基于Hausdorff距離的區(qū)間數(shù)多屬性公路網(wǎng)綜合評(píng)價(jià)

劉云芬　曹茂中

摘 要 公路網(wǎng)評(píng)價(jià)對(duì)于了解區(qū)域公路網(wǎng)狀態(tài)和交通需求間的關(guān)系非常重要.討論了公路網(wǎng)屬性表示為區(qū)間數(shù)的問(wèn)題，通過(guò)計(jì)算屬性值相對(duì)于屬性等級(jí)的距離矩陣得到相應(yīng)的加權(quán)可變相似度，再對(duì)可變相似度進(jìn)行歸一化處理，作為各屬性等級(jí)的權(quán)重向量，同時(shí)應(yīng)用級(jí)別特征公式求得綜合屬性值進(jìn)行綜合評(píng)價(jià).實(shí)例表明，該方法和其他方法的評(píng)價(jià)結(jié)果一致，且能給出不同標(biāo)準(zhǔn)下的評(píng)價(jià)結(jié)果，計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)明且有效，而且能向?qū)傩灾禐槠渌愋偷牟淮_定量進(jìn)行拓廣.

關(guān)鍵詞 公路網(wǎng)；區(qū)間數(shù)；不確定多屬性決策；Hausdorff距離；相似度

中圖分類號(hào) C934 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

Abstract The comprehensive evaluation of road network is very important to know the relation between regional road network and traffic demanding. This paper discussed the problem that the attributes of road network were interval numbers， calculated that the variable distance measure between the attribute grades and the attribute values. From this， Variable similarity measures were obtained， and then the variable similarity values were normalized， which were acted as the weight vector of each attribute grades. Therefore， decision values were acquired by characteristic formula. After that， the examples showed that the results agree with other methods， further more， evaluation results in different standard could gain， and the method was simple and effective， but also we could easily generalize the interval number to other uncertainties.

Key words road network； interval number； uncertain multiattribute evaluation；Hausdorff distance measure； similarity measure

1 引 言

公路網(wǎng)是擴(kuò)大國(guó)內(nèi)需求、拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要措施，也是構(gòu)建便捷、通暢、高效、 安全的交通運(yùn)輸體系的重要組成部分.為了解區(qū)域公路網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和交通需求之間的關(guān)系，對(duì)公路網(wǎng)綜合水平進(jìn)行評(píng)價(jià)非常有必要.目前，對(duì)于公路網(wǎng)的評(píng)價(jià)方法主要有層次分析法[1]、模糊綜合評(píng)價(jià)法[2]和聯(lián)系數(shù)分析法[3]等，這些方法在具體操作時(shí)對(duì)評(píng)價(jià)者的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)有一定要求.且在實(shí)際的公路網(wǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中，由于所掌握信息的缺失、不確定性判斷或是觀測(cè)數(shù)據(jù)帶有誤差等原因，公路網(wǎng)屬性有時(shí)會(huì)用區(qū)間數(shù)來(lái)表示.以下將基于區(qū)間數(shù)的Hausdorff距離對(duì)公路網(wǎng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià).

2 基本理論

兩量之間距離應(yīng)滿足非負(fù)性、對(duì)稱性和三角不等式等性質(zhì)，以上Hausdorff距離公式被證明了滿足這三條[4]，而且當(dāng)區(qū)間數(shù)退化為實(shí)數(shù)時(shí)，以上距離公式均為實(shí)數(shù)間的Euclid距離，下文將基于這個(gè)距離公式來(lái)進(jìn)行相關(guān)探討.

4 公路網(wǎng)評(píng)價(jià)實(shí)例

對(duì)某區(qū)域的公路網(wǎng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，是路網(wǎng)規(guī)劃中的一個(gè)基礎(chǔ)環(huán)節(jié).公路網(wǎng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，反映公路網(wǎng)綜合水平的屬性指標(biāo)很多，基于文獻(xiàn)[2]，這里從技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)評(píng)價(jià)的角度選用幾個(gè)比較重要的指標(biāo)，即是路網(wǎng)平均車速、凈現(xiàn)值、公路網(wǎng)密度和環(huán)境污染程度等四個(gè)指標(biāo)；表現(xiàn)這些指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)往往不是一個(gè)確定的值，而是一些區(qū)間數(shù)，比如，要統(tǒng)計(jì)路網(wǎng)平均車速，在不同的路段和時(shí)段，統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)是不一樣的，所以，要對(duì)某區(qū)域一段時(shí)期內(nèi)的公路網(wǎng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，用區(qū)間數(shù)來(lái)刻畫這些屬性比較符合實(shí)際情況.與此同時(shí)，人們對(duì)公路網(wǎng)的評(píng)價(jià)不會(huì)只停留在一個(gè)點(diǎn)上，對(duì)公路網(wǎng)綜合水平的量化也可以用一個(gè)區(qū)間數(shù)來(lái)表示，對(duì)應(yīng)不同的評(píng)價(jià)水平可用優(yōu)、良、中、差四個(gè)等級(jí)來(lái)刻畫，為了便于量化處理，我們將優(yōu)類記為等級(jí)1、良類記為等級(jí)2、中類記為等級(jí)3、差類記為等級(jí)4.為了便于對(duì)比分析，本文選用文獻(xiàn)[2，3]中的同一實(shí)例（某區(qū)域某年4個(gè)城市公路網(wǎng)綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題）來(lái)說(shuō)明，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1，文獻(xiàn)[2]采用的是模糊評(píng)價(jià)方法，文獻(xiàn)[3]采用聯(lián)系數(shù)方法，以下將基于區(qū)間數(shù)的Hausdorff距離來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià).

