基于TOPSIS法和灰色理论的交通信息网络布局优选

户佐安，蒲 政，包天雯，李博威



基于TOPSIS法和灰色理论的交通信息网络布局优选

户佐安1,2，蒲 政1，包天雯1，李博威1

（1. 西南交通大学，交通运输与物流学院，成都 610031; 2. 西南交通大学，综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室，成都 610031）

交通信息网络布局是实现交通信息网络高效运转的基础，合理的交通信息网络布局能够很好地解决交通运输普遍存在的道路利用率不高、路网运行效率低下的问题。针对交通信息网络布局模式进行评价及优选，建立交通信息网络布局评价指标体系，以TOPSIS法和灰色理论为基础，将层次分析法与熵值法相结合确定各指标的权重，以此构建TOPSIS法和灰色关联分析的多属性决策模型。以成都市为例，对其交通信息网络布局模式进行了优选，得出应采用网孔式网络布局方案结论。结果表明：TOPSIS法和灰色关联分析的多属性决策模型在对方案进行优选时，能很好地避免传统TOPSIS在决策过程中，当两个方案均与正、负理想解距离相等而无法判断两个方案优劣的问题，适用于对区域交通信息网络布局模式的评选。

城市交通；方案优选；TOPSIS法；交通信息网络；灰色关联分析法；熵值法

0 引 言

交通信息网络是集交通信息的采集、处理和服务等功能为一体的系统。随着社会、经济的高速发展，构建布局合理、运转高效的交通信息网络对推动城市交通运输可持续发展，提高交通运输效率，缓解由城市高速发展带来的道路拥堵、安全性低下等交通问题具有重要的战略意义。而交通信息网络布局有多种模式，因此，针对特定城市，在进行交通信息网络布局决策时，需要运用科学合理的评价方法和模型对多种方案进行评价优选。

目前，关于交通信息网络布局有少量的研 究[1-6]，但布局方案的评价还未见报道。交通信息网络布局评价作为一个多属性决策问题，评价指标体系、参数权重的取值是否合理都会对决策结果造成影响。蔚晓丹[1]运用层次分析法和菲德尔法建立了针对交通信息网络的评价指标体系，然而在定性和定量指标的衡量上还存在不足。在关于评价方法的研究中，TOPSIS法在解决多属性决策问题时具有数学计算不复杂，原始数据利用充分、信息损失少，能够很好地使用客观权重等优点。梁昌勇等[2]运用TOPSIS法分别计算了群体评价值到正、负理想解的距离，最终得到了方案集的排序，并在ERP优选问题中进行了应用。然而传统的TOPSIS法不能就正、负理想解距离相等的多个方案进行很好的评价。

本文将定性和定量指标结合起来，对交通信息网络进行多指标衡量后优选，并对传统的TOPSIS法进行改进，结合灰色理论构建TOPSIS法和灰色关联分析的多属性决策模型，提高决策结果的准确程度和可靠程度。

1 交通信息网络布局

交通信息网络能够极大的影响城市化布局，国土资源的整治和利用，区域的规划建设及经济带的形成。目前，区域交通信息网络布局模式主要包括网孔式、环式和枢纽式。其中，网孔式网络布局模式可以实现任意两点之间直接或间接地连接（见图1），主要适用于网络流量大、负载均衡、业务服务可靠性高、资源动态管理程度较高的网络。

图1 网孔式网络布局模式

环式网络布局模式通常表现为点与点的首尾连接（见图2），主要适用于业务量相对稳定、环形交通路网的布设。

图2 环式网络布局模式

而枢纽式网络布局模式则表现为多点向一点集中汇聚，由一点来进行信息的处理和与其他点联系的特点（见图3），主要适用于信息量巨大、一点信息处理能力强大、网络规模经济显著的条件。

图3 枢纽式网络布局模式

三种网络布局模式优劣对比，见表1。

表1 三种网络布局模式优劣对比

Tab.1 Compare the advantages and disadvantages among three types of network layout models

由上述分析可知，每种布局都有各自的优、缺点和适应条件。因此，在对交通信息网路布局进行决策时，需要对三种布局模式进行评价，优选出最适宜的网络布局模式。

2 交通信息网络布局评价指标体系

在进行交通信息网络规划的评价时应挑选具有代表性、明确性和独立性的指标，同时还应结合城市路网现状和未来规划，从多方位、多层次进行遴选。所以，结合参考文献[3]本文选用以下指标进行评价：

