基于AHP-Fuzzy法的内河航标服役状态评价模型研究

张 帆，王平义，刘怀汉，赵聪聪

(1.重庆交通大学 国家内河航道整治工程技术研究中心，重庆 400074；2.长江师范学院，重庆 408100；3.长江航道局，武汉 430010)

建设打造“畅通、高效、平安、绿色”的内河航运体系是新时期我国内河航运的发展目标。然而近年来随着国民经济的高速増长，船舶大型化，内河航道通行船舶数量和通航密度急剧増加，航道环境复杂多变，内河航道的通行安全管理面临着挑战[1]。水上助航标志(简称“航标”)是内河航道中保障船舶安全航行的重要助航设施之一。据调查，服役中的航标常会出现撞标受损或侧翻、漂移移位、倾覆、灯器和其他附属设备发生故障的失常状态，同时还会由于自然因素、技术水平或人为因素等原因，存在航标效能下降的问题。航标服役状态失常会直接影响到航标的助航效果，无法确保航运安全和通航效率，因此航标的维护管理工作和对服役状态的综合评价对于航道管理至关重要。从航标服役目的出发，服役状态可以理解为航标的运行状态和助航功能的发挥状况。现阶段，航标评价的研究主要集中在海上航标效能评价[2-7]，针对内河航标评价的研究较少，同时评价的对象多是针对单项指标进行分析，在综合评价方面仍有欠缺，无法全面反映航标运行中存在的问题，也不能体现航标管理维护工作对航标助航效能的支撑。因此，开展内河航标服役状态评价方法的研究是十分必要的。

目前用于对象评价的方法有很多，例如层次分析法、模糊综合评价法、物元分析、云模型、人工神经网络评价方法和灰色综合评价方法等，不同方法适合不同的应用场景，针对单一的方法往往难以解决评价对象的多维性和复杂性问题，因此学者偏向采用多种方法相结合或者对某种评价方法进行改进的方式进行评价[8-10]。Ocampo L等[11]提出了一种综合SERVQUAL模型、层次分析法和基于理想解相似度的订单绩效评价方法(AHP-TOPSIS)，用于评估政府机构间的服务质量。Pan W J等[12]选取了人、机、环、管四个方面的过程指标，建立了模糊综合评价模型，为提高空管服务质量提供了参考。Jiang W等[13]提出了一种基于云模型的综合定性服务质量评价方法，利用高斯云变换，将每个服务质量指标分解为若干个定性概念(云模型)，进而对无线传感器网络的路由层服务质量进行了评价。而对航标效能的评价中，则多数采用层次分析法与模糊综合评判综合模型[1-6]，并取得了较好的效果。

不同评价方法在处理指标构建、指标赋权或评价信息上有着不同优势，因此融合多种方法可以更加有效合理地评价航标的服役状态。本文拟采用模糊综合评判(Fuzzy)和层次分析法(AHP)相结合的方式研究助航标志服役状态的评价问题，尝试建立契合内河航道助航标志情况的评价指标体系和评价模型，为内河航标精细管理工作提供决策支持。

1 层次分析法-模糊综合评价方法介绍

1.1 层次分析法

层次分析法(AHP)是20世纪70年代由美国著名的运筹学家Satty T L等提出的多准则决策方法，是一种将定性与定量分析方法相结合的多目标决策分析方法[14]。该方法的主要思想是通过将复杂的决策问题进行解剖分析，深层理解每一影响因素之间的关系，将有关元素分解为目标层、准则层和方案层，然后根据其内在关系构建一个层次结构模型，对指标进行两两比较，判断其相对重要程度，建立判断矩阵, 通过计算判断矩阵的最大特征值以及对应特征向量，得出不同指标重要性程度的权重，从而为决策方案的选择提供依据。

层次分析法适用于计算评价体系时指标分层交错，同时部分指标值又不易定量计算的情况。

1.2 模糊综合评价法

模糊(Fuzzy)综合评价法是1965年美国学者Zadeh L A提出的，是一种基于模糊数学的综合评价方法[15]。该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。其具有结果清晰、系统性强的特点，能较好地解决模糊的难以量化的问题，适合解决各种非确定性问题。

1.3 AHP与Fuzzy法的综合运用步骤

(1)运用AHP法进行评估指标体系的建立；(2)运用AHP法进行各评估指标权重的确定；(3)运用Fuzzy法进行各评估指标隶属度的确定；(4)运用Fuzzy法进行评价对象的模糊综合计算。

