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    零散貨物快運(yùn)列車開行方案優(yōu)選方法

    2018-04-04 02:23:54茍敏李夏苗張平升
    關(guān)鍵詞:零散快運(yùn)直覺

    茍敏,李夏苗,張平升

    (中南大學(xué) 交通運(yùn)輸工程學(xué)院,湖南 長沙 410075)

    2014年9月,中國鐵路總公司組織各鐵路局開行貨物快運(yùn)列車(簡稱快運(yùn)列車),以滿足零散貨物運(yùn)輸市場需求,降低社會物流成本,完善鐵路貨運(yùn)服務(wù)方式??爝\(yùn)列車是指按“五固定”客運(yùn)化模式,開行在貨物快運(yùn)中心站、作業(yè)站間的貨物快運(yùn)列車,分為管內(nèi)快運(yùn)列車和跨局快運(yùn)列車。目前有零散貨物快運(yùn)、批量散貨快運(yùn)、行包快運(yùn)和高鐵快運(yùn)4種運(yùn)輸產(chǎn)品。零散快運(yùn)列車開行方案是指對零散快運(yùn)列車運(yùn)行區(qū)段、開行徑路、列車種類、停站方案和開行數(shù)量的計劃。零散快運(yùn)列車開行方案的已有研究多是建立多目標(biāo)規(guī)劃模型,并利用數(shù)學(xué)規(guī)劃方法或啟發(fā)式算法求解,得到最優(yōu)方案的研究方法[1?2]。此類方法基于一定的假設(shè)條件和固定參數(shù),模型的優(yōu)化目標(biāo)和約束條件均對實(shí)際問題進(jìn)行了抽象簡化,部分因素未考慮,也未考慮現(xiàn)實(shí)的不確定性,從而所得最優(yōu)方案與實(shí)際存在一定偏差,有時求解結(jié)果也不僅一個方案。因此非常有必要對零散快運(yùn)列車開行方案進(jìn)行綜合評價,來從備選方案中找出最佳方案,或?qū)Ψ桨高M(jìn)行排序?,F(xiàn)有的層次分析法、DEA法、模糊綜合評價法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價法和證據(jù)理論等評價方法為本文研究奠定了理論基礎(chǔ)[3]。開行方案優(yōu)選方法既能對具體的零散快運(yùn)列車開行方案好壞進(jìn)行評價,還能為將來編制和優(yōu)化開行方案提供依據(jù)。優(yōu)選作為一種事前評價,缺乏部分實(shí)際數(shù)據(jù),加之零散快運(yùn)系統(tǒng)內(nèi)外部環(huán)境的不確定性、數(shù)據(jù)的不精確性和人類認(rèn)知的局限性,從而專家經(jīng)驗顯得尤為重要。直覺模糊集能夠很好地表達(dá)不確定性,因此本文提出基于直覺模糊值(IFVs)的多屬性群決策方法(MAGDM)。首先,構(gòu)造具有零散快運(yùn)列車運(yùn)營特點(diǎn)的評價指標(biāo),組織評估專家以直覺模糊值的形式給出各方案在各指標(biāo)下的評估值,構(gòu)成直覺模糊決策矩陣,并根據(jù)偏好信息轉(zhuǎn)化為偏好矩陣;其次,檢驗和改進(jìn)偏好矩陣的一致性水平和群體一致性水平,確定專家權(quán)重,集結(jié)專家偏好信息;接著,根據(jù)指標(biāo)差異度和重要度確定指標(biāo)權(quán)重;最后,根據(jù)指標(biāo)權(quán)重和專家權(quán)重,采用一定的集結(jié)算子得到方案的直覺模糊綜合決策矩陣,對方案優(yōu)劣進(jìn)行排序并確定最優(yōu)方案。

    1 零散貨物快運(yùn)列車開行方案評價指標(biāo)

    鐵路零散快運(yùn)與傳統(tǒng)的貨運(yùn)組織方法的區(qū)別是零散快運(yùn)班列實(shí)行“五固定”的客運(yùn)化模式,且更加注重市場化和服務(wù)質(zhì)量。因此,對零散快運(yùn)列車開行方案的評價除了從鐵路部門角度考慮自身經(jīng)濟(jì)、效率指標(biāo)外,也要從貨主角度考慮運(yùn)輸?shù)姆?wù)質(zhì)量及產(chǎn)品的吸引力,還要從社會角度考慮開行的社會福利。結(jié)合已有研究和調(diào)研結(jié)果[3?4],從輸送能力、技術(shù)運(yùn)用、經(jīng)濟(jì)性、服務(wù)質(zhì)量、社會效益和方案競爭力6方面進(jìn)行評價,如表1。

