基于反馈机制和改进topsis模型的城轨线路应急能力决策优化研究-雷勋平.pdf

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1、2016年第14期 科技管理研究Science and TechnologyManagement Research2016 No14doi：103969jissn10007695201614041基于反馈机制和改进TOPSIS模型的城轨线路应急能力决策优化研究雷勋平12，邱广华1，刘 勇3(1南京航空航天大学经济与管理学院，江苏南京210016；2铜陵学院工商管理学院，安徽铜陵244000；3江南大学商学院，江苏无锡214122)摘要：为提高城轨线路应急能力，快速决策并有效应对突发事件，通过引入反馈机制，基于最小偏差原理求得反馈权重，进而根据主观权重、客观权重和反馈权重推算综合权重，构建改进的

2、TOPSIs模型，结合城轨线路应急能力评价指标体系展开实证研究，并将决策评价结果与以往研究进行比较，验证该模型的合理性和科学性。研究结果表明，改进的TOPSIS模型能够克服传统TOPSIS方法的问题和不足，既可以充分发挥以往决策执行效果在后续决策中的影响作用，且能保证评价方案的排序与决策更符合实际，又能识别影响城市轨道交通应急能力的重要因素，优化后续决策方案，为城轨线路及其他问题的应急能力决策优化提供新思路。关键词：改进的TOPSIS模型；城轨线路应急能力；决策优化；反馈机制：最小偏差；综合权重中图分类号：X951；C934 文献标志码：A 文章编号：10007695(2016)1402380

3、5Study on Decisionmaking Optimization on the Emergency Capabilityof Urban Rail Transit Line Based on Feedback Mechanism and Improved TOPSIS ModelLEI Xunpin91一，QIU Guanghual，LIU Yon93(1School of Economics and Management，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 210016，China；2School o

4、f Business Administration，Tongling University，Tongling 244000，China；3School of Business，Jiangnan University，Wuxi 214122，China)Abstract：In order to accelerate emergency capability of urban rail transit line，make quick decision and deal effectivelywith some emergency，the improved TOPSIS model was buil

5、t by introducing feedback mechanism to get feedback weightbased on minimum deviation theory，and calculating comprehensive weight according to subjective weight，objective weightand feedback weightThe model Was proved to be rational and scientific by the empirical research which combines with e-valuat

6、ion index system of urban rail transit line emergency capability and the comparison of new decision results with theprevious onesThe results show that。the model can overcome problems and weakness of traditional TOPSIS：it can givefull play to future decision of past decision effects，guarantee the eva

7、luation sort and decision in a more practical way，identify the key factors of influencing the transit line emergency capability and optimize the future decisions to supply new ideasfor emergency capability of the transit line and other problemsKey words：improved TOPSIS method；urban rail transit line

8、 emergency ability；decisionmaking optimization；feedbackmechanism；minimum deviation；comprehensive weight城市轨道交通已经成为城市特别是大型城市的主要交通工具，在缓解城市拥堵、加速城市发展和促进城市现代化等方面起到了重要的推动作用。但是，国外城市轨道交通突发事件频发，如地铁火灾(巴黎；阿塞拜疆巴库；大邱)、地铁毒气泄漏(东京)、地铁爆炸与恐怖事件(伦敦；莫斯科；明斯克)、城轨出轨事件(巴伦西亚)等旧J，这些突发事件有的是人为因素(如恐怖主义等)所致，有的是非人为因素(如非人为因素的火灾、爆炸等)

9、所致，为城市轨道交通安全问题敲响了警钟，也使得城市轨道交通线路应急管理特别是应急能力决策问题备受关注，于是，学者们采用不同的定量分析收稿13期：2016-0304，修回日期：20160509基金项目：国家自然科学基金项目“基于复杂装备核心技术能力提升的产学研合作超冲突均衡协同模式研究”(71503103)项目来源：铜陵学院学术带头人后备人选项目项目(2014tlxyxs33)万方数据雷勋平等：基于反馈机制和改进TOPSIS模型的城轨线路应急能力决策优化研究 239方法对城市轨道交通线路应急能力评价与决策展开了较多的研究。如徐亚博口1等针对地铁非常规突发事件，运用CBR模型的原理，提出了一种基于

