交通堵塞解决处理办法的数学建模.doc

^` 数学建模 摘要 本文用层次分析法，得出了解决交通堵塞应采用建立人行天桥的方案。先建立层次结构模型，分三层，第一层为目标层( O) ,第二层为准则层( C) ,第三层为方案层( P)，根据层次结构模型构造判断矩阵。用MATLAB求出第2层对第一层的权向量W1，第三层对第二层的组合权向量W2，组合权项量 W=W1*W2，最后得出W= 0.4587 0.2984 0.2429可知第一方案为最优方案。 一、问题的重述 某市中心有一商场，由于附近的行人和车辆流量过大，经常造成交通堵塞，政府组织了专家会商研究拟定了五个评价标准和三个方案，评价标准为：B1：通车能力；B2：方便群众；B3：费用不宜过高B4：交通安全；B5：市容美观；方案为：C1:在商场附近建一人行天桥；C2：在商场附近建一地下人行通道；C3：搬迁商场；我们需根据这五个评价标准和三个方案，用层次分析法以改善市中心的交通环境为目标，进行模型的建立与分析，选出最优的解决方案。 二、模型假设 1. 假设只根据所提的五个评价准则，不考虑其他条件。 2. 假设题中的三个方案是合理的，不考虑其他方案。 3. 假设评价准则的重要性判断是合理的。 符号的定义： 1. B1：通车能力成对比较矩阵 2. B2：方便群众成对比较矩阵 3. B3：费用不宜过高成对比较矩阵 4. B4：交通安全成对比较矩阵 5. B5：市容美观对比较矩阵 6. P：总体比较矩阵 7. CIx：一致性指标 (x=1…5) 8. RIx: 随机一致性指标 (x=1…5) 9. CRx:总体一致性比率 (x=1…5) 10. ZB:总体一致性比率矩阵 11. W1：权向量（特征向量） 12. W2：第2层对第一层的权向量 13. ZC: 一致性指标矩阵 14. ZR：随机一致性指标矩阵 三、模型的建立与求解 (一)建立层次结构模型 问题的层次结构共分三层: 第一层为目标层( O) ,第二层为准则层( C) ,第三层为方案层( P) 。 方案层 准则层 目标层DQWOOOOOOO C2 C1 C3 方便群众 通车能力 交通安全 费用不宜过高 市容美观 改善市中心的交通环境 （二）构造成对比较矩阵 按照层次结构，将每一层元素以相邻上一层元素为准则，进行成对比较并按1-9的标度方法构造判断矩阵。 准则层对目标层的成对比较矩阵 P= 通车能力B1=115446521 方便群众B2=1251/2121/51/21 费用不宜过高B3=1581/5131/83/81 交通安全B4=11/21211111 市容美观B5=11/31/5311/2521 （三）求组合权向量W 1、先求出第2层对第一层的权向量W1 因为一致性指标公式为 CI =λmax – n/n - 1 其中n和λ分别为矩阵的阶数和最大特征值 N=5 用MATLAB求P的最大特征值λmax [S,T]=eig(p),pmax=T(1,1) 得出λmax= 5.2538 用MATLAB求,CI=(pmax-5)/(5-1) 得CI = 0.0634 随机一致性指标RI查表得RI=1.12 用MATLAB求CR=CI/RI CR = 0.0566 用MATLAB求W1 W1=[S(:,1)/sum(S(:,1))]得 W1 = 0.2353 0.2353 0.0590 0.3294 0.1412 2、求第三层对第二层的组合权向量W2 第三层对第二层计算结果 K 1 2 3 4 5 WK 0.7393 0.5954 0.7393 0.2599 0.1095 0.1831 0.2764 0.1831 0.4126 0.3090 0.0775 0.1283 0.0775 0.3275 0.5816 λK 3.0037 3.0055 3.0776 3.0536 3.0037 CIK 0.0018 0.0028 0.0388 0.0268 0.0018 用MATLAB求W2 W2=[S1(:,1)/sum(S1(:,1)),S2(:,1)/sum(S2(:,1)),S3(:,1)/sum(S3(:,1)),S4(:,1)/sum(S4(:,1)),S5(:,1)/sum(S5(:,1))] W2 =0.7393 0.5954 0.7393 0.2599 0.1095 0.1831 0.2764 0.1831 0.4126 0.3090 0.0775 0.1283 0.0775 0.3275 0.5816 3、组合权项量 W=W1*W2 用MATLAB求的 W= 0.4587 0.2984 0.2429 第一项的组合权向量最大，故选择第一方案。 (四)单项一致性检验 用MATLAB进行检验 p=[1 1 5 5/7 5/3;1 1 5 5/7 5/3;1/3 1/3 1 1/7 1/3;7/5 7/5 7 1 7/3;3/5 3/5 3 3/7 1] >> [S,T]=eig(p),pmax=T(1,1),CI=(pmax-5)/(5-1),RI=1.12,CR=CI/RI CR =0.0566 B1=[1 1 5;1 1 6;1/5 1/6 1] B2=[1 2 5;1/2 1 2;1/5 1/2 1] B3=[1 5 8;1/5 1 3;1/8 3/8 1] B4=[1 1/2 1;2 1 1;1 1 1] B5=[1 1/3 1/5;3 1 1/2;5 2 1] [S1,T1]=eig(B1),B1max=T1(1,1),CI1=(B1max-3)/(3-1),RI1=0.58,CR1=CI1/RI1 [S2,T2]=eig(B2),B2max=T2(1,1),CI2=(B2max-3)/(3-1),RI2=0.58,CR2=CI2/RI2 [S3,T3]=eig(B3),B3max=T3(1,1),CI3=(B3max-3)/(3-1),RI3=0.58,CR3=CI3/RI3 [S4,T4]=eig(B4),B4max=T4(1,1),CI4=(B4max-3)/(3-1),RI4=0.58,CR4=CI4/RI4 [S5,T5]=eig(B5),B5max=T5(1,1),CI5=(B5max-3)/(3-1),RI5=0.58,CR5=CI5/RI5 ZB = 0.0032 0.0048 0.0669 0.0462 0.0032 得出所有的值小于0.1通过一致性检验 （四）总体一致性检验 >> W1=[S(:,1)/sum(S(:,1))] >> ZC=[CI1,CI2,CI3,CI4,CI5],ZR=[RI1,RI2,RI3,RI4,RI5] >> a=ZC*W1,b=ZR*W1,CR=a/b CR = 0.0219 得出CR的值小于0.1，总体通过一致性检验 >> W1=[S(:,1)/sum(S(:,1))] W2=[S1(:,1)/sum(S1(:,1)),S2(:,1)/sum(S2(:,1)),S3(:,1)/sum(S3(:,1)),S4(:,1)/sum(S4(:,1)),S5(:,1)/sum(S5(:,1))] >> W=W2*W1 W = 0.4587 0.2984 0.2429 得出第一方案的值最大，故选第一方案。 四、模型的评价与推广 该模型利用层次分析法对三个方案进行评价，得出解决市中心交通堵塞的最佳方案应为建立人行天桥。 从该模型中我们可以了解到层次分析法对于多目标问题的决策能提供比较有效的定量依据。 模型的不足在于主观因素太强，如果能对方案的准则进行一定的数据统计，应该能得出更加准确的结果。 五、参考文献 1. 韩中庚合理分配住房的方案及模型 1997 ,27 : (2) 2. 常志勇 层次分析模型 http://www.docin.com/p-76398963.html 2011.4.19 附录：MATLAB 计算过程 MATLAB计算 单项一致性检验 p=[1 1 5 5/7 5/3;1 1 5 5/7 5/3;1/3 1/3 1 1/7 1/3;7/5 7/5 7 1 7/3;3/5 3/5 3 3/7 1] p = 1.0000 1.0000 5.0000 0.7143 1.6667 1.0000 1.0000 5.0000 0.7143 1.6667 0.3333 0.3333 1.0000 0.1429 0.3333 1.4000 1.4000 7.0000 1.0000 2.3333 0.6000 0.6000 3.0000 0.4286 1.0000 >> [S,T]=eig(p),pmax=T(1,1),CI=(pmax-5)/(5-1),RI=1.12,CR=CI/RI S = -0.4777 -0.4725 -0.4453 -0.0040 0.3838 -0.4777 0.4725 -0.4453 0.0040 -0.3838 -0.1198 -0.1890 0.3788 -0.1930 0.1928 -0.6687 0.6614 -0.6234 -0.5481 -0.7801 -0.2866 0.2835 -0.2672 0.8138 -0.2440 T = 5.2538 0 0 0 0 0 0.0000 0 0 0 0 0 -0.2538 0 0 0 0 0 -0.0000 0 0 0 0 0 0.0000 pmax = 5.2538 CI = 0.0634 RI = 1.1200 CR = 0.0566 B1=[1 1 5;1 1 6;1/5 1/6 1] B1 = 1.0000 1.0000 5.0000 1.0000 1.0000 6.0000 0.2000 0.1667 1.0000 [S1,T1]=eig(B1),B1max=T1(1,1),CI1=(B1max-3)/(3-1),RI1=0.58,CR1=CI1/RI1 S1 = -0.6797 -0.3398 - 0.5886i -0.3398 + 0.5886i -0.7223 0.7223 0.7223 -0.1279 -0.0640 + 0.1108i -0.0640 - 0.1108i T1 = 3.0037 0 0 0 -0.0018 + 0.1053i 0 0 0 -0.0018 - 0.1053i B1max = 3.0037 CI1 = 0.0018 RI1 = 0.5800 CR1 = 0.0032 B2=[1 2 5;1/2 1 2;1/5 1/2 1] B2 = 1.0000 2.0000 5.0000 0.5000 