2 内河助航标志服役状态评价体系研究

2.1 内河航标评价现状分析

以长江航道为代表，分析了2017年—2019年的《长江干线航道运行报告》，其中主要从以下四个方面对航标的运行情况进行评价。

(1)航标类型：长江干线公用航标主要包括航行标志、信号标志、专用标志和整治建筑物航标等；

(2)航标配布：航标配布设计周期、设置位置范围、设标密度(座/km)；

(3)航标可靠性：航标失常情况(标位、标体、灯器、电源和线路失常)和失常原因分析；

(4)航标效能：航标大型化、遥测遥控系统等新技术的应用、外观标准度(“擦亮眼睛”行动)。

以上评价是对航标现有服役情况的总结，由于无法对航标系统后继管理完好率和可能出现的故障率进行预演预判，因此难以对管理部门的下一步工作计划提供实质性支持。应该加入对航标故障维护的水文年度综合评价指标，比如区域故障发生率、年度平均故障时间、故障发生响应时间等。另外随着数字航道和先进技术的普及，航标的智能化程度也越来越得到重视，如智能升降浮台、遥测遥控系统、AIS、雷达等先进助航手段的推广应用。通过专家咨询了解到，航标的自动化、信息化和智能化能够大大提高助航效能和航道管理维护质量，所以应该将航标的智能信息化程度作为评价航标服役状态的重要指标。

2.2 内河助航标志服役状态评价层次结构

要建立一套合理的航标服役状态评价指标体系，不仅考虑“硬件”因素，也应充分考虑“软件”因素。参考沿海航标效能评价和内河航标相关技术指南，综合考虑航标服役状态的特征和属性，根据层次分析法原理，按照“目标—准则—要素—变量”的层次结构，将服役状态目标分为航标基本效能、助航技术水平和管理维护水平三大准则，航标的基本效能和助航技术水平分别体现航标的基本功能属性和运行养护技术状况，属于硬指标，航标部门的维护管理水平是航标能否持续良好运行的保障性支持，属于软指标。最终确定航标服役状态包括1个目标层、3个准则层、9个要素层和29个变量层的评价指标，航标服役状态评价指标层次结构见图1。

图1 内河航标服役状态评价指标体系Fig.1 Evaluation index system of service status of inland navigation marks

2.3 服役状态评价指标及评定标准阐释

2.3.1 航标基本效能

(1)助航准确性指航标助航位置是否准确、通行信号和水深信号揭示是否及时、正确，评价指标选取用浮标位置准确度和信号揭示正常率两个变量，根据变量的实际情况与规范要求计算百分比，并以分值作为评分。

(2)配置时效性指航标系统的设备配置是否与时俱进，现实有效。评价指标选取通信覆盖率、航标配布合理性和智能信息化程度3个变量。

通信覆盖率是指所在辖区航标通信信号覆盖水域的百分比，用该变量的计算比值作为评分；航标配布合理性和航标智能信息化程度均为定性指标，划分为5 级标度，可根据变量的实际情况进行相应评估。

(3)功能可靠性指助航设备在特定时间和特定条件下能够完成其特定功能而没有失误的可能性。主要用航标可用性、正常工作连续性、信息通报及时性和通报内容全面性4个指标变量来衡量。

对于一座航标或航标系统而言，可用性是指能够正常执行规定功能的概率，连续性是指执行功能不中断的概率，两者可以根据相关数据资料进行统计，计算出概率比值作为评分；信息通报及时性和通报内容全面性均反映航标服务水平的优劣程度，为定性指标，根据变量的具体情况按照5级标度进行评估。

(4)配布适应性是指航标配布与所在水域的自然条件、航道条件和交通条件的适应性程度，根据适应性程度情况进行打分，分数越高说明航标与环境条件适应性越好；当对航标配布要求较高时，分值相应降低。一般遵循以下降分原则：对于自然条件适应性，水域自然条件较复杂时对航标配布的要求更高；对于航道适应性，人工航道比自然航道要求高，双向航道比单向航道要求高；对于交通适应性，运输危险品货物比一般货物的要求更高，船舶流量和交通密度较大航道要求更高，交通事故较为严重、多发水域的要求更高。

2.3.2 服务技术水平

(1)运行监测调度情况。

根据统计数据进行分析，可以计算相关参数用以了解航标在时段内的运行监测调度情况。结合《数字航道航标运行监测调度和分析评价技术指南》，选择以下3个变量作为评价指标：监测数据准确性、报警及时出航率和失常平均恢复时长，具体介绍如下。

①时段内航标监测数据的准确性反映航标遥测遥控系统的可靠性。

[监测数据准确性]=(1-[无效异常数量]/[可判断航标异常信息数量]) ×100%

(1)

