基于粗集多属性决策理论的综合客运枢纽服务水平评价

甘志良

(西南交通大学 交通运输与物流学院，四川成都 610031)

基于粗集多属性决策理论的综合客运枢纽服务水平评价

甘志良

(西南交通大学 交通运输与物流学院，四川成都 610031)

采用综合量化分析法，构建综合客运枢纽服务水平评价指标体系，提出各指标的量化方法。根据评价指标体系的结构特点，提出基于粗集多属性决策理论的综合客运枢纽服务水平的评价模型，并用案例验证模型的有效性和可操作性，为未来综合客运枢纽建设提供一定的理论基础。

综合客运枢纽；服务水平；粗集多属性决策；量化；模型

综合客运枢纽是在综合运输网络节点上，将多种运输方式与城市交通的转换场所无缝衔接，实现旅客“零距离”集散、换乘的站场系统。综合客运枢纽是城市交通运营的重要依托点，对缓解城市交通拥堵、缩短旅客出行时间、广泛吸引沿线客流具有十分重要的作用[1]。此外，综合客运枢纽还具有一些辅助服务功能，如商业功能。因此，对综合客运枢纽的服务水平进行评价，可有效掌握枢纽内部各类设施的配置是否达到设计要求，并针对其中的薄弱环节进行整体优化，最大程度地提高旅客出行的满意度。

对于此类综合评价问题，层次分析法(AHP)是一种成熟有效的方法，具有可靠性高、误差小的优点。该方法也存在若干缺陷，如评价过程中人为主观因素比重较大、支配要素数不能多于9个[2]。基于此，本文在建立综合客运枢纽服务水平评价指标体系的基础上，提出基于粗集多属性决策理论确定指标权重并进行修正，对多个综合客运枢纽的服务水平进行评价及排名，并对客运枢纽建设给出相关建议。

1 服务水平评价指标体系的建立

城市综合客运枢纽是城市交通网络的集结点，主要为旅客提供服务，其功能体现在换乘、集疏散、引导、停车4个方面[3]。为避免选取的评价指标之间出现冗余或重复，在参照国内外学者对综合客运枢纽服务水平评价研究成果的基础上，本文利用主成分分析法从换乘服务水平和集散服务水平两方面建立指标评价体系[4]。

换乘功能是旅客从某一集散平台和场站设施开始，步行通过枢纽内的换乘组织线路，到达另一集散平台和场站设施的过程中综合客运枢纽所提供的服务[5]。换乘服务水平的高低主要体现在换乘舒适性和换乘便捷性。影响换乘舒适性的因素主要有人均换乘面积、换乘舒适度；换乘便捷性是指旅客在枢纽中换乘的方便程度[6]，由可量化指标平均换乘时间、平均走行距离、绕行系数来决定。

集疏散功能主要指满足不同客运形式对城市综合客运枢纽的要求，为旅客的出行和到达提供集疏散的服务设施，并为旅客运输生产组织提供保障[7]。影响集散通畅性的因素主要有集散自由度和运能匹配度。若在集疏散过程中消耗时间过长或运能不匹配，将大大影响枢纽安全系数。

根据以上分析，建立综合客运枢纽服务水平评价指标体系如图1所示。

图1 综合客运枢纽服务水平评价指标体系

1.1 评价指标的量化

1)人均换乘枢纽面积

人均换乘枢纽面积反映客运枢纽内旅客换乘的拥挤程度和顺畅程度，用来衡量换乘设施容纳旅客的能力[8]。设Q为枢纽内总换乘人数，S为枢纽总面积(m2)，则人均换乘枢纽面积

a1=Q/S。

2)换乘舒适度

换乘舒适度是旅客从枢纽所提供的服务中所获取的满意程度和舒适程度，该指标属于定性指标，综合反映换乘枢纽在信息提供、遮掩、自动运输设备3方面的服务水平[9]，其计算式为:

a2=β1k1+β2k2+β3k3，

式中：β1、β2、β3分别为换乘枢纽服务系数，按照经验一般取β1=1/2，β2=1/3，β3=1/6；k1、k2、k3分别为换乘枢纽在信息提供、遮掩、自动运输设备3方面的综合状况的量化值。

3)平均换乘时间

平均换乘时间是旅客在不同交通方式之间换乘所花费的时间[10]，反映综合客运枢纽与交通工具的协调程度和换乘过程中的通畅程度。设枢纽内共有m种换乘方式，从方式i换乘方式j的客运量为Qij，所需的换乘时间为tij，则枢纽内旅客平均换乘时间

