应用多准则决策分析(MCDA)于普通公路养护计划的优化

应用多准则决策分析(MCDA)于普通公路养护计划的优化

甘林坤

重庆市公路数据服务中心       重庆        400074

摘要：多准则决策分析（MCDA）是优化决策的理论支撑，但在MCDA模型的建立中也存在许多问题。从决策标准选择、权重确定、模型构建和数据来源准确性方面提出相关优化策略，其中包括优化决策标准选取和权重确定、构建综合MCDA模型，运用大数据与机器学习技术改善数据质量并实行动态优化与反馈机制。这些策略有利于提升普通公路养护决策科学性与准确性。

关键词：普通公路养护计划；多准则决策分析；MCDA模型构建

引言：科学决策普通公路养护计划，对确保道路安全和提高交通效率具有十分重要的意义。多准则决策分析（MCDA）是决策支持工具之一，它可以帮助决策者面对多种决策标准做出科学的决策。但在实践中MCDA模型在建立过程中也出现了一系列的问题，怎样有效地解决这类问题对于普通公路养护计划优化和执行会起到至关重要的作用。

1. 概述

1.1 普通公路养护计划的重要性

在交通运输需求日益增长的今天，公路养护计划是否科学有效直接影响着公路的可持续使用。一个好的公路养护计划可以降低交通事故发生率、延长道路使用寿命、降低维护成本、提高交通运输效率、推动经济发展。所以，科学合理地制定公路养护计划，不仅关系到道路基础设施是否安全、可靠，而且对于社会经济效益的发展都有着十分重要的意义。

1.2 多准则决策分析（MCDA）的基本概念

多准则决策分析（MCDA）是一种决策支持工具，旨在帮助决策者面对多个决策准则做出科学决策。通过量化评估与取舍不同的决策标准，MCDA可以对多种可能决策方案排序或者甄别，以寻求最佳决策方案。MCDA在给不同准则赋予权重的基础上，能综合主客观因素，有助于决策者做出全面系统的决策[1]。MCDA能够有效帮助决策者在公路养护计划中应对各种养护方案及各种影响因素，提高了决策的科学性与准确性。

2. 普通公路养护计划的MCDA模型构建中存在的问题

2.1 决策标准选择问题

首先，养护计划需考虑交通流量，天气条件和养护成本等诸多要素，各要素间关系错综复杂，如何判断哪些要素应该列入决策标准成为难点。其次，决策标准选择要以实际养护需求为依据，以资源分配为目标，但是，如何对其进行精确评估并保证所选标准能体现养护工作实际成效也是一个重大难题。

2.2 权重确定问题

权重体现各决策标准对决策过程的重要程度，从而影响模型结果。但要确定权重并非易事，因为它通常要依靠专家们的知识与经验来完成。另外，权重确定可能受主观因素影响较大，进而影响到模型的客观准确性。

2.3 决策模型构建问题

决策模型要求能考虑各方面因素，得到最佳养护方案。然而，如何设计出一种高效的决策模型使得该模型能够同时覆盖各相关因素，并具有可操作性是目前面临的主要难题。另外，如何保证该模式的适用性与灵活性，以满足不同养护需求与环境变化亦是难点。

2.4 数据来源和准确性问题

模型结果依赖于输入数据是否准确、完整，所以，必须保证数据来源的可靠性和数据质量。但在实际应用过程中可能遇到数据来源不准和数据缺失的情况，这些情况都会对模型的效果产生直接的影响[2]。因此，有必要通过数据清洗，数据融合以及其他科学方法保证数据来源准确与完整，从而确保模型可靠有效。

3. 多准则决策分析(MCDA)于普通公路养护计划的优化策略

3.1 优化决策标准的选择和权重确定

一方面，优化决策标准的选择是基础。综合考虑公路养护计划安排时的不同决策因素，如道路安全性、交通流量、技术状况、经济效益等，确定一套合理的评价指标。另一方面，权重确定是为了反映各指标的重要性。可以利用专家意见、问卷调查或层次分析法等方法，对指标进行权重赋值。

