基于多属性分析理论的预防性养护决策方法

曹 巍,陈 长

(同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804)

基于多属性分析理论的预防性养护决策方法

曹 巍,陈 长

(同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室,上海 201804)

在分析了传统路面预防性养护决策方法不足的基础上,结合SWING法和嫡值法,提出了一种基于多属性分析理论的预防性养护决策方法。以上海市某公路养护管理部门的预防性养护项目为例,该方法综合考虑使用性能、工程和用户3方面因素,并针对决策者对路面养护的不同需求,选取最大间隙、渗水系数和摆值3项微观指标,分别对5种常用的预防性养护措施进行分析评价和优劣排序。从而建立了更加全面、精确且有针对性的预防性养护决策方法。

多属性分析理论;预防性养护;决策矩阵;主、客观赋权法

随着用户对出行环境的要求越来越高,传统即坏即修式的“矫正性养护”已不能适应目前的道路交通需求。“预防性养护”(简称为“预养护”)是一种全新的道路养护理念,旨在路面没有病害或路面病害发生初期即对其进行养护,能提高行驶质量和降低道路寿命成本。然而,传统的预养护决策方法存在着一些不足,需要一套能够综合考虑各种不同影响因素且具有针对性的决策方法来指导预养护工作。

1 传统预养护决策方法的不足

根据美国国家高速公路和交通运输协会(The American Association of State Highway and Transportation Officials,简称为AASHTO)公路标准委员会的定义,路面预养护是指在不增加路面结构承载力的前提下,对结构完好的路面或附属设施有计划地采取某种具有费用效益的措施,以达到保养路面系统、延缓损坏、保持或改进路面功能状况的目的[1—2]。

传统的预养护决策方法包括:费用效益分析法、寿命周期费用法及决策树法等[3]。一方面,传统的预养护决策方法选取的预养护评价指标多是综合性的宏观指标,如:路面状况指数(PCI)和行驶质量指数(RQI)等。决策结果多是基于对路面状况的整体评价。实际上,不同的路况可能对应相同的PCI分值。若统一采用相同的养护方式,则缺乏准确性且无法对某一个或某几个性能指标提出针对性的决策意见[3—6]。另一方面,在实际工作中,决策者选择预养护措施时,不仅要考虑使用效果,还需要工程和用户因素。传统的预养决策方法难以综合考虑众多因素[7—10]。因此需要一套能够综合考虑各种不同影响因素且具有针对性的决策方法来指导预养护工作。

2 预养护措施应用效果评价

本研究依托上海市某公路养护管理部门预养护项目,选取最大间隙、渗水系数及摆值3个微观指标,分别从平整度、密水性能及抗滑性能3个角度对沥再生、雾封层、微表处、纤维封层及cape封层5种预养护措施进行评价,总结这5种养护措施的使用性能,为建立新的预养护决策方法奠定基础。试验段为双向4车道,路面级配类型为SMA—13,交通量中等,重车较少,车速较快,路况良好,无明显损坏情况发生,处于未发生损坏或损坏初期的阶段,适合进行预养护。

分别于施工前、后对最大间隙(三米直尺法)、渗水系数及摆值3项指标进行了路面检测并采集相关数据,后又进行了多次回访检测。现将检测数据汇总,分别如图1～3所示。

从图1中可以看出,各种措施对路面平整度改善效果的差异较大,施工完成后性能衰变速率逐渐降低,具体为:①沥再生和雾封层对路面平整度的改善作用有限,有效期为10月;②纤维封层对路面平整度有一定的改善效果,但强于沥再生和雾封层的,完工20月后,平整度恢复到施工前水平,措施失效;③微表处和cape封层对路面平整度的改善效果较好,有效期分别为20和30月。

图1 最大间隙检测数据Fig.1 Detection data of largest gap

图2 渗水系数检测数据Fig.2 Detection data of permeability coefficient

图3 摆值检测数据Fig.3 Detection data of BPN

从图2中可以看出,各种措施对路面密水性能改善效果的差异较大。施工完成后,性能衰变速率逐渐降低,具体为:①沥再生和雾封层对路面密水性能的改善作用有限,有效期分别为8和4月;②纤维封层、微表处及cape封层均能大幅改善路面密水性能,但衰变速率不同,有效期分别为18,20和30月。

从图3中可以看出,各种措施对路面抗滑性能改善效果的差异较大,具体为:①沥再生和雾封层对路面抗滑性能的改善作用有限,有效期为10月;②纤维封层、微表处及cape封层均能大幅改善路面抗滑性能,有效期分别为22,18和28月。

