关于高校分校区交通问题的调查及其出行方案优化设计的研究——基于层次分析的角度.doc

关于高校分校区交通问题的调查及其出行方案优化设计的研究基于层次分析的角度 陆召瑞 （南京航空航天大学金城学院，江苏南京211156） 【摘要】高校分校区大多地处偏远郊区，给学生出行带来一定不便。基于此，我们以南京航空航天大学金城学院为例，研究高校分校区的交通问题，并优化设计出最佳出行方案。首先，我们设计调查问卷，调查可供金城学院学生外出的出行方式，以及影响选择这些出行方式的成本、安全、耗时、舒适度等因素。其次，根据问卷统计出的相关数据，建立层次结构模型，得到判断矩阵并用Matlab软件求出各矩阵的特征值、特征矩阵。然后，计算各级要素对总体的综合重要度，并结合各出行方式实际的行驶距离进行调整。最终，得出最佳出行方式为：打车到百家湖地铁站然后乘地铁到南京市中心。 关键词交通问题；问卷调查；层次分析；matlab软件；优化设计 AbouttheSurveyofUniversityCampusesTrafficProblemsandTripSchemeOptimizationDesignResearch -BasedonHierarchicalAnalysisPointofView LUZhao-rui (NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,JinchengCollege,NanjingJiangsu211156,China) 【Abstract】Collegecampusesarelocatedintheoutlyingsuburbs,travelsomeinconveniencetostudents.Basedonthis,weinnanjinguniversityofaeronauticsandastronautics,jinchengcollegeasanexample,researchthetrafficproblemsoftheuniversitycampus,thebesttravelplanandoptimizedesign.First,wedesignthequestionnairesurveytojinchengcollegestudentsoutofthewaytotravel,andinfluencetheselectionofthetransportationcost,safety,timeconsuming,fortandotherfactors.Secondly,aordingtothequestionnaireofrelateddata,toestablishahierarchymodel,getthejudgmentmatrixwithMatlabsoftwaretocalculatetheeigenvaluesofthematrix,thecharacteristicmatrix.Then,calculatevariouselementsoftheoverallprehensiveimportance,andbinedwiththeactualtravelwaytoadjustthedistance.Intheend,itisconcludedthatthebestwaytotravelis:takeataxitothesubwaystationandthentakethesubwaytothenanjingcenteroflake. 【Keywords】Thetrafficproblem;Questionnairesurvey;Hierarchicalanalysis;Matlabsoftware;Theoptimizationdesign 0引言 随着社会经济发展,我国城市化发展速度不断加快,城市规模不断膨胀,同时,城市形态、结构和功能也处于不断演化之中。在此大背景下，许多高校在校区选址过程中，大多将校区建在地处较为偏远的郊区，从而影响到师生的正常上班和学习生活1。 本文正是基于上述考虑，首先对南京某高校分校区的交通问题进行调查。调查包括可供该校学生外出的出行方式，以及影响选择这些出行方式的成本、安全、耗时、舒适度等因素2。其次，建立层次结构模型，模型包括目标层、判断层、方案层等。然后，根据问卷统计出的相关数据，将各层对应数据两两比较，得到判断矩阵并利用Matlab软件编程求出各矩阵的特征值、特征矩阵。最后，计算出各级要素对总体的综合重要度，并调整排序得出最佳出行方式。 1问题剖析 1.1分析对象 南京航空航天大学金城学院地处南京市江宁区禄口镇，远离南京市市中心，地势问题严重制约了师生的出行，给师生出行带来不变。