基于模糊综合AHP法的教室照明系统评价与优化

杜战其，王洪伟，张丽珍，阳 希

(1.上海海洋大学 工程学院，上海 201306； 2.同济大学 经济与管理学院，上海 200092)

基于模糊综合AHP法的教室照明系统评价与优化

杜战其1,2，王洪伟2，张丽珍1，阳 希1

(1.上海海洋大学 工程学院，上海 201306； 2.同济大学 经济与管理学院，上海 200092)

基于人因学的视角，利用作者改进后的层次分析模型和模糊数学综合评价方法，针对高校教室的照明系统，分别从光照水平、眩光感觉、亮度分布、灯具与室内布置四个方面，对上海市的A、B、C三所高校的教室照明系统进行了评价与优化。通过模型计算与分析，得到B高校教室为三校中照明最适宜的教室，而A高校教室则较之其他两高校最不适宜。最后，结合综合模型的计算结果，从照明系统的人因学和照明技术的双重视角，分别从如何提高照明水平、降低眩光感觉、规范亮度分布和改善灯具与室内布置等方面对A高校教室提出了人因学方面的照明系统优化建议。

教室照明；层次分析法；评价；优化；舒适度

引言

教育部发布的学生体质监测报告，我国青少年视力不良检出率持续上升，并出现低龄化倾向，其中大学生的视力低下率已达90%[1]；视力不良率呈逐年升高的现象与不良的教室照明度、照明质量差密切相关。据统计[2]，大学生60%的时间是在教室中度过的，由此可见良好的教室照明与光照环境十分重要。一个舒适的教室照明和光照环境不仅能在生理上减轻光污染对眼睛造成的负担和头痛、恶心等身体上的不适，同时也会减少心理上的厌烦等不良情绪，增强良好的心理感受，提高学习热情和学习效率。如图1所示，形象展示了学习效率、视疲劳与照度的关系[3]：光照度在临界照度值以下，随着照度的增强，学习效率迅速提高，同时相对视疲劳率在范围内也逐渐下降。因此，如果改善照明条件，不仅可以减少视觉疲劳，而且也会提高学习的效率。

本文提出为了保障学生的身心健康以及提高学生的学习效率，学校的照明设施需要参照视觉的健康与舒适来进行设计，并在满足舒适度的同时，还应考虑到节能环保等方面，以期达到绿色照明的标准。本文的创新点在于利用作者改进的层次分析模型和模糊数学综合评价方法，对教室照明进行了评价与优化；并结合综合模型的计算结果，从照明系统的人因学和照明技术的双重视角，给出了相应的对策与建议。

1 评价要素分析

本文拟通过数据搜集和数据分析，运用层次分析法[4]构建综合评价模型，经调研采集相关数据，分析并评价上海市A、B、C三所高校的教室照明系统，最后基于评价结果对相对较差的高校教室提出相应优化建议。对于高校教室的照明环境来说，本文借鉴已有文献并调研汇总，提出“照明水平、眩光感觉、亮度分布、灯具与室内布置”是影响学生舒适度的最重要因素。①照明水平：在照明不好的情况下，人会很快疲劳，导致工作效率低、效果差，极易产生视觉疲劳、怕光、眼胀、头疼及其他疾病。②眩光感觉：当视野内过高亮度或过大亮度对比时，人们就会感到刺眼，分散注意力，产生视觉疲劳并影响视力。③亮度分布：如果视野内亮度差别很大，眼睛就会很快疲劳，从而引起心理上的不愉快并产生烦躁等不安情绪。④灯具与室内布置：包括灯具的布置方式、灯光的实际分布、桌椅的分布、室内灯光的颜色效果、以及教室和黑板的大小等情况；一个灯具与室内布置不合理的教室会使人感到不愉快，并影响学习效率等[5]。

图1 学习效率、视疲劳与照度的关系Fig.1 Relation of illuminance and learning efficiency and eyestrain

2 层次分析法(AHP)建模与评价分析

层次分析法(AHP)是一种融合定量研究与定性分析的多目标决策分析方法[6]，该方法主要是通过将与决策有关的复杂问题分解成由上而下的不同层次和若干相关因素，并比较两个指标之间的重要程度并作出相应判断，从而识别出优先级[7]。

2.1 建立层次结构模型

层次分析法(AHP)第一步是将决策的总体目标、使用标准和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，并绘出层次结构图，本文构建的层次分析模型如图2所示。

图2 层次分析模型Fig.2 Analytic hierarchy process model

2.2 构造成对比较矩阵

表1 因素重要性的衡量尺度

由此，本文形成五个成对比较矩阵：目标层对准则层的成对比较矩阵1(表2)，准则层照明水平对方案层的成对比较矩阵2(表3)，准则层眩光感觉对方案层的成对比较矩阵3(表4)，准则层亮度分布对方案层的成对比较矩阵4(表5)，准则层灯具与室内布置对方案层的成对比较矩阵5(表6)。