表2 交通信息网络布局评价指标体系

Tab.2 The assessment indicator system of traffic information network layout

3 基于TOPSIS法和灰色关联分析的多属性综合决策模型

TOPSIS法又称接近理想点法，即定义决策问题的正、负理想解，然后在可行方案中找到一个方案，使其与正理想解的距离最近，与负理想解的距离最远。TOPSIS法的基本思路是找出正理想方案和负理想方案，然后根据各方案与正理想方案和负理想方案之间的距离来衡量对该方案的满意度。而灰色关联分析方法的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间的关联度也就越大。TOPSIS法和灰色关联分析方法都是通过计算评价对象与理想对象的接近程度来判断各评价对象的优劣次序。本文将TOPSIS法与灰色关联分析结合起来，运用熵值法得到加权规范化决策矩阵，最后综合确定方案的优劣。整个综合决策的步骤流程见图4。

图4 综合决策步骤流程图

3.1 用熵值法确定权重系数

（1）针对3种交通信息网络布局模式，建立多属性决策矩阵如下：

3.2 计算正负理想解

（2）效益型指标正、负理想解取值：

成本型指标正、负理想解取值：

3.3 计算到正、负理想解的欧式空间距离和

根据所得正、负理想解，分别求得欧式空间距离：

3.4 计算正负理想解之间的灰色关联度和

其中：

3.5 确定大小，进行方案的优劣排序

（2）计算相对贴近度：

4 实例分析

4.1 成都市交通信息网络概况

在交通信息网络的建设上，成都市已经初步形成了交通信息网络传输骨架，网络节点基本覆盖各区县，在交通信息网络的建设和管理上具有良好的基础。但随着城市经济、社会的不断发展和进步，成都市的交通运输量在不断地上升，根据2015年成都市国民经济和社会发展统计公报的数据显示，2015年底全市机动车拥有量同比增长11.1%，全年旅客周转量同比增长2.1%。路网运行效率低下、道路利用率不高、交通拥堵、安全性低，依旧是成都市亟待解决的问题。因此，针对上述问题，需要对城市的交通信息网络布局从管理水平和社会服务水平进行相应的调整以及优化，选取合理的交通信息网络布局方案。本文结合成都市的社会、经济、交通等特点，采用上述方法，对网孔式、枢纽式和环式网络布局模式进行综合评价，评选出最适合成都市的交通信息网络布局方案。

4.2 计算各指标权重

采用10点标度法，通过专家打分对指标赋值。专家共28人，其中，在大学从事交通信息网络布局规划研究的教授17人、成都市科研机构研究员6人、成都市从事交通信息网络的相关企业管理人员3人、成都市政府信息产业部门专家2人，参与评价的专家不仅对该体系非常熟悉，而且对成都市的交通信息网络情况也非常了解，故所得到的专家评价结果，具有较高的代表性、合理性和可信性。通过整理各位专家的评价结果，综合量化数据，最终得到的原始矩阵，见表3。

表3 量化的原始矩阵

Tab.3 The quantized original matrix

各指标的权重具体计算过程如下：

（2）运用公式（1）、公式（2）求得指标熵值和待选模式差异系数，见表4。

（3）权重计算

运用公式（3）求得各指标的权重值，见表5。

表4 熵值和待选模式差异系数

Tab.4 Entropy method and the differential coefficients of prepared model

表5 各评价指标权重值

Tab.5 The weight of each indicator

4.3　规范化数据加权，确定正、负理想解

利用公式（4）～（７）得到各指标的正、负理想解，其中平均故障时间间隔、传输延时、平均故障恢复时间和构建及运作支出为成本型指标，其余指标为效益型指标。见表6。

表6各指标正负理想解

Tab.6 The positive and negative ideal solution of each indicator

4.4 计算各待选方案欧式空间距离及灰色关联度

运用公式（8）、（9）得到3种方案到正、负理想解的欧式空间距离：

运用公式（10）、（11）、（12）和（13）得到各方案与正、负理想解之间的灰色关联度：

4.5 评价结果分析

表7 成都市交通信息网络布局模式评价结果与排序

Tab.7 The evaluation results and sorting of Chengdu traffic information network layout model

