• ISSN 0258-2724
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TOPSIS在山区铁路线路方案比选中的二次改进

李远富 蒋频 樊敏 樊惠惠 吴文芊 杨昌睿

李远富, 蒋频, 樊敏, 樊惠惠, 吴文芊, 杨昌睿. TOPSIS在山区铁路线路方案比选中的二次改进[J]. 西南交通大学学报, 2022, 57(2): 253-260. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200056
引用本文: 李远富, 蒋频, 樊敏, 樊惠惠, 吴文芊, 杨昌睿. TOPSIS在山区铁路线路方案比选中的二次改进[J]. 西南交通大学学报, 2022, 57(2): 253-260. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200056
LI Yuanfu, JIANG Pin, FAN Min, FAN Huihui, WU Wenqian, YANG Changrui. Optimal Selection of Mountain Railway Location Design Based on Twice-Improved TOPSIS Method[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2022, 57(2): 253-260. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200056
Citation: LI Yuanfu, JIANG Pin, FAN Min, FAN Huihui, WU Wenqian, YANG Changrui. Optimal Selection of Mountain Railway Location Design Based on Twice-Improved TOPSIS Method[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2022, 57(2): 253-260. doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200056

TOPSIS在山区铁路线路方案比选中的二次改进

doi: 10.3969/j.issn.0258-2724.20200056
基金项目: 中国铁路总公司重大科研项目(2015G002-N)
详细信息
    作者简介:

    李远富(1962—),教授,博士,研究方向为轨道交通线路智能优化设计、交通项目总体规划决策理论及工程经济与项目管理,E-mail:yfli@swjtu.edu.cn

  • 中图分类号: U212.32

Optimal Selection of Mountain Railway Location Design Based on Twice-Improved TOPSIS Method

  • 摘要:

    为克服传统TOPSIS(逼近理想解排序法)在山区铁路线路方案比选中不能排除指标间相关性干扰、易使决策工作复杂化的缺点,同时为能充分考虑决策工作的不确定性特征,首先,以马氏距离代替传统TOPSIS中的欧氏距离,实现第一次改进;接着,以相关系数矩阵代替马氏距离中的协方差矩阵,实现第二次改进;然后,运用语言类模糊数、区间数、云模型等实现定性指标的定量化,并以二次改进的TOPSIS为基础构建山区铁路线路方案综合比选模型;最后,研究了综合比选模型在某山区铁路巴塘至昌都段局部线路走向方案比选中的应用. 研究结果表明:二次改进的TOPSIS能有效排除决策工作中指标间的相关性干扰,简化决策过程;云模型的运用能有效克服决策方法在处理定性语言不确定性方面的不足;线路方案综合比选模型的应用研究结果与该山区铁路工程预可研中的推荐结果一致,即比选结果均为经白玉、江达的线路方案,故该模型可作为今后线路方案比选工作中一种新的应对途经.

     

  • 表  1  山区铁路线路方案比选指标体系

    Table  1.   Index system of optimal selection of mountain railway location design

    总目
    标层
    宏观目标层微观目标层
    山区铁路线路方案比选 技术可行性 线路长度
    输送能力
    通过能力
    最小曲线半径
    展线系数
    桥隧总长
    桥隧占比
    工程工期
    最大坡度
    拔起高度
    土石方工程量
    征地量
    拆迁建筑物数量
    经济合理性 土建工程投资费
    与列车有关的运营费
    固定设备维修费
    机车车辆购置费
    预备费及其他费用
    年换算工程运营费
    净现值
    投资回收期
    内部收益率
    施工条件及环境影响 工程对自然生态环境的影响
    工程对历史文化名胜的影响
    噪音对沿线居民的影响
    江河湖泊等对工程的影响
    不良地质条件对工程的影响
    社会经济政治意义 促进周边地区经济发展的能力
    吸引客货流的能力
    改善路网布局的意义
    满足地方需求的能力
    对城市规划布局的影响
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    表  2  语言类模糊数与区间数的转化

    Table  2.   Conversion between linguistic fuzzy number and interval number

    语言类模糊数区间数
    很差或很小[0,1.0]
    差或小[1.0,3.0]
    较差或较小[3.0,4.5]
    一般[4.5,5.5]
    较好或较大[5.5,7.0]
    好或大[7.0,9.0]
    很好或很大[9.0,10.0]
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    表  3  语言类模糊数、区间数与云模型数的转化

    Table  3.   Conversion among linguistic fuzzy number, interval number and cloud model number

    语言类模糊数区间数云模型数
    很差或很小[0,1.0](1/2,1/6,0.02)
    差或小[1.0,3.0](2,1/3,0.02)
    较差或较小[3.0,4.5](7.5/2,1.5/6,0.02)
    一般[4.5,5.5](5,1/6,0.02)
    较好或较大[5.5,7.0](12.5/2,1.5/6,0.02)
    好或大[7.0,9.0](8,1/3,0.02)
    很好或很大[9.0,10.0](9.5,1/6,0.02)
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    表  4  定性评语与云模型描述的转化

    Table  4.   Conversion between qualitative comment and cloud model description

    定性评语云模型描述
    很低 (10,5/3,0.02)
    (30,5/3,0.02)
    较低 (45,5/3,0.02)
    中等 (55,5/3,0.02)
    较高 (65,5/3,0.02)
    (80,5/3,0.02)
    很高 (90,5/3,0.02)
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    表  5  线路走向方案及其属性指标取值

    Table  5.   Route direction scheme and its attribute index value

    指标A1A2A3A4A5
    C1/km 274.562 267.808 243.229 234.100 204.711
    C2/km 242.171 222.648 209.870 203.772 188.375
    C3/亿元 330.298 324.048 297.469 287.943 254.251
    C4/亿元 416.236 407.872 373.600 361.216 318.326
    C5 一般 较小 一般
    C6 一般 较大 很大
    C7 很好 较差 一般 较差
    C8 很大 较大 一般 较大 一般
    C9 很好 很好 较好 较好 较好
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    表  6  由精确数表示的定性指标值

    Table  6.   Qualitative index value represented by exact number

    方案C5C6C7C8C9
    A181.685 855.010 788.762 288.755 888.763 4
    A255.010 744.495 978.354 864.495 788.760 5
    A365.538 228.356 345.537 255.010 764.495 2
    A455.010 728.355 455.010 864.494 764.494 6
    A581.683 18.762 345.536 255.010 764.496 3
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-03-10
  • 修回日期:  2020-05-14
  • 网络出版日期:  2022-07-07
  • 刊出日期:  2020-05-21

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