表2 目标层对准则层的成对比较矩阵1

表3 准则层照明水平对方案层的成对比较矩阵2

表4 准则层眩光感觉对方案层的成对比较矩阵3

表5 准则层亮度水平对方案层的成对比较矩阵4

表6 准则层灯光与室内布置对方案层的成对比较矩阵5

2.3 判断矩阵的一致性检验

一致性是指判断思维在逻辑上的一致性[9]。当A校比C校是十分重要，B校比C校是比较重要时，显而易见，A校肯定比B校重要，这就是判断思维在逻辑上的一致性，否则判断就会出现错误，因为成对比较的数量可能会很多，所以很难做到完全统一。事实上，任何成对比较都允许在一定范围内存在不一致[10]，为了解决这一问题，本文改进了层次分析法，并提供了一种优化算法来衡量决策者做成对比较的一致性。详细步骤如下：

1)将成对比较矩阵中每一列中的每一项分别都乘以每一项标准的优先级并相加：

2)将上一步骤得到的加权值向量除以每个标准的优先级,然后取其均值λmax：

3)计算一致性指数CI和一致性指标CR：

其中RI的数值从表7中查的。当CR小于或等于0.10时，则认为成对比较矩阵的一致性达到要求。若CR大于0.10则需要对成对比较矩阵进行重新调整，直到得到新矩阵算出CR值小于或等于0.10为止。

表7 平均随机一致性指数

本文对矩阵1进行一致性检验，求得λmax=4.011，CI=0.003,CR=0.004<0.10,故表2成对比较矩阵通过一致性检验，由此可得，照明水平的优先级为0.463，眩光感觉的优先级为0.104，亮度分布的优先级为0.255，室内布置的优先级为0.178,也就是说，照明水平是最重要的，其次是亮度分布，紧跟其后的是灯光与室内布置，最后是眩光感觉。

同理，对矩阵2进行一致性检验，求得λmax=3.055，CI=0.028,CR=0.048<0.10,故表3成对比较矩阵通过一致性检验，由此可得，A校的优先级为0.221，B校的优先级为0.685，C校的优先级为0.094。也就是说在照明水平这一标准下，B校为最佳选择，其次是A校，最后是C校。

对矩阵3进行一致性检验，求得λmax=3.033，CI=0.017,CR=0.029<0.10,故表4成对比较矩阵通过一致性检验，由此可得，A校的优先级为0.265，B校的优先级为0.080，C校的优先级为0.656。也就是说在眩光感觉这一标准下，C校为最佳选择，其次是A校，最后是B校。

对矩阵4进行一致性检验，求得λmax=3.012，CI=0.006,CR=0.010<0.10,故表5成对比较矩阵通过一致性检验，由此可得，A校的优先级为0.193，B校的优先级为0.107，C校的优先级为0.700。也就是说在亮度分布这一标准下，C校为最佳选择，其次是A校，最后是B校。

对矩阵5进行一致性检验，求得λmax=3.019，CI=0.010,CR=0.017<0.10,故表6成对比较矩阵通过一致性检验，由此可得，A校的优先级为0.623，B校的优先级为0.240，C校的优先级为0.137。也就是说在室内布置这一标准下，A校为最佳选择，其次是B校，最后是C校。

2.4 建立综合优先排名

本文考虑到没有哪个高校教室是完全的最佳选择，因此还需建立综合优先排名。由上述分析，可计算出每个因素的优先级再乘积对应的标准优先级[11]，累计求和便可得到最终结果。

1)A校的综合优先级：

0.463×0.221+0.104×0.265+0.255×0.193+0.178×0.623=0.290

2)B校的综合优先级

0.463×0.685+0.104×0.080+0.255×0.107+0.178×0.240=0.395

3)C校的综合优先级

0.463×0.094+0.104×0.656+0.255×0.700+0.178×0.137=0.315

由上述计算，排列综合优先级可得最终的AHP排名结果，如表8所示，即AHP优先级显示B校教室为三校中照明最适宜的，C校和A校次之。C校和A校两者比较接近，但相较而言C校稍好一些，即A校位列最末。

表8 综合AHP排名

3 优化建议

本文通过上述对上海市A、B、C三所高校的调查与分析，得出A校的照明舒适度在三校中位列最末，下面结合其具体情况并参考模型的计算结果，给出四方面的优化建议。

3.1 提高照明水平

关于照明水平，A高校可根据实际情况从以下几点进行优化：第一，采用无缝隙接合的灯光布置。因为实地调研时发现，三校中平均照明水平最高的学校的教室日光灯布置是无缝隙接合的，而A校的日光灯布置则是在两灯之间还有一定的间隔。第二，适当提高A校的日光灯功率。第三，在合理位置增加日光灯数量，使得教室的整体亮度均匀，提高照明的舒适度。