    表1 零散貨物快運(yùn)列車開行方案評價指標(biāo)Table 1 Evaluation indexes of railway fragmented cargo express freight train operation plan

    2 零散貨物快運(yùn)列車開行方案優(yōu)選方法

    2.1 直覺模糊集基本理論

    a=〈μa, va〉為直覺模糊值(IFV)。則最大的直覺模糊值 a+= ( 1,0),最小的直覺模糊值 a-= ( 0,1)。定義 s (a) = μa-νa為a的得分值。

    設(shè) ai=〈μi, vi〉為一組直覺模糊值(IFVs),ωi是 ai的權(quán)重,由 IFWA算子集成的結(jié)果也是直覺模糊值[5],其中:

    2個直覺模糊值 A =μA,vA和B=μB, vB,A較B更受喜愛的程度定義為偏好度 P (A>B)[6]:

    由式(3)計算ai的優(yōu)先權(quán)重ωi[6]。

    ωi越大,ai=〈μi,vi〉越大,從而提出一種直覺模糊值的排序方法Rk.1。

    Rk.1 (i)若 ωi>ωj,則ai?aj。

    2.2 基于IFVs的MAGDM

    2.2.1問題描述

    2.2.2專家權(quán)重確定

    由于專家自身知識等原因,專家在不同指標(biāo)下的權(quán)重也應(yīng)有所差異。根據(jù)專家個體評估信息的一致性和與群信息的一致性來確定專家權(quán)重[8]。為了便于描述,以下一個指標(biāo)為例。

    1) 偏好矩陣一致性分析

    通過式(2)將專家ek給出的決策矩陣轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的偏好矩陣其中:為專家 ek對方案 gi較方案 gs的偏好度,即相比方案gs更偏愛gi的程度,,故偏好矩陣是一個互補(bǔ)判斷矩陣。可用式(5)將其轉(zhuǎn)化為完全一致性偏好矩陣 D =(d)[9]。ism×m

    若矩陣 D =(dis)m×m中存在小于0的元素,通過式(6)將其轉(zhuǎn)化為 D′ =(di′s)m×m。

    偏好矩陣Bk的一致性指標(biāo)為:

    2) 專家群評估一致性分析與專家權(quán)重確定專家群偏好矩陣是指將所有專家的偏好矩陣按一定權(quán)重集結(jié)所得的矩陣,即:

    若專家給出的偏好矩陣Bk均具有滿意一致性,則群偏好矩陣B也具有滿意一致性。

    偏好矩陣Bk的群體一致性指標(biāo)為

    設(shè)專家評估團(tuán)經(jīng)商議給出滿意群體一致性臨界值β(0≤β≤1),若GCI(Bk)≤β,偏好矩陣Bk具有滿意群體一致性,否則需要調(diào)整?;?Alg.2對偏好矩陣進(jìn)行群體一致性檢驗和調(diào)整,且經(jīng)過變換的偏好矩陣仍具有滿意一致性[10]。

    Alg.2

    確定專家權(quán)重時,偏好矩陣一致性水平在一定程度上反映了專家邏輯關(guān)系的協(xié)調(diào)性。一致性水平越高,其作為決策信息的可靠性就越高,應(yīng)賦予該專家更高的權(quán)重?;谄镁仃囈恢滦运酱_定的專家ek的權(quán)重vk1為:

    專家個體偏好矩陣與群偏好矩陣一致性水平越高,該專家越能代表群體意愿,應(yīng)賦予較高權(quán)重。以群體一致性程度最大,即一致性指標(biāo)值最小為目標(biāo)構(gòu)建模型 M1,得到由群體一致性水平確定的專家ek的權(quán)重vk2。

    集結(jié) vt1與 vt22類專家權(quán)重,得專家 ek綜合權(quán)重:

    式中:ξ1和ξ2分別為2類權(quán)重的相對重要度因子,由專家協(xié)商確定,

    整合各指標(biāo)下的所有專家的信息,利用式(9)分別得到各指標(biāo)下的群偏好矩陣Bj。

    2.2.3指標(biāo)權(quán)重確定

    組織專家對指標(biāo)的重要程度在[0,10]上打分,取其平均值并歸一化得到指標(biāo)cj權(quán)重wj。指標(biāo)權(quán)重也體現(xiàn)在指標(biāo)的變異度上,如果所有方案在指標(biāo)上有幾乎相同的評價值,那么該指標(biāo)變異度小,應(yīng)該被賦予小的權(quán)重,相反,指標(biāo)上方案的評價值間差異越大,該指標(biāo)的權(quán)重越大,從而建立以下多目標(biāo)規(guī)劃模型M2[6]。