5 结 论

本文通过运用基于TOPSIS法和灰色关联分析的多属性决策方法，将定性指标和定量指标、效益型指标和成本型指标结合起来对区域交通信息网络布局模式进行了评选。该方法能够很好地适用于对区域交通信息网路布局模式的决策，同时，将TOPSIS法和灰色理论相结合，能够有效避免传统TOPSIS法在评价方案与正、负理想解距离相同而无法进行判定的问题。本文结合实例，针对成都市经济、社会发展现状，对交通信息网络布局模式进行了评选，优选出网孔式网络布局方案。这对提高区域交通信息网络布局评价的科学性、合理性、可操作性有一定的参考价值。

[1] 蔚晓丹. 交通信息网与电信网的融合及ITS评价指标体系研究[D]. 北京: 北京邮电大学, 2010.

[2] 梁昌勇, 戚筱雯, 丁勇, 等. 一种基于TOPSIS的混合型多属性群决策方法[J]. 中国科学管理, 2012, 20(4): 109-117.

[3] 席申娥. 基于物联网需求的区域交通信息网络布局与管理研究[D]. 武汉: 武汉理工大学, 2013.

[4] 丁以中. 交通运输网络规划综合评价方法[J]. 上海海运学院学报, 2000, 21(1): 6-21.

[5] 张兵, 邓卫. 基于DPSIR模型的经济圈交通网络评价指标体系[J]. 华东交通大学学报, 2011, 28(4): 7-13.

[6] 崔淑丹, 李星野, 熊静.综合交通运输网络评价指标体系的探讨[C]//第三届中国智能交通年会论文集. 南京: 东南大学出版社, 2007.

[7] 邹常富, 吴双休, 黄英. 基于加权平均法的玻璃钢锚杆支护可行性综合评价[J]. 化工矿物与加工, 2013(1): 28-31.

[8] 户佐安. 基于主动车流可控性的铁路枢纽车流组织优化模型研究[J]. 学术动态, 2013(1): 10-13.

（中文编辑：李愈）

Optimization of Multi-attribute Traffic Information Network Layout Model Based on TOPSIS Method and Grey Theory

HU Zuo-an1,2，PU Zheng1，BAO Tian-wen1，LI Bo-wei1

（1. School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China; 2. National United Engineering Laboratory of Integrated and Intelligent Transportation, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China）

The transport information network layout is the basis of high efficient transport information network operation. The well-designed transport information network layout can efficiently solve the problems of low use rate of the road and low operating efficiency of the road network, which is widely existed in transportation system. To evaluate and optimize traffic information network layout, build the assessment indicator system, based on the TOPSIS method and grey theory, the AHP method and the entropy method are used to identify the indicators weights, construct the multi-attribute decision-making model based on TOPSIS method and grey relational analysis. Took Chengdu city as a case study, optimized the model of its traffic information network layout, which illustrated that the net type network layout scenario is suggested. In the aspect of scenario optimization, the multi-attribute decision-making model based on TOPSIS method and grey relational analysis can avoid the problem which is unable to determine the advanced scenario with the traditional TOPSIS approach when the distance of two scenarios are equal to positive and negative ideal solutions in decision making process, the approach is appropriate in transport information network layout model selection.

urban traffic; scheme optimization; TOPSIS method; traffic information network; grey relational analysis; entropy method

1672-4747（2018）03-0038-08

U491

A

10.3969/j.issn.1672-4747.2018.03.006

2017-05-04

四川省软科学研究计划项目（2016ZR0036）；中央高校基本科研业务经费专项资金项目（2682016CX045）；国家自然科学基金（61104175）

户佐安（1979—），男，汉族，湖北黄梅人，博士，西南交通大学交通与物流学院副教授，研究方向为交通运输规划与 管理。

蒲政（1992—），男，汉族，四川南充人，西南交通大学交通运输与物流学院硕士研究生，研究方向为交通运输规划与管理。

户佐安，蒲政，包天雯，等. 基于TOPSIS法和灰色理论的交通信息网络布局优选[J]. 交通运输工程与信息学报, 2018, 16（3）: 38-45.