4)平均走行距离

平均走行距离是旅客完成整个换乘过程需要步行的距离[11]。设旅客从方式i换乘方式j所需走行的距离为dij，则枢纽内旅客平均走行距离

5)平均绕行系数

绕行系数是旅客从某种交通方式换乘到另一种交通方式需要绕行的程度[12]，反映换乘的便捷程度。设从方式i换乘方式j的直线距离为Lij，则枢纽内旅客换乘绕行系数

6)集散自由度

7)运能匹配度

运能匹配度指枢纽内各交通方式在紧急情况下输送旅客能力的协调程度[14]。设枢纽内第i种交通方式的运能为qi，旅客选择第i种交通方式换乘的概率为Pi，则运能匹配度

1.2 评价指标的规范化处理

在建立的综合客运枢纽服务水平评价体系中，各评价指标属于不同的数量级，且具有不同的量纲，进行综合评价前需对指标规范化处理[15]，将所有指标的取值统一归于区间[0，1]。根据指标极性的不同，又可分为正极性指标和负极性指标[16]。在规范化处理时，其适用的标准化函数有所差异。

正极性指标的标准化函数

(1)

式中：f为评价体系中评价对象的序数；h为评价对象属性的序数；dminh=min{d1h,d2h,…，dkh}，dmaxh=max{d1h,d2h,…，dkh}。

负极性指标的标准化函数

(2)

2 评价模型的建立

2.1 基于粗集理论确定指标权重

观察所建立的综合客运枢纽服务水平评价指标体系不难发现，整个体系呈现有序的递接层次结构。基于AHP评价法的缺点，本文提出基于粗集理论确定指标权重并进行修正，消除主观因素对评价模型的影响。

粗集理论是波兰数学家ZPawLak1982年提出的一种分析数据的数学理论[17]，是一种处理不确定性和不精确性问题的新型数学工具。在基于粗集理论确定指标权重之前，给出一个定义[18]：定义P和D是决策系统的条件属性集合和决策属性集合，属性ah⊆P关于D的重要性为：

σPD(ah)=γP(D)-γP-{ah}(D)，

(3)

(4)

(5)

式中：σPD(ah)为属性ah关于决策属性集合D的重要性；γP(D)为根据分类信息IND(P)可以划分到D的等价类中的对象个数占论域的比例；γP-{ah}(D)为根据分类信息IND(P-{ah})可以划分到D的等价类中的对象个数占论域的比例；POSP(D)为评价对象集合U中所有根据分类信息IND(P)的信息可以准确划分到关系D的等价类中的对象集合；POSP-{ah}(D)为U中所有根据分类信息IND(P-{ah})的信息可以准确划分到关系D的等价类中的对象集合。

将整个服务水平评价系统视为IS，每个对象的条件属性集合为P，则IS=(U,P)；若评价对象的个数为k，则U={xf,f=1,2,…，k}；评价对象的属性个数为l，属性集P={ah,h=1,2,…，l}。将U中对象的评价结果所属等级yf放在决策属性集合D中，即D={df}。每个对象的全部信息可表示为xf={afh}。利用粗集理论确定评价指标权重的主要步骤如下[19]：

1)判断评价体系中的指标类型。将评价指标分为效益型指标和成本型指标，其中效益型指标又称正极性指标，成本型指标又称负极性指标。

2)评价指标数值化处理。由专家对评价对象的各个属性进行评分，按照指标划分等级确定属性所处的等级水平，进行数值化处理，同时删除重复行。

3)计算各指标的重要程度。计算之前，主观上对各指标赋予相同权重。根据式(3)～(5)，依次确定各个指标关于决策属性的重要程度，并将属性权重归一化。

2.2 指标权重的修正

(6)

所有指标的混合权重矩阵为

w=(w1,w2，…，wl)T。

(7)

2.3 决策方案的比选

利用标准化函数对原始决策矩阵规范化处理得到标准矩阵(rfh)k×l，根据式(7)计算U中各对象的全局权重pf=(p1,p2,…，pk)，并将对象进行排名，记rank(f)为对象xf在权重序列中的序数。序数最小的方案，体现出综合客运枢纽服务水平最优[21]。

3 实证分析

假设某城市有8个综合客运枢纽，编号为xh(h=1，2，…，8)。依据图1的评价指标体系及指标的定义和量化方法，采用专家打分法对各指标进行初始化量化[22]。各指标量化的结果见表1。