10、案例推理的应急决策方法；葛悦M o等结合突发事件的能力层次，构建了基于灰色AHP的应急管理能力综合评价模型；宋宇博1等运用随机Petri网理论，并结合马尔科夫决策过程，分析了城市轨道交通应急系统的安全性能；刘德海等基于最小偏差原理，立足高速公路，建立了突发事件能力评价模型；陈露J等综合运用ANP和TOPSIS方法，实对城轨线路应急演练实战效果进行了实证分析。此外，还包括基于熵权模糊法的应急能力评价J、基于结构方程模型的应急救援能力评价旧。和基于可靠性理论的应急能力评价91等。综上所述，学者们在城轨线路及相关主题应急能力评价方面取得了较为丰硕的研究成果。但是，在城轨线路应急能力决策优化与评价等实

11、际问题中，如何处理各种权重的关系，提高权重的准确性，这个问题尚未得到充分研究。众所周知，突发事件应急能力评价多是从两个或两个以上的已有方案中选择其一并加以实施，TOPSIS正好能够满足此需要。但是，以上决策和TOPSIS评价方法一样，其决策与评价有的只考虑主权权重，有的也涉及到客观权重，但均未能有效参考和借鉴以往决策经验，即引入反馈机制，考虑反馈权重。事实上，以往决策的执行效果对后续决策有重要的影响，突发事件应急能力决策问题还应该兼顾反馈权重(专家对以往决策实际执行效果的评价)。由此可见，关于城轨线路应急能力决策优化的研究与实践面临以下问题：(1)应急能力评价指标同时包含语言信息(或专家信息)

12、和数据信息，如何运用多属性决策方法整合已有信息?(2)对于城轨线路应急能力决策优化问题，如何兼顾指标主观权重、客观权重和反馈权重?(3)通过什么样的运算法则或方法将所有权重进行加权集成?有效地减小了不同主客观评价方法的“极化”效应。鉴于此，本文在已有研究的基础上，通过引入反馈机制，吸收借鉴以往应急执行或演练的经验，综合考虑主、客观权重和反馈权重，建立改进的TOPSIS评价模型，并应用该模型研究城市轨道交通线路应急能力决策优化问题，一方面可以验证模型的科学性和合理性，另一方面也为城市轨道交通线路及其他问题的应急能力决策优化提供一种新的思路。1 传统TOPSIS模型存在的问题及改进思路11传统TO

13、PSIS模型存在的问题TOPSIS模型是一种较为优良的决策方法，在多属性决策问题中应用较为普遍。但是，根据已有文献可以发现，传统TOPSIS方法在权重确定、方案排序和选择等方面存在一定的问题，具体问题详见表1。表1 传统TOPSIS模型存在的问题和不足序号 问题类型 问题描述 文献出处TOPSIS的权重主要是主观赋权法，主要依赖。 竖薰耄面 喜爹韶裳冀箬兰薪吴喜；享霎轰曩萎?譬羹文献。，的f司题 根据备选方案的指标值而定，未能兼顾以往决策经验，与真实权重差距较大。TOPSlS方法决策主要是对备选方案进行评价z薹委蒿主与主霉蓁二菱蓑囊曩差雾蠢文献c-，12传统TOPSIS模型的改进思路从表1可知

14、，传统TOPSIS模型多是采用主观权重，也有的兼顾了客观权重，但与评价指标的真实权重差距仍然较大，因为它没有兼顾以往决策的实际执行效果，权重的客观性和动态性有待进一步提高。据此，改进思路设计如下：一是首先邀请专家对方案进行预评估、排序，待方案执行结束后，专家根据实测数据再次对方案进行评价，可以理解为管理学中的决策者对方案的满意度，至此，可以初步获得方案实施前、后的相关信息；二是引入反馈机制，即将第一步的结果纳入指标权重，并据此对指标权重进行调整，能够进一步增强权重的客观性和可靠性，进而优化方案结果排序。综上所述，该改进思路可以有效避免传统TOPSIS方法自身的问题和不足。2改进的TOPSIS模