②报警及时出航率反映维护班组出航响应的及时性及可靠频率，[出航响应时间]<=[一类任务下达时间]+15 min，认为及时响应。

[报警及时出航率]=([一级报警及时响应数量]/ [一级报警总数])×100%

(2)

③失常恢复时长指航标失常自获悉到恢复完成的时长，反映航标失常监测处置恢复的工作效率。[航标失常恢复时长]=[航标失常现场处置完成时间]-[航标失常获悉时间]

[失常平均恢复时长]=(全部)[航标失常恢复时长]的平均值

(3)

以上三项均为定量指标，前两项直接用百分比分值作为评分，第三项需要制定具体评分标准换算成百分值进行评分，例如时长越短评分越高，超出规定时长的分数不高于60分等。

(2)航标养护状况是指在航标评价周期内，航道部门为提供良好的助航服务而进行航标养护相关工作的技术水平。根据《数字航道运行条件下航道航标星级量化日常跟踪考核细则》选取航标正常率、航标失常情况、航标外观情况和配布优化成效四个变量作为评价指标，将其中的5分制换算成百分制进行计算评分。

2.3.3 管理维护水平

航标管理部门的管理维护水平分别从管理、人员、设施设备三方面提出评价指标。

(1)内部管理水平主要从管理机制上、是否建立并有效运行航标质量保证体系(质保体系建设水平)和信息系统建设及应用水平等方面来衡量。管理机制合理性和有效性分别是指航标管理要素(人、财、物)的利用合理程度和管理实施的有效顺畅程度。

(2)维护人员业务素质主要是从维护人员的日常巡检、保养、补给能力(日常维护水平)、航标失常或通航环境异变时的抢修、临时设标能力(应急反应能力)和航标修理能力三个方面来衡量。

(3)配套设施设备水平是以配套设施(备)完备、性能可靠以及维修保养及时，能够满足航道维护管理需求来衡量。选用以下三个变量作为评价指标：设施设备完备情况、设施设备可靠程度和设施设备维修保养状况。

以上三方面准则所包含的变量均为定性指标，根据各自的现状水平等级或完成满足程度分为5级标度进行评估。

服役状态评价体系的定性指标具体评语描述总结见表1。

表1 航标服役状态定性指标5级标度评分表Tab.1 5-level scale scoring table for qualitative index of service status of navigation marks

3 基于AHP-Fuzzy法航标服役状态评价模型的建立

3.1 基于AHP-Fuzzy法航标服役状态综合评价模型

本文采用模糊综合评判(Fuzzy)和层次分析法(AHP)相结合的定量评估方法，建立基于AHP-Fuzzy法的航标服役状态综合评价模型。具体的做法是根据AHP原理将评价指标体系分解成递阶层次结构，根据对专家问卷的调查结果建立判断矩阵，通过一致性检验后确定各指标权重，对各指标评分评级确定隶属度，然后分层次进行模糊评判，直到综合计算出目标层的分值作为航标服役状态的综合评价结果。

3.2 指标权重计算

3.2.1 层次分析法确定指标权重基本步骤

首先按目标层、准则层、要素层和变量层的框架，构建航标服役状态评价指标层次结构模型，然后通过AHP法确定指标权重(流程见图2)，以下进行分步说明。

图2 AHP法确定指标权重流程Fig.2 AHP method to determine index weight process

(1)建立判断矩阵并赋值。

根据指标要素的两两重要程度，建立判断矩阵。根据判断矩阵的准则按1～5的重要程度赋值，具体赋值依据见表2。

表2 判断矩阵赋值依据Tab.2 Judgement matrix assignment basis

(2)确定判断矩阵的权重系数。

(4)

(5)

(6)

所得标准化特征向量，即权重向量为W={W1，W2，W3，…，Wn}。根据最大特征根λmax与W的关系计算λmax，公式为

(7)

(3)检验一致性。

判断矩阵整体一致才能保证权重向量的正确。常见的检验指标有一致性指标CI、随机一致性指标RI和相对一致性指标CR。其中CI计算公式为

(8)

而RI与判断矩阵阶数有关，RI对应的取值见表3。

表3 RI对应矩阵阶数的取值Tab.3 Value of matrix order corresponding to RI

CR计算公式为

(9)

当CR小于0.1时完成一致性检验，表明所得权重向量可行。

3.2.2 权重计算样例

确定航标服役状态指标的权重需要对航道工作人员、部门领导以及指导专家等进行问卷调查。按照第2节所构建的航标服役状态评价指标层次结构，制作专家问卷调查表，经专家评定之后可得到影响助航标志服役状态因素两两比较的判断矩阵，再运用 3.2.1节中的计算方法获得各指标权重。