    集結(jié) w ′j與 w*j2類專家權(quán)重,得專家 ek綜合權(quán)重:

    2.3 零散貨物快運(yùn)列車開行方案優(yōu)選方法

    Step 1:確定評價指標(biāo),如表1。

    Step 3:通過式(2)計算每位專家ek在指標(biāo)cj下的偏好度,得到偏好矩陣

    Step 4:確定指標(biāo)Cj專家ek的權(quán)重和群偏好矩陣Bj。利用 Alg.1檢驗和調(diào)整偏好矩陣一致性,在具有滿意一致性的基礎(chǔ)上,結(jié)合模型M1求解得到專家綜合權(quán)重;用 Alg.2檢驗和調(diào)整滿意偏好矩陣的群體一致性,用式(9)得到群偏好矩陣。

    Step 5:根據(jù)各指標(biāo)的群偏好矩陣Bj,通過求解模型 M3和式(16),結(jié)合專家給出的指標(biāo)權(quán)重值,確定指標(biāo)綜合權(quán)重wj。

    Step 7:利用式(1),基于指標(biāo)權(quán)重wi,得方案gi的綜合評價值ri,它是一個直覺模糊值。

    Step 8:根據(jù)綜合評價值ri,通過Rk.1對各備選方案進(jìn)行排序,選出最優(yōu)開行方案。

    3 實(shí)例

    以某局管內(nèi)的零散快運(yùn)列車開行方案為例,3位專家,考慮6個指標(biāo),從4個備選開行方案中選出最優(yōu)開行方案。

    Step 1:以表1中的輸送能力、技術(shù)運(yùn)用、經(jīng)濟(jì)性、服務(wù)質(zhì)量、社會效益和方案競爭力為指標(biāo),且均為效益型。

    Step 2:專家e1e2e3給出的直覺模糊決策矩陣,經(jīng)處理依次為:

    同樣的方法得到所有指標(biāo)下各專家的權(quán)重以及群偏好矩陣,見表2。

    表2 專家權(quán)重及指標(biāo)權(quán)重Table 2 Weight of each expert and each index

    Step 5:模型M3為:

    借助lingo求解上述模型得到σ,通過式(16)計算得到基于指標(biāo)變異度的權(quán)重向量 w*=(0.165 8,0.154 3, 0.166 3, 0.167 8, 0.180 4,0.165 4 ),專家給出的指標(biāo)權(quán)重向量經(jīng)處理得到 w′=(0.09, 0.18, 0.37,0.26, 0.06, 0.04)。λ1=0.7 λ2=0.3,從而確定指標(biāo)綜合權(quán)重wj,見表2。

    Step 6:根據(jù)專家權(quán)重,用式(1)的IFWA算子,分別得到4個方案在6個指標(biāo)下的評價值rij,計算結(jié)果見表3。

    Step 7:根據(jù)指標(biāo)權(quán)重,用式(1)計算方案的綜合評價值,結(jié)果見表3。

    表3 方案的各指標(biāo)評價值及綜合評價值Table 3 Individual evaluation values of each index and the comprehensive evaluation value

    Step 8:用式(3)得到 4個方案的優(yōu)先權(quán)重值 W={0.125 0, 0.208 3, 0.375 0, 0.291 7},不確定度π={0.193 3, 0.126 2, 0.039 7, 0.019 4}。按照Rk.1所述排序方法確定方案的優(yōu)先順序:方案3為最優(yōu)方案。

    4 結(jié)論

    1) 采用直覺模糊值的形式表示開行方案的評價信息,根據(jù)直覺模糊值的幾何信息定義其偏好度,從而提出直覺模糊值的排序方法。

    2) 綜合考慮專家個體評估信息的一致性水平和群體一致性水平,確定專家權(quán)重,以集結(jié)各專家偏好信息。

    3) 構(gòu)建多目標(biāo)規(guī)劃模型并將其轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃模型求解,結(jié)合專家給出的指標(biāo)權(quán)重信息確定指標(biāo)綜合權(quán)重。

    4) 采用 IFWA算子計算各方案的綜合直覺模糊值,從而確定方案的優(yōu)劣順序,選出最優(yōu)開行方案,為管理者的決策和優(yōu)化運(yùn)輸組織提供理論依據(jù)。隨著零散快運(yùn)列車的發(fā)展和數(shù)據(jù)的更新,應(yīng)進(jìn)一步動態(tài)評價零散貨物快運(yùn)列車開行方案。

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