3.2 降低眩光感觉

教室眩光是造成学生视力下降的主要因素之一，本文建议利用百叶窗调节自然光线。在阳光明媚的晴天，常常会因为自然光过于强烈，靠窗的学生看不清楚黑板或是感觉刺眼，如在A校教室安装百叶窗，将可使不均光变为平行光，避免自然光直射课桌面或是黑板面，可以有效降低眩光。

3.3 规范亮度分布

为规范亮度分布，并满足国标推荐的亮度差，教室应选择合适材质的室内表面反射系数。本文根据新标准推荐的室内各表面反射系数的取值范围，并结合A校的实际情况建议反射系数取值如下：天花板取0.8，墙壁取0.6，地面取0.3，桌面取0.3，黑板取0.15。

3.4 改善灯具与室内布置

关于灯具布置，在保证教室照明水平的同时，力求达到亮度的均匀分布，使得灯具的排列和数量发挥其最大综合效果，符合人因学的宜人原则。另外关于教室内的课桌布置，以本文调研的三校最为常见的90～100人容量教室为例，本文经比较分析和听取众多师生的真实感受，在合理设计走道宽距的基础上，建议横排不要超过10排，每横排以不超过10个座位为宜。

[1] 严永红，关杨，刘想德，等.光生物效应作用下教室光源对学生视功效及效率—疲劳影响研究[C]//中国科协第249次青年科学家论坛——照明对生态环境影响的量化观测与评价报告文集.北京：中国照明学会，2015:53-54.

[2] 史德强,陆刚,王磊.煤矿井下作业人因可靠性[J].工业工程,2015,10:156-157.

[3] 周杰,李豪.考虑乘客策略行为的航空客运机票模糊销售机制研究[J].工业工程与管理,2016,2:151-152.

[4] 戴立操,张力,李鹏程,等.核电厂DCS人因失误研究[J].工业工程与管理,2014,4:117-118.

[5] 谭政,吴锋,朱静.数据处理服务外包人因失误追溯与概率研究[J].工业工程与管理,2013,2:112-113.

[6] 汪建,赵来军,王珂,等.地震应急避难场所建设的需求与人因分析[J].工业工程,2013,2:10-11.

[7] 刘斌,宋成利,王殊轶,等.腹腔镜手术器械手柄人因工程设计与评价[J].工业工程与管理,2013,6:108-109.

[8] 安岩,邹志红,王晓静.基于粗糙集理论的水质模糊综合评价[J].工业工程,2015,2:2-3.

[9] 王美强,李勇军.输入输出具有模糊数的供应商评价——基于DEA博弈交叉效率方法[J].工业工程与管理,2015,2:96-97.

[10] 刘晓冰,焦璇,黄明,等.用混合量子算法求解模糊柔性作业车间调度问题[J].工业工程与管理,2015,6:9-10.

[11] 康肖琼,刘树林,杨丰寻.操作人员人因失效影响因素研究——以风力发电业为例[J].工业工程与管理,2015,6:132-133.

Assessment and Optimization of The Classroom Lighting System Based on AHP and Ergonomics

DU Zhanqi1，2， WANG Hongwei2， ZHANG Lizhen1, YANG Xi1

(1.College of Engineering，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306, China；2.SchoolofEconomicsandManagement,TongjiUniversity,Shanghai200092,China)

Using the Analytic Hierarchy Process (AHP), this article evaluates the classroom lighting system of the A, B, C three colleges in Shanghai from four perspectives, the level of illumination, glare sensation, brightness distribution and indoor layout. Based on the analysis, the classroom of B college is the most appropriate one. However, A is the most unfavorable classroom than others. Finally, offers the optimization suggestions to the classroom of A from how to improve the level of illumination, reduce dazzle light feeling, standardize brightness distribution and ameliorate the indoor layout.

illumination of classroom; AHP; assessment; optimization; comfort degree

国家自然科学基金项目(70971099，71371144)；中央高校基本科研业务费专项资金资助(1200219198)，上海市科技发展基金软科学研究博士生学位论文资助(12692193000)，上海市哲学社会科学规划课题一般项目(2013BGL004)，2016上海市教委“教师专业发展工程”高校教师培养计划专项(B1-5407-15-0001-12)，高校教指委(JZW2016049)和教学团队项目(B1-5003-15-000109)

TU113.6

A

10.3969/j.issn.1004-440X.2016.06.007