè)計方案決策方法組合涉及大量計算目前無法簡化的復(fù)雜算法，企業(yè)在實際項目的應(yīng)用較為困難。利用MATLAB[8]編制成程序代碼，運用程序進行權(quán)重計算以及不確定多屬性群決策分析，可簡化企業(yè)對于決策模型的應(yīng)用。圖1為決策者進行決策計算的程序算法流程圖。輸入表1中的DB承包模式下深基坑設(shè)計方案決策屬性矩陣，通過計算矩陣判斷其一致性，如果不符合一致性原則則通過粒子群算法修正矩陣進行修正和調(diào)整，然后通過運算確定各矩陣的統(tǒng)計權(quán)重層次單排序；接著求各矩陣的全局權(quán)重層次總排序，并進行其一致性檢驗。當檢驗數(shù)據(jù)不滿足要求，則重新修正及調(diào)整操作，然后建立決策矩陣并求正理想點，計算群體偏差，最后選擇群體偏差最小的即為最佳方案。

圖1 程序算法流程圖

4 案例應(yīng)用

4.1 工程概況

X投資管理有限公司擬在X市X區(qū)興建商務(wù)酒店項目。該項目規(guī)劃總用地面積6870㎡，總建筑面積36190.2㎡，建筑占地總面積2197.5㎡。擬建一棟酒店綜合樓地上高19層，樓高75.9m，設(shè)置3層地下室，場地±0.00標高為75.5m，場地周邊環(huán)境復(fù)雜，西北及東南側(cè)近鄰主街道，交通流量大，周邊管線眾多，東北側(cè)近鄰某食品大廈，西南側(cè)近鄰某集團大樓，本項目基坑開挖深度預(yù)計14m，本項目基坑安全等級為一級。

4.2 權(quán)重調(diào)查

設(shè)置調(diào)查表對DB承包模式下深基坑工程設(shè)計方案決策進行數(shù)據(jù)調(diào)查，本次調(diào)查選擇7名高級職稱以上的深基坑工程業(yè)內(nèi)權(quán)威專家，問卷調(diào)查基于Satty1-9標度法，7份電子問卷全部有效，設(shè)置矩陣表達因素之間的關(guān)系（如圖2）。

圖2 影響因素權(quán)重調(diào)查表數(shù)據(jù)表

邀請3位專家作為該項目的決策參與者，并在現(xiàn)場發(fā)放紙質(zhì)調(diào)查表請3位專家填寫，整理成決策評估矩陣（如圖3）。

圖3 影響因素權(quán)重調(diào)查表數(shù)據(jù)表

4.3 決策方法運行計算

運行程序如下。

（1）運行MATLAB軟件；

（2）新建空白項目，根據(jù)程序算法流程圖，編制決策程序代碼至空白項目內(nèi)，修改影響因素權(quán)重調(diào)查表數(shù)據(jù)表.txt、方案評價表數(shù)據(jù).txt導(dǎo)入項目目標途徑；

通過MATLAB軟件編制的程序計算，中DB承包模式下深基坑設(shè)計方案x4為最佳方案，依據(jù)文獻其他同類型的案例基本采用地下連續(xù)墻方案，決策程序計算結(jié)果（如圖4）也與實際工程所采用的方案一致，論證了該程序的可操作性。

圖4 程序計算結(jié)果

5 結(jié)論

為保障DB模式下深基坑工程承包實現(xiàn)項目效益最大化和建設(shè)安全，本文結(jié)合實際項目，主要做了以下幾方面工作。

（1）引入純語言多屬性群決策方法，結(jié)合專家評價內(nèi)容，構(gòu)建出DB模式下深基坑工程設(shè)計方案決策指標體系，為承包企業(yè)客觀做出最終決策提供科學(xué)的指標依據(jù)。

（2）引入基于正理想點和LHA算子的純語言不確定多屬性決策理論模型，將不確定多屬性決策方法運用到X企業(yè)的基坑設(shè)計方案決策案例中，科學(xué)規(guī)避傳統(tǒng)方案難以充分考慮承包商的經(jīng)驗、施工能力、設(shè)備優(yōu)勢、資金及管理能力，也預(yù)估不了現(xiàn)場環(huán)境、居民影響、氣候及其水文變化等，無法避免本可預(yù)知的經(jīng)濟損失。

（3）利用MATLAB軟件開發(fā)的決策程序，為企業(yè)開展深基坑工程設(shè)計方案決策提供簡化應(yīng)用的支持，計算結(jié)果與實際工程所采用的方案一致，論證了本文所構(gòu)建的DB承包模式下深基坑工程設(shè)計方案具有較完整可操作性和可靠性，具有一定的研究借鑒意義。