表1 指标原始评价数值

在上述7个评价指标中，属于正极性的指标有a1、a2、a6，属于负极性的指标有a3、a4、a5、a7。根据式(1)～(2)对各指标取值进行规范化处理，结果见表2。

表2 各指标标准化后的数值

各评价指标的等级划分标准见表3。

表3 评价指标分级表

根据表1、3，确定条件属性中各指标所处的等级以及决策属性的等级。记等级A为1，等级B为2，等级C为3，得到综合客运枢纽服务水平评估决策表如表4所示。

表4 综合客运枢纽服务水平评估决策表

观察表4不难发现，各个枢纽的属性值中没有完全相同的2行或多行，因此找不到任意2个对象可以放在同一个集合里，所以有

U/P={{x1},{x2},{x3},{x4},{x5},{x6},{x7},{x8}}，

观察评价对象的决策属性可以看出，x1、x2、x3、x7的决策属性一致，x4、x5的决策属性一致，x6、x8的决策属性一致，属性一致的评价对象可以放在同一集合里，所以有

U/D={{x1,x2,x3,x7},{x4,x5},{x6,x8}}，

由于U/P=U，所以有

POSP(D)={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8}=U，

则有

为了确定指标a1的权重，需要考虑去掉属性a1将会产生的影响。去掉属性a1后，属性集合变为P*=(a2,a3,a4,a5,a6,a7)，枢纽x6和x8的属性值变成完全相同的两行，因此这2个评价对象可以放在同一个集合里，所以有

U/P*={{x1},{x2},{x3},{x4},{x5},{x6,x8},{x7}}。

由于x6和x8的属性值完全相同，因此这2个评价对象无法根据属性集合P*来确定D，所以有

POSP-{a1}(D)={x1,x2,x3,x4,x5,x7}=U,

根据式(5)，则有

根据式(3)得到指标a1的权重

σPD(a1)=γP(D)-γP-{a1}(D)=1/4。

依据计算指标a1的原理及步骤，同理得到其余指标的权重分别为：σPD(a2)=1-6/8=1/4,σPD(a3)=1-4/8=1/2,σPD(a4)=1-6/8=1/4,σPD(a5)=1-8/8=0,σPD(a6)=1-8/8=0,σPD(a7)=1-8/8=0。

对a1～a7各指标权重进行归一化处理，得到客观权重分别为0.2、0.2、0.4、0.2、0、0、0。由于在计算对象所属等级时主观上对各指标赋予相同的权重。因此，为尽可能消除主观因素带来的影响，取客观权重的比例为70%，主观权重的比例为30%，由式(6)计算a1～a7各指标基于粗集理论修正后的综合权重系数矩阵w=[0.183,0.183,0.322,0.183,0.043,0.043,0.043]T，计算论域中各对象的全局权重集为pf=(0.752 9,0.830 1,0.595 2,0.808 9,0.007 3,0.452 8,0.155 7)。

计算各对象的综合评价并进行排名见表5。

基于粗集多属性决策理论对上述8个综合客运枢纽服务水平进行评价并依据综合权重排名，确定编号为x2的枢纽为最佳客运枢纽。在建立的评价指标体系中，平均换乘时间所占权重最大，说明平均换乘时间对综合客运枢纽站的服务水平影响最大。因此，在设计客运枢纽站时，应该尽可能减少旅客在换乘过程中所消耗的时间[23]。

表5 综合客运枢纽服务水平评价及排名

4 结语

本文采用综合量化分析法，从设施布局的合理性、换乘便捷性、集散有效性3个方面构建综合客运枢纽服务水平综合评价的指标体系。为避免层次分析法存在的主观因素影响过大的缺点，构建基于粗集多属性决策理论的综合客运枢纽服务水平的评价模型，并用实例验证模型的有效性和可操作性。粗集多属性决策理论是一种处理模糊和不确定性知识的数学工具，可有效结合主观和客观两方面因素，得到的结果较为精确，为未来综合客运枢纽设计与建设提供一定的理论基础。

后续研究将进一步优化评价指标，加强对定性指标的量化可行性研究，提高定性指标量化模型的精度。

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(责任编辑：杨秀红)

Evaluation of Service Level of Comprehensive Passenger Transport Terminal Based on Rough Set Multiple Attribute Decision Making

GANZhiliang

(SchoolofTransportationandLogistics,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu610031,China)

The paper uses the comprehensive quantitative analysis to construct an index system to evaluate the service level of comprehensive passenger transport hub and puts forward the quantitative method of the evaluation indexes.According to the structure characteristics of the evaluation index system，the paper suggests an evaluation model for service level based on rough set multiple attribute decision making theory.Empirical results verify the validity and operability of this evaluation method.It also provides the theoretical basis for the future construction of comprehensive passenger transport hub.

comprehensive passenger transport terminal; service level; rough set multiple attribute decision making; quantification; model

2016-05-10

甘志良(1992—)，男，江西抚州人，硕士研究生，主要研究方向为交通运输规划与管理，E-mail：1547966516@qq.com.

10.3969/j.issn.1672-0032.2016.04.007

U239.5

A

1672-0032(2016)04-0045-07