3 多属性决策分析理论的内涵

多属性决策分析是研究决策者基于不同的属性,对有限个方案进行评价和排序的问题。多属性决策包涵5个基本要素:决策者、属性、方案、属性值及决策准则[11]。

图4 多属性决策分析过程Fig.4 Analysis process of multiple attribute decision

多属性决策分析过程有5个步骤(如图4所示):①提出问题,决策者提出并且分析问题是否属于多属性决策问题;②决策问题形成,决策者需确定属性并给出可能的方案;③信息收集,决策者通过分析给出各方案的属性值和各属性之间的相互关系;④方案排序,选优;⑤方案实施。

4 多属性决策分析理论在预养护决策方面的应用

预养护决策是典型的多属性决策问题,可以按照多属性决策分析过程的5个步骤进行分析。其中步骤②和③可以概括为决策矩阵的建立,步骤④是通过具体的方法对决策矩阵进行处理,得到方案的排序。

4.1 建立决策矩阵

将多属性决策问题用矩阵表示为:

式中:元素Yij为方案Xi在属性Yj下的属性值。

该决策矩阵为决策者提供了分析决策问题所需的基本信息,是数据处理和求解方法的基础。

本研究以使用性能、工程因素及用户因素3个方面选取的6个属性以及5种预养护方案建立决策矩阵。利用本研究整理的预养护试验段检测数据,建立针对改善平整度的预养护方法选择的决策矩阵,见表1。

4.2 方案属性值的无量纲化

方案属性值的处理包括:①定性属性的量化;②不同量纲属性的规范化。

表1 预养护方法选择的决策矩阵(针对改善平整度)Table 1 Decision matrix of preventive maintenance method selection(for improving the smoothness)

1)定性属性值的量化

用Bipolar标度法。Bipolar标度适用范围为1～9,如图5所示。

图5 Bipolar标度模糊语言关系示意Fig.5 Fuzzy language relationship of Bipolar scale

2)不同量纲属性值的规范化

规范化即将不同量纲的属性值化为可比的,本研究采用线性变换法。对于效益型指标,采用;对于成本型指标,采用

将式(1)中矩阵的定性属性进行量化,再将属性值规范化,得:

4.3 属性之间相互关系的确定和方案排序

将决策矩阵属性值无量纲化之后,需要确定各属性之间的相互关系即确定权重。确定权重的方法分主观赋权法和客观赋权法。本研究分别选用SWING法和嫡值法2种主、客观赋权法,确定权重,计算各方案综合评分并进行排序。

4.3.1 SWING法

SWING法是一种主观赋权法。决策者首先需确定能为整个决策系统提供最大效用的属性,并为该属性赋值100,然后对各个属性的相对重要性进行排序并赋值,无效用的属性赋值为0。基本思路为:①建立最差方案(所有属性值最差)X—=,将其效用设为0;②决策者确定一个最重要的属性并将该属性值提高到最优,得到方案…),Xj与X—的效用的差为Tj,Tj=100;③按各个属性的相对重要程度,依次将各属性值提高到最优,这样就得到了n个Tj(关于各个Tj数值的确定,需确定该属性从最差变为最好给决策问题带来的总体价值增量相当于最重要的属性从最差变为最好所带来价值增量的百分比);④权重

由式(2)可知,最差的方案为X—=(10 0.5 7 50 3 7)。若决策者认为最大间隙差是最重要的属性,得X2=(10 3.8 7 50 3 7), T2=100。然后,按照各个属性的相对重要程度进行排序,建立各假想方案Xj,见表2。

表2 SWING法确定权重Table 2 Determination of the weight by SWING method

最终的权重W=(0.17,0.29,0.09,0.23, 0.11,0.11)。

由式(4)算得各方案最终评分为:(0.59, 0.57,0.75,0.54,0.70)。

因此,5种预养护措施从优至劣的排序分别是:微表处、cape封层、沥再生、雾封层及纤维封层。微表处和cape封层是比较理想的选择。SWING法首先需要决策者确定一个最重要的属性,然后据此依次确定其他属性的重要程度,具有较强的主观性。

根据SWING法,分别建立针对改善密水性能和抗滑性能的预养护方法选择决策矩阵,并分别计算各措施的评分:(0.61,0.56,0.78,0.74,0.70)和(0.62,0.59,0.62,0.63,0.70)。

4.3.2 熵值法

嫡值法是一种客观赋权法。通过嫡值法确定各属性的信息嫡,信息嫡越小,信息的无序程度就越低,其信息的效用值也就越大,即该属性的权重越大;反之,权重越小。

作者拟用信息嫡来确定权重。设多属性决策矩阵下,有

式中:Pij为属性Yj下方案Xi的贡献度;Ej为所有方案对属性Yj的贡献总量,取K=1/ln m。

定义Dj为第j属性下各方案贡献度的差异程度:

则各属性权重为:

针对本研究案例,用嫡值法计算,得到各属性权重:(0.13,0.37,0.08,0.25,0.10,0.07)。各方案的综合评分:(0.56,0.54,0.75,0.51,0.71)。

5种预养护措施从优至劣的排序分别是:微表处、cape封层、沥再生、雾封层及纤维封层。微表处和cape封层是比较理想的选择。计算结果表明:对平整度的改善和成本是最重要的2个属性。用嫡值法和SWING法得到的属性权重和措施排序一致,表明了嫡值法的合理性,得到的结果符合决策者对预养护问题的认识。

按嫡值法,分别建立针对改善密水性能和抗滑性能的预养护方法选择决策矩阵,并分别计算各措施的评分:(0.58,0.52,0.75,0.71,0.72)和(0.65,0.62,0.60,0.61,0.66)。

4.3.3 权重的修正

SWING法利用专家经验来确定权重,缺点是主观性较强。嫡值法消除了主观因素的影响,但对权重缺乏解释。在实际决策过程中,将2种方法确定的权重综合起来,有

用式(9)对SWING法和嫡值法确定的权重进行修正,结果为:W0=(0.10,0.50,0.03,0.27, 0.06,0.04)。各方案综合评分:(0.49,0.47, 0.75,0.45,0.74)。

由于2种方法确定的权重排序十分接近,最终5种措施从优至劣的排序结果仍是微表处、cape封层、沥再生、雾封层及纤维封层。若想改善路面抗滑性能,微表处和cape封层是比较好的选择。

对权重进行修正,计算针对改善密水性能的各措施的评分:(0.55,0.48,0.75,0.74,0.73)。

对于改善路面密水性能,5种措施从优至劣的排序是微表处、纤维封层、cape封层、沥再生及雾封层。微表处、纤维封层及cape封层是比较好的选择。

对权重进行修正,计算针对改善抗滑性能的各措施的评分:(0.61,0.57,0.54,0.58,0.68)。

对于改善路面抗滑性能,5种措施从优至劣的排序是cape封层、雾封层、纤维封层、沥再生及微表处。cape封层是比较好的选择。

若综合考虑3项指标,采用cape封层或微表处得到的综合效益最优。

5 结语

1)基于多属性决策分析理论的预养护决策方法,综合考虑影响预养护决策的使用性能因素、工程因素及用户因素等,并利用SWING法和嫡值法,确定各因素之间的相互关系,择优选取养护方案,克服了传统预养护决策方法的缺点。

2)不同于其他研究者采用反映路面状况的宏观指标进行预养护决策,本研究采用反映路况的3项微观指标:最大间隙、渗水系数及摆值。分别针对这3种指标,利用该决策方法,对5种预养护措施进行了排序。决策者根据现实需求,有针对性地选择其中某项或某几项指标来辅助路面养护决策。相比宏观指标,针对改善微观指标的路面预养护决策更加全面、精确,且具有针对性。

3)如果决策者的目的是改善路面平整度,则5种措施从优至劣的排序是:微表处、cape封层、沥再生、雾封层及纤维封层;如果决策者的目的是改善路面密水性能,则5种措施从优至劣的排序是:微表处、纤维封层、cape封层、沥再生及雾封层;如果决策者的目的是改善路面抗滑性能,则5种措施从优至劣的排序是:cape封层、雾封层、纤维封层、沥再生及微表处;综合考虑3项微观指标,采用cape封层或微表处,综合效益最优。

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Preventive maintenance decision method based on the theory of multiple attribute

CAO Wei,CHEN Zhang
(Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education,Tongji University, Shanghai 201804,China)

Based on the analysis of the lack of traditional pavement preventive maintenance decision method,combining with entropy method and SWING method,a preventive maintenance decision method based on the theory of multiple attribute analysis is put forward.Taking a preventive maintenance project of a highway maintenance management in Shanghai as an example,three factors including the use of performance,engineering and users are comprehensively considered in this method,and three micro index including the largest gap,permeability coefficient and BPN are selected in this method in order to meet different requirements of decision makers for pavement maintenance.Finally,five kinds of preventive maintenance measurements are analyzed and sorted,a more comprehensive,accurate and targeted preventive maintenance decision method is established.

multiple attribute analysis;preventive maintenance;decision matrix;objective and subjective weighting method

U418.6

A

1674—599X(2015)04—0071—06

2015—01—18

曹 巍(1991—)男,同济大学硕士生。