1.0000 2.0000 0.2000 0.5000 1.0000 [S2,T2]=eig(B2),B2max=T2(1,1),CI2=(B2max-3)/(3-1),RI2=0.58,CR2=CI2/RI2 S2 = -0.8902 -0.8902 -0.8902 -0.4132 0.2066 + 0.3578i 0.2066 - 0.3578i -0.1918 0.0959 - 0.1661i 0.0959 + 0.1661i T2 = 3.0055 0 0 0 -0.0028 + 0.1290i 0 0 0 -0.0028 - 0.1290i B2max = 3.0055 CI2 = 0.0028 RI2 = 0.5800 CR2 = 0.0048 >> B3=[1 5 8;1/5 1 3;1/8 3/8 1] B3 = 1.0000 5.0000 8.0000 0.2000 1.0000 3.0000 0.1250 0.3750 1.0000 >> [S3,T3]=eig(B3),B3max=T3(1,1),CI3=(B3max-3)/(3-1),RI3=0.58,CR3=CI3/RI3 S3 = 0.9657 0.9654 0.9654 0.2392 -0.1385 + 0.2005i -0.1385 - 0.2005i 0.1013 -0.0388 - 0.0849i -0.0388 + 0.0849i T3 = 3.0776 0 0 0 -0.0388 + 0.3350i 0 0 0 -0.0388 - 0.3350i B3max = 3.0776 CI3 = 0.0388 RI3 = 0.5800 CR3 = 0.0669 >> B4=[1 1/2 1;2 1 1;1 1 1] B4 = 1.0000 0.5000 1.0000 2.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 >> [S4,T4]=eig(B4),B4max=T4(1,1),CI4=(B4max-3)/(3-1),RI4=0.58,CR4=CI4/RI4 S4 = 0.4425 -0.2212 + 0.3832i -0.2212 - 0.3832i 0.7024 0.7024 0.7024 0.5575 -0.2788 - 0.4828i -0.2788 + 0.4828i T4 = 3.0536 0 0 0 -0.0268 + 0.4038i 0 0 0 -0.0268 - 0.4038i B4max = 3.0536 CI4 = 0.0268 RI4 = 0.5800 CR4 = 0.0462 >> B5=[1 1/3 1/5;3 1 1/2;5 2 1] B5 = 1.0000 0.3333 0.2000 3.0000 1.0000 0.5000 5.0000 2.0000 1.0000 >> [S5,T5]=eig(B5),B5max=T5(1,1),CI5=(B5max-3)/(3-1),RI5=0.58,CR5=CI5/RI5 S5 = -0.1640 0.0820 + 0.1420i 0.0820 - 0.1420i -0.4629 0.2314 - 0.4008i 0.2314 + 0.4008i -0.8711 -0.8711 -0.8711 T5 = 3.0037 0 0 0 -0.0018 + 0.1053i 0 0 0 -0.0018 - 0.1053i B5max = 3.0037 CI5 = 0.0018 RI5 = 0.5800 CR5 = 0.0032 >> ZB=[CR1,CR2,CR3,CR4,CR5] ZB = 0.0032 0.0048 0.0669 0.0462 0.0032 总体一致性检验 >> W1=[S(:,1)/sum(S(:,1))] W1 = 0.2353 0.2353 0.0590 0.3294 0.1412 >> ZC=[CI1,CI2,CI3,CI4,CI5],ZR=[RI1,RI2,RI3,RI4,RI5] ZC = 0.0028 0.0028 0.0388 0.0268 0.0018 ZR = 0.5800 0.5800 0.5800 0.5800 0.5800 >> a=ZC*W1,b=ZR*W1,CR=a/b a = 0.0127 b = 0.5800 CR = 0.0219 排序 >> W1=[S(:,1)/sum(S(:,1))] W1 = 0.2353 0.2353 0.0590 0.3294 0.1412 >> W2=[S1(:,1)/sum(S1(:,1)),S2(:,1)/sum(S2(:,1)),S3(:,1)/sum(S3(:,1)),S4(:,1)/sum(S4(:,1)),S5(:,1)/sum(S5(:,1))] W2 = 0.7393 0.5954 0.7393 0.2599 0.1095 0.1831 0.2764 0.1831 0.4126 0.3090 0.0775 0.1283 0.0775 0.3275 0.5816 >> W=W2*W1 W = 0.4587 0.2984 0.2429