15、型基于反馈机制、最小偏差与综合权重视角根据文献11，引人反馈机制的TOPSIS主要包括4个步骤：一是构建标准化评价矩阵，二是借助主、客观权重确定方法分别求得主、客观权重后，然后引入反馈机制，确定反馈权重，最后据此求得综合权重，三是根据传统的TOPSIS方法求得评价对象(方案)与正、负理想解的贴进度，四是对方案进行排序并确定最优方案。21 构建标准化评价矩阵设评价问题的原始评价指标矩阵为V=(秽ii)mxl，具体可以表示为秽11 )12321 1322勘m1 Um2由于各指标存在属性差异，且量纲不同，通常采用归一化方法来消除上述影响，标准化矩阵为X=(艽d)。，具体可以表示为!万方数据240 雷

16、勋平等：基于反馈机制和改进TOPSIS模型的城轨线路应急能力决策优化研究X= (2)其中，戈“=兽=，i=1，2，m；，=1，2，凡。q酐2”22指标权重的确定1)确定主观权重在已有确定主观权重的方法中，常用的主要包括：AHP法、Delphi法、对比排序法等，本文采用AHP方法进行主观权重求解，具体计算过程详见文献12，本文用Oj表示各指标的主观权重。2)确定客观权重在已有客观赋权法中，熵权法能有效兼顾指标秽ii的变异程度，客观反映其重要性，熵权计算公式为1一训i=(3)n一爆J 2l其中，马=一志i善厶1蝇，称为信息熵；兀=，称为指标的特征比重。耳。3)确定反馈权重所谓反馈权重就是决策者根据

17、方案执行后的反馈信息对指标权重进行适当调整的结果。假设在上述m个评价方案中，有h个方案已经得到执行。执行结束后，测得各方案相应指标，的实际值为P埘(后=1，2，h)，构成评价矩阵P，其归一化矩阵用Q表示，具体如下：P=(Pi)h。，Q=(gi；)b。 (4)同时，邀请相关专家对个方案的执行效果进行评价打分，表示执行效果满意度，用|si表示。通常，在传统TOPSIS方法中，方案的优、劣主要采用“贴进度”来表征。显然，当各方案的贴进度与执行满意度的偏差越小，则表明此时的指标权重越合理。因此，立足上述原则，可以构建以下模型来求得反馈权重Z，具体模型如下：minF=(DiSi)2，i=1，2，hst

18、，三fj=1，=1，2，n (4)，0，_=1，2，rL其中：SSi 2手裔，2，h (5)厂丁一Si+=i善(guZ一哆+Z)2 (6)钜而 (7)在式(6)、(7)中，d广为评价数据中第个指标在i个评价对象中的最大值，即最偏好的方案，称为正理想解；4-为评价数据中第_个指标在i个评价对象中的最小值，即最不偏好的方案，称为负理想解，其计算方法为公式(8)、(9)。=心I歹=1，2，凡_gl+，gf，q?f(8)审一卿!1lJ=1，2，n-g】-，酊，酊 (9)4)确定综合权重在上述三种权重中，主观权重兼顾到专家的经验，客观权重(熵权)尊重数据的客观性，反馈权重又综合考虑到方案的执行效果，由此

19、可见，三种权重从不同方面反映了各指标的重要性。因此，结合已有文献，通过“综合权重”来表征各指标重要性大小，用cj表示，具体计算公式为ci=I+触+何 (10)其中，a、届和y分别为三种权重各自的权重，且1d、B和3,10，OL+卢+y=1，它们的大小通常可以根据实际情况进行调整。借鉴已有研究，由于反馈权重y积累了以前的决策经验，故7的取值越大，综合权重ci将越趋于科学合理。2。3计算贴进度贴近度的计算仍采用传统TOPSIS方法进行计算。距离计算的方法较多，本文采用欧氏距离计算公式。令Di+为第歹个指标与”的距离，D，一为第J个指标与与y，的距离。贴进度t的计算方法为公式(11)。Ti：? (1

20、1)2矿高 u其中：B+气厂蓦(q)，一勺+)2 (12)q一气侄(勺yi一勺”一)2 (13)在上述公式中，yii为第i个评价对象第个指标加权后的规范化值，yJ+、yi一分别为第，个指标在m个评价对象中取值最偏好方案值和最不偏好方案值。24确定最优方案的取值范围介于0，1，t越大，表明评价方案越接近最优解。当t=1时，方案达到最优；当Ti=0时，方案最差。因此，可以根据贴进度大小，对各评价方案进行降序排列，进而选出最优方案。3改进的TOPSIS模型在城轨线路应急能力决策优化中的应用31 城轨线路应急能力评价指标体系构建针对城市轨道交通的特点，结合已有研究成果，城轨线路应急能力评价指标体系如表

