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基于区间粗糙数 AHP 法和 MABAC 法的邮轮居住舱室评价

来源:用户上传      作者:姚竞争 马青 孙洪源 王同山

  摘要:为对中型邮轮居住舱室进行科学合理的评估,本文提出一种新的混合多准则(MCDM)决策方法。首先从视觉,嗅觉,听觉,触觉等感官舒适性角度出发,总结出8个影响邮轮居住舱室舒适性的指标。然后利用区间粗糙数 AHP 法确定邮轮居住舱室舒适性指标权重,在此基础上,建立区间粗糙数 MABAC 法的u价模型。最后以两艘不同邮轮的同等级舱室为研究对象,进行比较评价,评价结果为:舱室2优于舱室1。实例证明该评价模型的科学性以及准确性,同时也适用于邮轮其他典型舱室舒适性评价。
  关键词:多属性决策;区间粗糙数;AHP;MABAC;居住舱室
  中图分类号:U662 文献标识码:A 文章编号:1006―7973(2022)03-0048-03
  邮轮作为以休闲娱乐为主的大型海上船舶,设计的侧重点与普通货运船舶有着本质的区别,更加注重舱室等区域的人因学设计。因此,对邮轮居住舱室的设计及评价研究是邮轮重要的设计部分。
  邮轮居住舱室设计评价是一个多层次、多指标、多准则的复杂的决策过程。从乘客角度看,涉及到乘客在视觉、听觉、嗅觉等所有感官体验问题,属于复杂的多准则决策问题(multi-criteria decision-making, MCDM)。
  在舱室评价研究方法中, AHP 法是最为常用的评价方法。舱室设计评价的超过半数指标数据来自于用户主观评价,该方法适用于用户评价数据的处理。但是该方法过分依赖于决策者的主观评判,决策结果极易受到决策者主观因素的影响,难以确保其准确性。
  模糊集是较为常见的对于主观、不确定数据的处理方法,在决策时可以给出决策数据附近的范围,以模拟不确定性指标的评价机制。区间粗糙数克服了模糊集的主观缺陷,作为解决不确定问题的一种较为理想的方法,近年来广泛应用于工程实践中。一般情况下,模糊集并不能独立解决决策问题,仍需要与其他评价方法相融合,并对相应的评价公式进行一定的改良才能满足要求。
  本研究中,将采用一种新颖的边界逼近算法―多属性边界逼近区域比较法(MABAC)建立评价模型。作为一种新颖的评价方法,自2015年被提出后,已被广泛应用于能源选择、质量评估等多方面。
  1粗糙数 AHP 法和 MABAC 法相结合的评价方法
  如图1所示,本评价方法通过区间粗糙数 AHP 法和 MABAC 法相结合形成邮轮居住舱室的人因学评价模型。
  在准备阶段,首先需要建立 MCDM 的评价指标体系,本研究中的评价指标体系结合人的感官体验展开,形成8个主要的感官体验指标,基于这8个指标展开舱室评价研究。
  第一步,权重确立阶段。针对多级设计指标,将每个指标重要性运用七级量表的形式(很重要、重要、较重要、一般、较不重要、不重要、很不重要)表示,然后进行专家主观评价。分别对这些指标赋予{7,6,5,4,3,2,1}表示,则每个指标的赋分可根据专家数据求加权平均数而得到。
  第二步,评价模型建立阶段。结合区间粗糙数和 MABAC 法,建立 MCDM 评价体系。运用第一步中计算出的设计指标权重系数并基于区间粗糙数 MABAC 法进行方案的筛选与排序。
  1.1邮轮居住舱室的评价指标体系建立
  邮轮的居住舱室作为乘客休息的主要场所,需要对乘员在休憩时提供舒适、安稳的环境。这就要求居住舱室在设计阶段从多种感官体验角度出发,紧扣乘员的心理舒适性需求,最终达到乘客满意的结果。
  通过相关文献查找、专家讨论以及用户参与法进行评价指标的设定,总结出邮轮舱室的舒适性影响因素主要为内部空间大小,振动,家具,噪音等。为达到研究目的,从乘客多感官体验出发,将居住舱室的舒适性分为视觉舒适性、触觉舒适性、听觉舒适性、嗅觉舒适性四大项。创建了由准则层、指标层组成的评价体系如表1所示。
  在表1中,依据不同的感官体验总结出8个指标(B1~B8)。指标形式表示该指标的属性,由于不同指标数据趋向理想状态的方向不同,因此指标形式包括效益型和成本型两种,在后续邮轮居住舱室实例计算过程中,将根据不同类型的指标采用不同的计算公式。
  1.2基于区间粗糙数 AHP 法的权重确立
  (1)构造判断矩阵。判断矩阵可由对应元素两两比较得出:
  (2)权重系数的确定。专家的权重系数由一致性比例的倒数的标准化所决定。
  (3)构造平均区间粗糙比较矩阵。
  (4)优先级向量的计算。对矩阵 Z 的元素进行按列求和:
  (5)计算归一化矩阵权重系数 W 。
  (5)
  (6)计算最终的区间粗糙权重系数。
  1.3基于区间粗糙数 MABAC 法的评价模型建立
  本文使用改进的 MABAC 法,即区间粗糙数 MABAC 法,具体步骤如下:
  (1)构造初始决策矩阵 X。
  (2)从初始矩阵 X 对元素进行归一化处理。
  其中归一化处理的矩阵 N 内部的元素IRNtijfalse 由下列公式得到:
  对于效益型指标:
  对于成本型指标:
  (3)计算加权矩阵元素V IRNxijmn 。
  (4)确定边界近似面积矩阵(G)。
  数值计算后,根据这个标准,形成了如下式的一个边界矩阵近似区域。
  (5)备选方案距边界近似区域距离的矩阵元素计算。
  备选项Ai 可能属于边界逼近区域矩阵G ,上逼近区域矩阵G,下逼近区域矩阵。属于上逼近区域矩阵G的理想备选项为,反之为,如图2所示。
  (6)对备选项进行排序择优。
  备选方案的排名可以通过区间粗糙数排名的规则进行计算,具体计算如下:

nlc202205091554



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