由距離矩陣，可知各城市各個(gè)屬性相對(duì)于屬性等級(jí)的最小距離，以屬性1為例（對(duì)應(yīng)各距離矩陣的第一行）：城市1到各屬性等級(jí)距離最小為0.05，對(duì)應(yīng)的是等級(jí)2；城市2到各屬性等級(jí)距離最小為0.04，對(duì)應(yīng)的是等級(jí)2；城市3到各屬性等級(jí)距離最小為0.02，對(duì)應(yīng)的是等級(jí)2；城市4到各屬性等級(jí)距離最小為0.02，對(duì)應(yīng)的是等級(jí)3.由各距離矩陣的其它行向量類似可以得到各城市其他屬性與屬性等級(jí)的最小距離以及所屬等級(jí).這個(gè)判定結(jié)果和文獻(xiàn)[3]采用的聯(lián)系數(shù)方法計(jì)算結(jié)果完全一致，并且本文方法更為簡(jiǎn)單且直觀.

由步驟3和步驟4算得4個(gè)城市到各屬性等級(jí)的加權(quán)相似度，由此可以得到各城市到4個(gè)等級(jí)的最大相似度和次大相似度，進(jìn)而得到相應(yīng)歸屬等級(jí)；進(jìn)一步，由步驟5可以算得各城市的綜合評(píng)價(jià)等級(jí)值，結(jié)果詳見(jiàn)見(jiàn)表2.根據(jù)表2的評(píng)價(jià)結(jié)果，可得到4個(gè)城市在不同的等級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)下的排序結(jié)果見(jiàn)表3.

利用本文評(píng)價(jià)方法，可以得到多個(gè)層次的評(píng)價(jià)結(jié)果：

1）由距離矩陣可以得到基于單屬性所對(duì)應(yīng)的屬性等級(jí)；

2）由歸一化之后的加權(quán)相似度可以得到各城市相對(duì)于不同等級(jí)的排序以及綜合排序結(jié)果.

進(jìn)一步，和文獻(xiàn)[2，3]進(jìn)行比較，文獻(xiàn)[2，3]的綜合排序結(jié)果也是E3>E1>E2>E4，這說(shuō)明本文評(píng)價(jià)結(jié)果是有效且可信的.

5 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)公路網(wǎng)屬性值和屬性等級(jí)為區(qū)間數(shù)問(wèn)題，本文用距離矩陣來(lái)刻畫屬性值和各屬性等級(jí)間的距離，進(jìn)一步，得到各屬性等級(jí)的加權(quán)相似度，將加權(quán)相似度歸一化之后作為各屬性等級(jí)的權(quán)重，從而得到綜合評(píng)價(jià)值.實(shí)例表明，該方法和其他不確定性評(píng)價(jià)方法給出的結(jié)果也一致，并且所得結(jié)果層次內(nèi)涵更加豐富，同時(shí)方法簡(jiǎn)潔，并能方便的向?qū)傩缘燃?jí)和屬性值為其他類型的不確定量進(jìn)行拓廣，本文研究?jī)?nèi)容豐富了不確定量多屬性評(píng)價(jià)理論和方法.

參考文獻(xiàn)

[1] 張慧穎.基于加權(quán)關(guān)聯(lián)距離的公路網(wǎng)綜合評(píng)價(jià)方法研究[J]. 中南公路工程，2006，31（5）：104-106.

[2] 劉俊娟，王煒，程琳.基于梯形隸屬函數(shù)的區(qū)間數(shù)模糊評(píng)價(jià)方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2009， 31（2）：390-392.

[3] 劉秀梅，趙克勤.屬性等級(jí)和屬性值均為區(qū)間數(shù)多屬性決策集對(duì)分析[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué)，2012，26 （6）：124-131.

[4] 郭均鵬，譚智慧，鄧登.基于Hausdorff距離的區(qū)間數(shù)據(jù)的系統(tǒng)聚類分析[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2014， 33（4）：634-641.

[5] 陳守熠，李敏.基于可變模糊集理論的水資源可再生能力評(píng)價(jià)模型[J].水利學(xué)報(bào)，2006，37（4）：431-435.endprint