3.2 构建全面的MCDA模型

构造过程中要考虑各指标间的相互关联性、相互影响、不同决策方案的共同作用。为达到这一目的，可采用各种数学方法，例如模糊综合评判、层次分析法、灰色关联度分析等等。对指标间相互关联性及影响程度可采用模糊综合评判方法进行评价。该方法通过构造模糊数学模型可以把语言上的模糊描述变成数值上的具体计算和各指标间关联程度的合成。利用模糊综合评判可得到各决策方案对不同指标的模糊评分，从而为下文决策奠定基础。层次分析法有助于确定各指标权重。这种方法采用专家调查或问卷调查的方式，将不同的指标两两相比较并设置层次，再运用数学计算获得各指标权重值。从而准确体现了各指标对决策的重要程度，并为之后的综合评价提供了权重参考。灰色关联度分析能较好地度量不同决策方案对各指标的关联度。这种方法是通过构建灰色关联度模型来计算决策方案和标准方案的灰色关联度值来评价其对不同指标的相似性。灰色关联度分析有助于确定最优的决策方案或优化方案的集合，从而为公路养护计划的编制提供决策支持。

3.3 利用大数据和机器学习技术提高数据质量

大数据与机器学习技术的应用能够改善数据的质量，使MCDA模型运算结果更准确。大数据技术能够对大量与公路养护有关的数据进行采集与分析，其中包括道路状况、交通流量以及交通事故数据。这些数据可以用于验证和补充原有的指标数据，提高数据的全面性和准确性。同时，机器学习技术还可用于数据挖掘、模式识别等领域，有助于找出指标间潜在的关系与规律

[3]。将大数据与机器学习技术相结合，能够提升数据分析效率与准确性，从而为公路养护计划优化工作提供更可靠的基础。

3.4 实施动态优化和反馈机制

多准则决策分析（MCDA）在普通公路养护计划中的优化策略中，实施动态优化和反馈机制至关重要。通过动态优化，系统可以根据实时数据和变化的条件做出实时调整，以确保养护计划的有效性和适应性。这种灵活性使得公路管理者能够及时应对突发情况和优化资源利用，从而提高公路网络的整体运行效率和持久性。反馈机制则允许管理者根据实际执行情况对决策方案进行评估和调整，以不断改进养护计划并提高其可持续性和成本效益。通过动态优化和反馈机制的结合，MCDA能够在公路养护计划中实现更高水平的智能化管理，确保公路网络的安全性和可靠性得到持续提升。例如，在重庆市一条主要高速公路的养护中，MCDA系统利用实时数据和变化的条件进行动态优化。根据系统分析，通过在高交通量路段增加养护频率，可以减少事故发生率和维护成本。经过调整，实现了事故率从每年10%降低到5%，同时节约了养护费用20%。反馈机制的引入也起到关键作用。管理者根据实际执行情况评估了决策方案，并根据反馈结果对养护计划进行调整。通过不断改进，他们成功提高了养护计划的可持续性和成本效益，确保公路网络的安全性和可靠性得到持续提升。               

结束语：MCDA模型通过本论文所提出的优化策略能够得到较好的建设，增强了决策的科学性、准确性，为普通公路养护计划优化及执行提供了更加强有力的支撑。希望上述策略能给相关领域研究者及决策者以有益借鉴，促进普通公路养护领域科学决策及发展。

参考文献

[1]黄倩倩,王涛,康琪,陈杨,瞿礼萍,邹文俊.多准则决策分析在药物效益风险评价领域的应用研究进展[J].中国新药杂志,2021,30(22):2069-2074.

[2]尚俊美,刘鑫,陈丽萌,张波.多准则决策分析在孤儿药综合评价中的应用进展[J].中国药学杂志,2021,56(22):1785-1790.

[3]雷雨田,苗金红,张晓雅,蔡若宇,王看看,王瑞敏,岳晓红.多准则决策分析在自体动静脉内瘘血栓集束化护理策略优化中的应用[J].中国血液净化,2021,20(11):778-781.