表4 评价航标基本效能的各指标权重Tab.4 Weights of each index for evaluating the basic effectiveness of navigation marks

本文以航标基本效能这一部分的指标为例进行模拟赋权计算。按照表4的赋值准则，首先对变量层指标进行赋权，分别将助航准确性、配置时效性、功能可靠性和配布适应性四个要素下的变量指标进行两两比较得到判断矩阵，根据式(4)～式(7)计算每个判断矩阵的权值系数，求得矩阵的特征向量和特征值，根据式(8)、式(9)进行一致性检验，结果均满足CR<0.1，得到变量层权重；再用同样的方法对要素层四个指标进行赋权，最终得到要素层和变量层的指标权重(表4)。

3.3 综合评分计算

3.3.1 模糊综合评价基本步骤

(1)构建评价标准。

模糊综合评价标准对综合评价的准确性具有重要作用，在设立评价标准时应参考相关文献和结合航标现状及航道具体情况进行分析。

第1步：设立要素集合。要素集的元素是对评定对象产生相应作用的各类因素，采取字母U表示，实际就是：U={U1，U2，…，Um}。

第2步：设立评语集合。评语集是评审人对各评定对象所给出的评语的集合，一般采取V进行表示，模型的评语分为n个等级，即：V={V1，V2，…，Vn}。

(2)确定权重向量。

(3)建立模糊评价矩阵。

根据每个指标的测度结果对其进行评价，并按顺序列为指标的评价集合，将各集合向量放在一个矩阵中，以表示要素集U到评语集V的模糊关系。评价矩阵R如下

(10)

(4)确定评价结果向量。

将权重向量I与模糊评价矩阵R相乘，得到被评对象的评定结果向量S，即

(11)

(5)得到评价结果。

将评价结果向量S与评语集V相乘，得到评价结果，即

F=S×V

(12)

3.3.2 评分计算样例

以管理维护水平这一部分的变量层指标为例，采用模糊综合评判法进行模拟测度。由于维护管理水平下的指标均为定性指标，因此对定性指标进行量化处理。

(1)赋予定性指标评价等级分值。

通过国家相关规范和咨询业内专家对评语等级赋予对应的分数值，表1已经给出了每个定性指标的5级标度评语和对应量化评分区间，这里取区间平均值为评语等级分数值，得到量化评语集为V=[V1，V2，V3，V4，V5]=[95，85，75，65，55]。

表5 各评价指标隶属度矩阵和最终评分Tab.5 Membership matrix and final score of each evaluation index

(2)构造隶属度矩阵以及确定评定分数(仅为模拟测度)。

本部分数据采取专家调查的方式，由各位专家对指标体系的各因素进行评级并统计结果，根据各专业人员针对指标系统的各类因素所作评级对结论进行统计，得出专业人员评定统计表格。其次根据每一项评定级别的专业人员数量占到总体评定专业人员总体数目的比例即rij，组合成隶属度矩阵R，然后与量化评语集V的转置做乘法运算即可得到每个指标的评定分数，结果见表5。

如果进一步求得维护管理水平指标集的权重向量I，即可根据3.3.1节的计算步骤(4)、(5)得到维护管理水平的评价总分。

4 结论

(1)针对内河航标评价的研究现状，在已有航标管理维护评价系统基础上，还应该考虑对航标系统后继管理完好率和可能出现故障率的预演预判；在航标的评价分析方法上除了对单项因素的评价分析之外，建议增加综合评判，可以结合各方面的专家意见，综合运用层次分析法、模糊综合评价法、物元分析、云模型和人工神经网络等评价方法。

(2)本文尝试建立了基于AHP-Fuzzy法的助航标志服役状态评价模型，并对关键指标及变量展开筛选确定，最终实现“硬指标”和“软指标”的有效融合，构建了航标服役状态评价体系。提出了模型权重计算和综合评分的计算步骤，并分别进行算例演示，运用本文建立的评价模型可以对内河航标服役状态进行综合评价。

致谢：本文得到国家重点研发计划项目(2018YFB1600400)的资助，在搜集资料撰写完成过程中咨询了相关单位和多位专家，特别感谢交通运输部水运科学研究所安小刚总工及其同事、长江重庆航道局楼金仙工程师、重庆交通大学杨成渝研究员、付旭辉教授和韩林峰博士后等多位专家的耐心帮助指导和宝贵建议。