根据实际调查了解到学校师生的出行方式主要有公交车、校车、城乡客车、打车等，而影响学生选择这些出行方式的因素主要分为票价、安全、耗时、舒适度等。其中，乘坐城乡客车是指由某些运营公司在城市和郊区两端往返接送乘客的一种出行方式；乘坐校车是指学校为解决老师上下班和少数学生出行而专门组建车队来接送师生的一种出行方式；打车是指由少数的正规公司所有的出租车和私人的黑车共同组成，来接送乘客的一种出行方式。为进一步研究每种影响因素在学生心目的重要性，以及学生对各种出行方式的综合评价，我们进行了一次问卷调查，调查对象主要是该院大一至大三年级的学生，共调查了300名学生。 1.2分析方法 层次分析法是由美国著名运筹学家萨蒂于1982年提出，它综合了人们主观判断，是一种简明、实用的定性分析与定量分析相结合的系统分析与评价的方法。目前，该方法在国内已得到广泛的推广应用，广泛应用于能源问题分析、科技成果评比、地区经济发展方案比较等。本文正是运用这种方法，对学生出行方案进行评价排序，得出最佳出行方案。 1.3分析结论 首先，我们通过问卷调查得到四种出行方案和其对应四种影响出行因素的相关数据，数据内容如下：对于出行方案的选择，各因素在师生心中的重要度分别为价格占35%、耗时占41%、舒适度占18%、安全占6%；对于价格因素而言，选择乘坐公交车的占4%、城际客车占10%、打车占80%、校车占6%；对于耗时因素而言，选择乘坐公交车的占92%、城际客车占4%、打车占1%、校车占3%；对于舒适因素而言，选择乘坐公交车的占8%、城际客车占16%、打车占46%、校车占30%；对于安全因素而言，选择乘坐公交车的占15%、城际客车占16%、打车占15%、校车占54%。 我们根据上述数据建立如下层次模型： 其次，根据层次结构模型将图中各因素两两进行判断与比较，构造判断矩阵。构造方法是：将对应的两个元素所占比例相除得到这两个元素之间相比较的重要程度，例如判断矩阵A-B中第一行第二列数据0.85就是由选择因素B1价格所占百分比35%除以选择因素B2耗时所占百分比41%得到的（四舍五入保留两位小数），而第二行第一列的数据则为此数据的倒数，其他各数据均是按照这样的方法得到的。判断矩阵为： 然后，利用Matlab软件计算各判断矩阵的特征值、特征向量并进行一致性检验，计算结果为：矩阵A-B的特征矩阵为0.34720.41180.18060.0604T，CI=-0.0042，CR=-0.0046通过一致性检验；矩阵B1-C的特征矩阵为0.47220.18890.02360.3153T，CI=5.6226e-004，CR=6.2474e-004通过一致性检验；矩阵B2-C的特征矩阵0.00670.15690.62780.2086T，CI=-0.0076，CR=-0.0085通过一致性检验；矩阵B3-C的特征矩阵为0.07940.16080.45850.3013T，CI=-0.0070，CR=-0.0078通过一致性检验；矩阵B4-C的特征矩阵为0.15020.16050.15020.5392T，CI=0.0033，CR=0.0037通过一致性检验。 最后，根据所得的各层次的特征矩阵可得表1： 方案C1的重要度为0.34720.4722+0.41180.0067+0.18060.0794+0.06040.1502=0.19，其他方案也可依次得出。由数据可知，方案C1乘公交车、C2乘坐城际客车的重要度比较接近分别为0.19和0.17，方案C3打车的重要度最高为0.36，C4乘校车的重要度其次为0.28。此外，根据实际调查，该校师生由学校前往南京市中心占84%，所以本文主要讨论从学校到南京市中心这一出行路线。而出行的方式主要为上述四种出行方式到中转站，再到南京市中心，但是所到达的中转站各不相同。因此，根据前期调查的数据可知：方案C1乘公交车到河定桥地铁站占全程的61.4%，方案C2乘坐城际客车到中华门地铁站占全程的92.2%，方案C3打车到百家湖地铁站占全程的57.1%，方案C4乘校车到南航将军路校区占全程的74.9%，而乘坐地铁的重要度为0.5。本文认为各方式的重要度与行驶距离为简单的线性关系，所以计算得：方案C1为0.6140.19+(1-0.614)0.5=0.31，同样地方案C2为0.20，方案C3为0.42，方案C4为0.36。最终，四种方案的优劣排序为C3、C4、C1、C2，最佳的出行方案为C3打车到百家湖地铁站然后乘地铁到南京市中心。 2结语 随着我国城市化进程的加快，城市各功能区划分的转变，高校分校区选址偏远郊区已成为事实，而由此带来的师生出行问题难以避免。本文正是基于此，实际调查南京某高校的出行情况。通过运用层次分析的方法，对四种方案进行综合评价，最终得到最佳的出行方案为打车到百家湖地铁站然后乘地铁到南京市中心，其次是乘坐校车到本部然后转地