21、2所示。nnnqi万方数据雷勋平等：基于反馈机制和改进TOPSIS模型的城轨线路应急能力决策优化研究 241表2城轨线路应急能力评价指标体系 32综合权重确定根据表l的指标体系和文献7的数据(见表3)，分别计算主观、客观和反馈权重。1)计算主观权重借助文献12的方法，根据表3数据，得到0=00086 01052 00042 00021 01536 0017300783 00041 00032 00156 00844 00454 0093200161 00721 01924 00231 00352 00121 0019100147。2)计算客观权重根据公式(1)(2)(3)，结合表3数据，计算得

22、到W=00546 00447 00447 00447 0044700546 00447 00447 00318 00546 00134 0069700274 00447 00447 00318 00697 00135 0144800318 00447。3)计算反馈权重假设表3中4条线路已经各进行了一次应急演练，各自演练实战结果及邀请专家演练效果评价见表4所示。表3 4条城轨交通对应指标的特征值结合表4中的数据，运用公式(1)、(2)、(4)(9)计算得到反馈权重，=00123 0153300128 00103 01196 00133 00443 00035 0004500186 0068600

23、498 00945 00912 01432 0072300221 00115 00125 00024 00394 1。4)计算综合权重从以上计算可以看出，各权重间存在差异，综合考虑各权重本身地位，分别取19l=01、p=03和y=06，根据公式(10)计算得到各指标的综合权重Ci=1 00246 01159 00215 00198 01006 0026100478 00159 00126 00291 00536 00553 0074200697 01065 00722 00365 00145 00522 0012900385。33计算贴进度根据式(11)计算得到贴进度T=05438 05435

24、 04749 0405934方案排序与选择根据上述计算结果，运用引入反馈机制的TOPSIS方法，对4条城市轨道交通应急能力进行排序：线路l线路2线路3线路4。而采用传统的TOPSIS方法和文献7的排序结果均为：线路1线路2线路4线路3。可见，本文提出的新算法改变了4条城市轨道交通应急能力的排序，主要是关于线路3和线路4的排序问题，那么是什么原因呢?从表面来看，在传统TOPSIS方法和文献7中，线路4的预估效果比线路3好，深究发现，从应急演万方数据242 雷勋平等：基于反馈机制和改进TOPSIS模型的城轨线路应急能力决策优化研究练实战效果来看(见表4)，线路4的效果仅为033，远不及线路3的效果

25、067，因此，线路4的排序显然应该靠后，也证明了本文方法的合理性和科学性。为了进一步优化决策方案，引入反馈权重后，计算并分析每条线路的各指标得分可以发现，线路1在报警装置灵敏度和调查分析能力方面有待优化；线路2在报警装置灵敏度和列车运行调整能力方面存在不足；线路3应急预案制定与演练、救援队伍响应能力以及换乘站大客流监测能力方面有一定缺陷；线路4在路网客流疏散能力和应急预案修订方面有待改进。4结论1)将反馈机制引入传统TOPSIS方法，通过主、客观权重和反馈权重计算得到综合权重，一方面提高了权重的精确度，降低了指标理论权重与真实权重间的误差；另一方面，能够根据权重有效识别并排列影响城轨交通线路应

26、急能力的最主要的因素，按重要性大小排在前5位的依次是：换乘站客流疏散设施、救援部门间的协调能力、应急预案制订与演练、救援队伍应急响应能力和路网客流疏散能力。2)建立城市轨道线路应急能力的反馈机制和TOPSIS决策优化模型，并分析与研究具体算例，不仅可以确定具体线路应急能力大小，而且能够能识别每条线路在应急能力方面的薄弱环节，便于促进城轨交通线路决策优化。3)引入反馈机制，符合管理决策的跟踪原则和反馈原则，能够充分发挥以往决策对后续决策的指导和借鉴作用，根据反馈权重及时适当调整各指标的权重大小，有助于增强后续决策的科学性并提高其准确性。参考文献：1王春雪，索晓，吕淑然，等地铁应急疏散恐慌程度模型

27、研究J中国安全科学学报，2015，25(2)：1711762卢文刚，城市地铁突发公共事件应急管理研究基于复杂系统理论的视角J城市发展研究，2011，18(18)：1191243徐亚博，汪彤，王培怡，等基于案例推理的地铁非常规突发事件应急决策方法研究J中国安全生产科学技术，2013，9(8)：44484葛悦，汪彤，徐亚博基于灰色层次分析法的突发事件应急管理能力评价J中国安全生产科学技术，2014，10(12)：80865宋宇博，牟海波，蒋兆远基于随机Petri网的城市轨道交通应急系统安全性能分析J中国安全科学学报，2011，21(9)：82876刘德海，于倩，马晓南，等基于最小偏差组合权重的突发

28、事件应急能力评价模型J中国管理科学，2014，22(11)：79867陈露，马驷基ANP和改进TOPSIS的城轨网络应急能力决策优化J安全与环境学报，2015，15(1)：44478宋英华基于熵权模糊法的公众应急能力评价研究J科研管理，2014，35(12)：1831889苗成林，孙丽艳，杨力，等基于结构方程模型的煤矿企业应急救援能力评价研究J中国安全生产科学技术，2014，10(2)：10611310安中，翟宝辉基于可靠性理论的城市应急管理评价研究J中国安全生产科学技术，2014，10(10)：16617211翟丹妮，段冉，崔恒旋基于反馈机制和TOPSIS方法的应急决策模型J系统工程，201

29、4，32(4)：828612胡玉琴，王殿生，赵洪磊，等基于鱼骨图和层次分析法的石油静电事故影响因素分析J中国安全生产科学技术，2015，11(1)：133137作者简介：雷勋平(1979一)，男，湖北荆州人，副教授，博士生，主要研究方向为管理决策与评价、物流和供应链管理；邱广华(1964一)，男，广东广州人(美籍华人)，教授，博士生导师，博士，主要研究方向为管理决策与评价、服务科学；刘勇(1985)，男，河南平舆人，讲师，博士，主要研究方向为管理决策与评价、灰色系统。e写吧石世石石岈e石鬯磊屯石世石吨石世石石飞手g爷。寄亡写迕石飞舞N哆hg夺S岔。君e石石世磊N手h#孓吕ie才也石石吨石毡石石

30、石石飞手hg乱g夸。宕忐石吨石屯石吧石矗N手g备g奢(上接第227页)1 1CHEN G，WEN s，YANG J，et a1Building an Experimental Platform for Cloud and Big Data EducationJelTnnl142014，2(24)：374512JUN S，PARK S，ANG DA Technology Valuation Model UsingQuantitative Patent Analysis：A Case Study of Technology Transfer inBig Data MarketingJ jEmerg

31、ing Markets Finance and Trade，2015(51)：96397413BATES D W，SARIA S，OHNOMACHADO L，et a1BigDataInHealth Care：Using Analytics To Identify And Manage HighRiskAnd Hi【ghCost PatientsJHealth Affairs，2014，3(7)：1123一113114高源，张桂刚，基于大数据的网络营销对策研究J湖北经济学院学报(人文社会科学版)，2014(02)：666815李金海，何有世，马云蕾，等大数据时代基于在线评论挖掘的企业网络口碑危

32、机预警研究J情报杂志，2015(02)：53-5816王宗水，赵红大数据变革背景下的顾客网络满意度比较基于OLAP可视化技术应用视角J软科学，2015，29(5)：10611017李金海，何有世，熊强基于大数据技术的网络舆情文本挖掘研究J情报杂志，2014(10)：l一618李祝启，陆和建，申林政府网络舆情13志大数据挖掘实证研究J情报科学，2014(11)：586l作者简介：刘蕾(1981一)，女，辽宁绥中人，博士，博士后(在站)，主要研究方向为服务管理、服务优化；鄢章华(1983一)，通信作者，男，四川遂宁人，副教授，博士后(在站)，主要研究方向为事物流与供应链；白世贞(1962一)，男，山东招远人，院长，教授，龙江学者，博士研究生导师，主要研究方向为事物流与供应链管理。万方数据